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학술저널

규모별 주택 가격 상승률의 상호 관계 분석

Relationship of Housing Price Increase Rate by Housing Size - Focused on Eight Regions -

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본 연구는 벡터자기회귀(VAR) 모형 및 그랜저인과관계를 이용하여 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산, 경기 등 8개 지역의 주택(아파트, 단독주택, 연립주택 모두 포함) 가격상승률에 있어 규모별(대형, 중형, 소형) 상호 관계를 분석하였다. 특히 주택 가격 상승률은 전기 대비 주택가격 변화(증감)이라는 점에서 ‘신규’ 수요와 관련되므로 신규 수요자가 될 수있는 50세 이상의 인구변화율 및 인구유입 증가율을 사용하였다. 또한, 소득 증가에 따라 신규 수요자가 될 수 있으므로 소득과 관련된 변수인 신용카드 사용액 증가율, 부도율 등도 사용하였다. 분석 결과, 주택 가격 상승률은 대부분의 지역에서 상호(대형과 중형, 중형과 소형, 소형과 대형) 양(+)의 영향을 주어 보완관계를 보였다. 또한, 규모별 주택 가격 상승률간 상호 그랜저인과관계가 나타났다. 이는 주택 가격 안정을 위해서는 대형뿐 만 아니라 중형, 소형 등 모든 규모의 주택 가격에 미치는 영향을 감안한 정책이 필요함을 시사한다.

This study examines the relationship of housing price increase rate by housing size in eight largest cities such as Seoul, Busan, Daegu, Incheon, Gwangju, Daejeon, Ulsan, and Gyeonggi, employing Vector Autoregression(VAR) Model and Granger causality. Since housing price of increase rate is related with the ‘new’ demand for housing, the increase rates of the population above 50 years old and net inflow of population are employed. Also, the increase rate of credit card payment amount and default rate are used since income might affect the new demand. The findings show that housing price increase rates by housing size affect positively each other in most regions. In addition, most cities reveal the bi-directional Granger causality among the housing sizes. The results imply that the policy-maker should consider not only the housing price increase rate of the large housing but also that of all housing sizes.

Ⅰ. 서론

1. 연구 배경

2. 기존 연구

Ⅱ. 데이터와 추정모형

1. 데이터

2. 추정모형

Ⅲ. 추정결과

1. 주택 가격 상승률간 상호관계: VAR 추정결과

2. 주택 가격 상승률간 상호관계: 그랜저인과관계 검정 결과

Ⅳ. 결론

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