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아파트 지역별 하위시장의 동적 네트워크 구조 비교: 서울, 수도권, 광역시권 및 지방을 중심으로

Comparison of Dynamic Network Structures in Submarkets by Apartment Area: Focusing on Seoul, the capital area, the metropolitan area, and the provinces

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주제분류사회과학일반

초록

· 연구 주제: 본 연구는 국내 아파트시장을 서울, 수도권, 광역시권 및 기타 지방으로 구분하여 하위시장 내의 동적 네트워크 구조를 비교 분석한다. · 연구 배경: 일반 주택가격이 개별적⋅지역적으로 결정되는 것과는 달리 아파트는 준금융자산 성격을 나타내며, 그 가격동학이 하위시장내에서 동조화 되기도 한다. 이러한 동조화 현상을 MST를 통하여 동적 네트워크 구조를 비교 분석한다. · 선행연구와의 차이점: 선행연구들은 MST 방법론을 이용하여 주택과 토지시장의 네트워크 구조 및 동조화를 분석하였다. 그러나 본 연구는 선행연구와는 차별적으로 아파트시장을 4개의 하위시장으로 구분하며 또한 급등기와 급락기를 포함하여 하위시장 내의 동적 네트워크 구조를 비교 분석한다. · 연구 방법: 2013년 4월부터 2023년 6월까지 511주의 KB 주간자료를 이용하여 MST 방법과 Onnela et al.(2003)의 ‘동적 자산나무’로 아파트 하위시장의 동적 네트워크 구조를 비교 분석한다. · 연구 결과: 첫째, 아파트 하위시장 4개의 동적 네트워크 구조가 서로 다른 추이를 보이는데, 서울시장의 MST 시계열이 보다 역동적인 모습이며 그 다음으로 수도권-광역시권-지방 순으로 나타난다. 둘째, 아파트 하위시장에서 상관성 붕괴 현상을 나타내고 있는데, 특징적인 것은 서울시장에서는 급락시보다 급등시에 강하게 나타나는데 비하여 수도권을 비롯한 여타 하위시장에서는 시장 급등시보다 급락시에 강하게 나타나고 있다. · 공헌점 및 기대효과: 본 연구는 학술적으로 아파트 하위시장 내에서 동적 네크워크 구조가 서로 다르며, 또한 하위시장 간 상관성 붕괴 현상이 발현하는 시장 상황이 다르다는 분석결과를 산출한다.

Abstract

· Research topics: This paper compares the dynamic network structure within the sub-market by dividing the domestic apartment market into Seoul, the capital area, the metropolitan area, and other provinces. · Research background: Unlike general housing prices that are determined individually and locally, apartments exhibit quasi-financial assets, and their price dynamics may be synchronized within the submarket. This synchronization phenomenon is compared and analyzed for the dynamic network structure through MST. · Differences from prior research: Previous studies analyzed the network structure and synchronization of housing and land markets using the MST methodology. However, unlike previous studies, this paper classifies submarkets into Seoul, the capital area, the metropolitan area, and the provinces, and compares and analyzes the dynamic network structure between apartment submarkets, including surge and plunge. · Research method: Using 511 weeks of KB weekly data from April 2013 to June 2023, we compare and analyze the dynamic network structure of the apartment market with the MST method and the dynamic asset tree of Onnela et al.(2003). · Research results: First, the four apartment sub-market network structures show different trends, with the Seoul market's MST time series appearing more dynamic, followed by the capital area, metropolitan area, and local area. Second, it is showing a correlation breakdown in the apartment sub-market, characteristically stronger in the Seoul apartment market than in the plunge, while in the capital area and other sub-markets, the market is plunging. · Contribution points and expected effects: Academically, this paper produces analysis results that the dynamic network structure is different within the apartment sub-market, and the market situation in which the correlation breakdown between sub-markets is expressed is different.

참고문헌 (19)

  1. 고일용, "포트폴리오의 편중리스크 분석을 위한 새로운 접근법에 관한 연구: 네트워크 기반의 MST 기법을 중심으로", 금융리스크 리뷰, (봄), pp.70~95 (2007)
  2. 김상진, "아파트 전월세전환율과 시장금리와의 동조화 및 지역별 차이", 경제연구, 34(4), pp.51~77 (2016), 한국경제통상학회
  3. 김세완, "VAR 모형을 이용한 부동산가격결정요인의 상대적 효과에 대한 연구", 한국경제학보, 13 (2006), 연세대학교 경제연구소
  4. 김승환, "아시아 외환시장의 계층적 구조관계에 관한 실증연 구", 재무관리연구, 18(2), pp.145~168 (2001)
  5. 서광채, "MST기법을 활용한 토지시장의 네트워크 구조 분석 -수도권 토지 매매시장을 중심으로-", 대한부동산학회지, 37(1), pp.157~182 (2019), 대한부동산학회
  6. 서승환, "주택가격 변화의 지역연관성에 관한 연구- 강남구 물결효과를 중심으로 -", 서울도시연구, 8(4), pp.1~13 (2007), 서울연구원[DOI]
  7. 이강용, "주택시장과 주식시장의 동적 네트워크 구조 비교 - 시가총액 상위 자산을 중심으로 -", 부동산학보, (61), pp.195~207 (2015), 한국부동산학회
  8. 이상경, "서울 주택시장으로부터 지방 주택시장으로의 가겨 및 변동성 이전효과 연구", 국토계획, 38(7), pp.81~90 (2003), 대한국토·도시계획학회
  9. 이진, "서울 자치구별 주택가격 간의 장단기 동조화", 한국경제의 분석, 24(2), pp.43~74 (2018), 한국경제의 분석패널[DOI]
  10. 장한익, "국내 지역별 아파트가격 동조화 변화 분석", 한국경제연구, 39(4), pp.5~43 (2021), 한국경제연구학회
  11. "‘집값 폭등 부메랑’ 맞은 세종시, 매수세 ‘제로’로 추락" (2023)[URL]
  12. "국민은행 홈페이지" (2023)[URL]
  13. "e-나라지표" (2023)[URL]
  14. Chen, P. F., "Dynamic modeling of regional house price diffusion in Taiwan", Journal of Housing Economics, 20(4), pp.315~332 (2011)
  15. Mantegna, R. N., "Hierarchical structure in financial markets", The European Physical Journal B-Condensed Matter and Complex Systems, 11, pp.193~197 (1999)
  16. Meen, G., "Regional house prices and the ripple effect : a new interpretation", Housing studies, 14(6), pp.733~753 (1999)
  17. Onnela, J. P., "Dynamics of market correlations : Taxonomy and portfolio analysis", Physical Review E, 68(5), pp.056110~ (2003)
  18. Stevenson, S., "House price diffusion and inter regional and cross border house price dynamics", Journal of Property Research, 21(4), pp.301~320 (2004)
  19. Zhang, D., "Regional housing price dependency in the UK : A dynamic network approach", Urban Studies, 58(5), pp.1014~1031 (2021)

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