FAVAR 모형을 이용한 서울시 주택가격 순환변동의 영향요인 분석
Influencing Factors of Cycle Variation of Housing Prices in Seoul Using the FAVAR Model
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초록
본 연구는 주택가격 순환변동을 정확하게 예측하고, 이를 바탕으로 효과적인 정책수립에 정보를 제공하기 위하여 서울시 권역별 주택가격 순환변동 영향요인을 통합적으로 분석하는 데 목적이 있다. 이에 서울시 5대 권역을 대상으로 2007년 1월부터 2020년 7월까지의 아파트실거래지수와 수요공급 5개 변수, 거시경제 6개 변수, 소비자심리 4개 변수, 경제정책 4개 변수의 총 19개 시계열 자료를 활용하여 FAVAR 모형으로 분석하였다. 충격반응함수 분석결과 서울시 권역별 주택가격 순환변동은 수요공급 요인의 충격에 대한 주택가격은 음(-)의 반응을 보였으며, 경제정책 요인의 충격에는 양(+)의 반응을 보여 주택가격 안정화는 수요규제보다 공급확대의 효과가 더 크게 나타나며, 규제중심의 정부정책 문제점을 확인하였다. 분산분해 결과 동남권은 거시경제 요인의 설명력은 높은 것으로 나타나 투자적 성격이 강한 것으로 나타났으며, 동북권과 서북권은 소비자심리 요인의 설명력이 높아 이들 지역의 주택가격에 대한 기대심리가 강하게 작용하는 것으로 나타났다. 동남권과 서남권은 경제정책 요인의 설명력이 높게 나타나 이들 지역 간 풍선효과를 예측할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 주택가격 안정화를 위한 정책적 제안을 하였다.
Abstract
The purpose of this stuousing prices and provide information for effective polidy is to analyze the factors influencing the cycle variation of housing prices in Seoul for accurately predict the cycle variation of hcy establishment based on this. For the purpose of this study, a total of 19 items were obtained from the apartment transaction index from January 2007 to July 2020, 5 variables of supply and demand, 6 variables of macroeconomics, 4 variables of consumer psychology, and 4 variables of economic policy, targeting the 5 metropolitan areas of Seoul. Time series data were used and analyzed using the FAVAR model. As a result of the analysis of the impulse response function, the cycle variation of housing prices in five areas Seoul showed a negative(-) response to the shock of supply and demand factors, and a positive (+) response to the shock of economic policy factors. therefore stabilizing housing prices. This confirmed that housing price stabilization has a greater effect of supply expansion than demand regulation, and the problem of regulation-oriented government policy is confirmed. As a result of variance decomposition, the southeast region showed high explanatory power of macroeconomic factors, indicating strong investment characteristics. In the southeast and southwest regions, the explanatory power of economic policy factors was high, so it was possible to predict the balloon effect between these regions. Based on these results, policy proposals for stabilizing housing prices were made.
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