주택 매매가격의 추세와 순환 분해
Trend/Cycle Decomposition in Housing Sales Price
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초록
본 연구는 2001년 1월부터 2013년 3월까지의 월별 전국 아파트 매매가격 지수를 상태공간 모형을 이용해 추세와 순환으로 분해하였다. 모수추정 결과, 추세 부분은 임의보행 하는 것을 확인하였으며 추정된 표류항 과정을 보면 부동산시장에서 정부정책의 효과가 정책적 의도에 미치지 못하고 있음을 알 수가 있었다. 순환 부분의 경우, AR 계수와 오차항의 표준편차가 모두 통계적인 유의성을 가지는 것으로 나타나 매매가격에는 순환적 변동이 존재하며 안정적인 AR(2)확률과정으로 설명되었다. 칼만 필터링을 이용한 추세 부분과 매매가격 지수 추이를 살펴보면, 추세부분에 의해 매매가격의 변화를 대부분 설명할 수 있음을 알 수가 있었으나 일시적 순환 부분이 차지하는 비중을 무시하기는 어렵다. 특히, 글로벌 금융위기 이후 일시적 순환적 부분이 차지하는 비중이 그전보다 크다는 것을 알 수가 있었다. 매매가격 지수 전월비와 순환 부분 중에 어떤 변수가 선행하는지를 살펴보기 위해서 교차상관 분석을 실시한 결과, 순환 부분이 매매가격의 변화를 예고해주는 지표로 사용하기 어렵다는 것을 확인하였다.
Abstract
This study used an unobserved component of state space model to separate housing sales price in Korea from January 2001 to March 2013 into trend and cycle. The estimated parameter results shows that the sales price is obviously a random walk in trend. the drift term shows that government policy for stabilization has only temporary effects on housing market. AR coefficients and standard deviation appeared to have statistical significance in cycle. This means that housing sales price has a cyclical fluctuations which can be suggested the secure AR (2) as a stochastic process. As a kalman filtering result, most housing sales price are explained by changes in trend, but cycle changes exist as the price hasn’t yet adjusted, which was hard to ignore. After the global financial crisis, we know that the share of temporary cyclical portion is bigger than ever. We empirically confirmed that the cycle part in housing sales price is difficult to use an indicator to forecast the change of the housing sales price by cross correlation analysis.
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