개입모형을 이용한 서울 아파트매매거래량 분석
Intervention Analysis of Apartment Trading Volume in Seoul, Korea
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초록
시장 경제를 반영하는 여러 가지 지표들은 외부의 상황에 따라 증가, 감소를 반복하는 시계열을 보인다. 이때 정책 변화나 뉴스 보도 등의 사건이 시계열자료에 영향을 미칠 수 있는 경우 이를 개입(intervention)이라고 하며, 실제 자료 분석 시에는 이를 반영해 주는 모형이 필요하다. 본 연구에서는 2017년 하반기에 발표된 부동산 정책들의 변화가 서울 아파트매매거래량에 미치는 영향을 개입효과를 고려한 계절형 ARIMA 모형을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 2017년 6월 이후 3개월간 지속 발표된 부동산 대책은 순간적으로 서울 아파트매매거래량을 감소시키는 효과를 보였지만 그 지속 효과는 거의 없었던 것으로 나타났다. 기존의 보고서들에서 다루고 있는 정책 변화 전·후 차이의 단순 빈도 비교보다 좀 더 이론적인 접근을 가능하게 하는 데에 본 연구의 의의가 있다. 또한 시계열에 영향을 주는 변수를 구분하고 그로 인한 변화 정도를 추정하는 것은 향후 안정적인 정책을 수립하는데 기여할 수 있으리라 본다.
Abstract
Various indicators reflecting the market economy show a time series that repeatedly increases and decreases depending on external situation. If an event, such as policy change and news report, can affect time series data, it is called intervention, and in actual data analysis, a model that reflects it is required. In this study, we analyze the effect of real estate policies announced in the second half of 2017 on the change of Seoul apartment trading volume, using a seasonal ARIMA model that reflects intervention effects. The results show that real estate policies, which were announced consecutively for a period of three months from June 2017, reduced the Seoul apartment trading volume momentarily, but had no long-lasting effect. This study has significant implications in that it allows a more theoretical approach than the simple comparison of differences between pre and post the change of policies in previous studies. In addition, it is presumed that the identification of variables affecting the time series and the estimation of the degrees of changes caused thereby will contribute to establishing a stable policy in the future.
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