주택가격의 단기 예측성과에 관한 연구
A Study on the Short-term Predictive Performance of Housing Prices
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초록
이 연구는 주택가격의 단기 예측성과를 객관적 예측과 주관적 예측을 통해 분석한다. 단회적으로 예측 오차의 크기 측정을 통해 전망의 예측성과를 평가하는 기존방식에서 벗어나 구간 이동법을 통해 지속적이면서도 전망치가 실측치에 부합했는지 궁극적인 기준에서 예측성과를 평가하였다. 분석 결과, 주택가격의 단기 예측에서는 VECM모형을 활용한 객관적 예측이 설문조사 방식을 활용한 주관적 예측보다 정확도가 30%p 정도 높았다. 전체 기간 중 전국의 경우는 AR(1) 모형이, 서울의 경우는 이자율, 미분양 주택 수를 변수로 활용한 VECM 모형이 우수한 예측력을 보여줬다. 또한, VECM 모형의 오차수정항 계수는 50% 정도 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 전국에 대한 전망을 할 때는 동행지수순환변동치보다 이자율을 변수로 활용하는 경우에 오차수정항 계수의 유의성이 더 높아졌다.
Abstract
The study analyzes the short-term predictive performance of housing prices through objective and subjective prediction methods. Unlike previous methods of evaluating the predictive performance by measuring the size of the prediction errors, our new approach in this study uses consistent and ultimate assessment for it. For short-term price prediction of the housing market, the objective predictions showed better prediction power than the subjective predictions based on the survey by 30%p. During the entire period, the AR(1) model with nationwide data showed high accuracy while the Vector Error Correction Model, including interest rates and the number of unsold houses as variables with Seoul data, showed high accuracy. Around half of the error correction term’s coefficients were statistically significant. In addition, the coefficient was more significant when we used the interest rate instead of employing the Cyclical Component of Coincident Composite Index as a variable in the Vector Error Correction Model.
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