베이지안 접근법을 이용한 주택가격 변동요인 분석- 사전확률분포의 유형별 비교 -
Analysis of Housing Price Fluctuations Using Bayesian Approach
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초록
본 연구는 베이지안 접근법을 이용하여 주택가격에 영향을 미치는 요인에 대한 파급효과를 분석하고, 다양한 형태의 사전분포를 실증분석에 사용하여 주택가격 예측에 가장 적합한 모형을 확인하였다. 분석결과, 매매가격과 전세가격 모두 자기 자신의 충격에 가장 큰 영향을 받았으며, 이자율 상승은 매매가격과 전세가격을 하락시킨 반면, 물가와 생산의 상승은 매매가격과 전세가격을 상승시키는 것으로 나타났다. 예측력을 비교한 결과, 일부 구간별로 차이는 있지만 대체로 Sims-Zha 베이지안 VAR의 예측력이 양호한 것으로 나타났다. 특히, 전국주택매매가격과 서울아파트전세가격은 모든 예측구간에서 사전제약을 강하게 부과할수록 실측치와 예측치간 오차가 작아졌으나, 서울아파트매매가격은 6개월 구간에서, 전국주택전세가격은 각각 3개월과 6개월 구간에서만 사전제약의 효과가 있었다. 또한 전국주택매매가격과 서울아파트매매가격은 모든 예측구간에서 장기균형관계를 고려한 가중치가 작을수록 예측의 정확도가 높게 나타났으나, 전국주택전세가격은 1개월 구간에서, 서울아파트전세가격은 각각 1개월과 3월과 구간에서만 장기균형관계의 가중치가 작은 모형이 우수한 예측력을 보였다. 본 연구는 거시경제 분야에서 많이 활용되는 다양한 형태의 사전분포를 활용하여 우리나라 주택가격 예측에 적합한 모형을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study aims to confirm the most appropriate model for forecasting the housing market. This research follows the empirical analyses of various extant studies and analyzes the dispersion effect’s influence on housing prices using a Bayesian approach. The analysis results indicate that the sales price and jeonse price have the most significant impact, and rising interest rates lower the sales and jeonse prices; conversely, rising prices and production increase the sales and jeonse prices. Comparing the forecasting indicates a certain difference in specific areas, generally the normal-Wishart prior of Sims-Zha. In particular, national housing sales prices and Seoul apartment jeonse price have a smaller error in actually measured value and forecasted value as a prior restriction is strenuously imposed. However, the Seoul apartment jeonse price has the effect of a prior six-month restriction, while the national housing sales price has three-month and six-month restrictions. This study’s implication is to discover the appropriate forecasting model for the housing market using various models widely used in previous macroeconomic literature.
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