주택가격과 거래량의 동태적 인과관계에 관한 연구
A Study on the Dynamic Causal Relationship between Housing Price and Housing Trading Volume
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초록
본 연구는 서울을 포함한 7대 대도시의 주택가격과 거래량에 간의 상관관계를 분석하여 지역별로 상이하게 나타날 수 있는 주택시장의 특성을 살펴보고자 한다. 분석을 위해 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산의 아파트매매거래량과 매매가격지수를 활용하였다. 데이터는 한국감정원에서 발표되는 월간 데이터로 2006년 1월부터 2019년 12월까지 적용하였다. 분석방법은 Granger인과관계분석, 충격반응분석, 분산분해분석을 수행하였다. 실증분석결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 주택의 매매가격과 거래량은 정(+)의 상관관계로 작동하고 있지만, 지역의 주택시장 특성에 따라 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 이는 선행연구에서 제시한 바대로 가격 변동은 거래량 변동에 영향을 미치고 거래량 변동은 가격 변동에 영향을 미치는 상호 인과관계가 있음을 나타내고 있지만, 대구와 인천 지역만이 양방향의 상관관계로 확인되었다. 서울, 부산, 대전, 대구는 매매가격에 따른 거래량 변화에 영향을 주는 단방향의 인과관계, 광주는 상호간에 인과관계가 나타나지 않는 것으로 확인된다. 둘째, 매매가격의 상승은 단기적으로 거래량 상승으로 이어지는 반면, 거래량 상승은 매매가격 변동에 유의적이지 않은 것으로 나타났다. 모든 지역에서 매매가격의 상승에 대한 반응이 크지 않더라도 가격 변동은 거래량 변동에 정(+)의 영향을 미쳤으나, 매매거래량 상승으로 인한 가격의 변동은 서울과 대구, 인천을 제외한 다른 지역은 영향력이 미미한 것으로 나타났다. 셋째, 분산분해분석의 결과 매매거래량 충격에 대한 매매가격에 미치는 영향력보다는 가격의 충격이 거래량에 미치는 영향력이 상대적으로 더욱 높게 나타나고 있다. 매매거래량 변화에 매매가격과 거래량이 상호 영향을 주는 지역은 단기에서 장기로 가면서 설명력이 증가한 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to examine the characteristics of the housing market that differs by region by analyzing the correlation between the housing prices and the transaction volume of seven major cities including Seoul. For the analysis, apartment transaction volume and sales price index of Seoul, Busan, Daegu, Incheon, Gwangju, Daejeon, and Ulsan were used. The data was monthly data released by the Korea Appraisal Board and from January 2006 to December 2019. Analytical methods were performed by Granger causality tests, impulse response analysis and variance decomposition analysis. The empirical results of the study can be summarized as follows. First, it is possible to confirm that the sale price and the volume of the house are operating in a positive correlation, but differs depending on the characteristics of the housing market in the area. This suggests that, as suggested in the previous study, price fluctuations affect trade volume fluctuations and trade volume fluctuations have mutual causal effects on price fluctuations. However, only Daegu and Incheon are identified as two-way correlations. Second, an increase in sales prices leads to an increase in trading volume in the short term, while the increase in trading volume is not significant for fluctuations in sales price. Third, as a result of variance decomposition analysis, that the impact of price on the volume of trade is relatively higher than the impact on price on volume. In areas where trade prices and volume have a mutual influence on trade volume change, explanatory power increased from short to long term.
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