동태요인모형을 이용한 주택가격 변동요인 분석
Analysis of Housing Price Fluctuations Using Dynamic Factor Model
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초록
전통적으로 VAR(Vector Autoregression) 모형은 주택가격의 변동요인을 설명하거나 예측하는데 유용하게 활용되는 다변량 시계열 분석방법이나, 자유도 손실과 과적합 문제로 많은 변수를 모형에 투입할 수 없는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 동태요인모형을 이용하여 주택가격의 변동요인 분석을 시도하였다. 먼저, 주택시장과 거시경제와 관련 있는 총 38개의 월별 시계열 자료를 사용하여 동태요인모형을 구축하고, 주성분분석을 통해 공통요인을 추출한 후, 기본모형(VAR)과 확장모형(FAVAR)의 분석결과를 비교하였다. 그 결과, 주택가격(+), 경기동행(+), 미분양주택수(-)의 효과는 대체로 기본모형과 확장모형이 유사한 패턴을 보였으나, 주택담보대출금리의 충격효과가 미미한 기본모형과 달리, 확장모형에서는 6~7개월 후에 부(-)의 방향으로 전환되는 모습을 보여 확장모형이 기본모형보다 주택가격의 변동요인을 잘 설명하고 있음을 확인하였다. 또한 경기 관련 지표의 비중이 높은 factor1은 정(+)의 효과를 보인 후 4개월 후 효과가 급격히 감소하는 패턴을 보였고, 시장금리와 유동성 등 통화정책 관련 지표의 비중이 높은 factor2는 부(-)의 효과를 나타내며 다른 변수에 비해 상대적으로 긴 지속효과를 유지했다. 이는 주택가격이 대출금리에 대한 충격보다 시장금리와 유동성 관련 지표에 더 강한 충격을 받고 있는 것으로도 해석할 수 있다. 본 연구는 주택가격 변동에 영향을 주는 다양한 요인들을 반영하기 위해 기존보다 개선된 접근방법으로 주택시장을 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
Vector AutoRegression (VAR) is a widely used multivariate time-series model that explains or predicts price fluctuations in the housing market. However, this model cannot accommodate many variables due to the loss of freedom or over-fitting. This study analyzed housing price fluctuations by employing the dynamic factor model to address this problem. First, we constructed 38 monthly time-series datasets associated with the housing market and macro economy. Then, common factors were extracted through principal component analysis. Finally, the results of VAR and FAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregression) were compared. Unlike the basic VAR model, the results of the extended FAVAR model showed excellent performance because housing prices declined six to seven months after the mortgage rates shocks. Moreover, factors 1, which is highly related with economic activity, showed a sharp decline in four months after showing a positive effect. Factor 2, which is closely related with monetary policy variables such as market interest rates and liquidity, had a long-lasting negative effect compared to other variables. This study is significant because it analyzed the housing market with an improved approach to reflect various factors affecting housing price fluctuations.
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