주성분점수를 이용한 주택시장 종합지수 개발 연구

A Study on the Development of the Housing Market Composite Index

본 연구는 주택시장과 관련한 집계 변수를 활용하여 주택시장 종합지수를 개발하고 이를 주택시장의 순환국면과 위기단계 분석에 적용하였다. 주택시장 종합지수를 작성하기 위해서 부동산시장조기경보시스템(EWS)에서 활용하고 있는 24개의 변수를 포함하여 총 40개의 변수를 활용하였다. 먼저, 변수의 특성을 고려하여 수준 또는 변화율로 변환한 후 X-12방법을 이용하여 계절요인과 불규칙요인을 제어하였으며 평균이 0이고 표준편차가 1의 값을 갖도록 표준화하였다. 다음으로 주성분분석을 통해서 제1, 2요인을 추출하였으며, 요인별 점수(component score)에 요인별 고유값을 가중치로 적용하여 종합지수를 산출하였다. 주성분 분석결과, 1요인은 주택시장의 선행적 특성과 유동성, 금리의 금융적 특성, 토지시장의 특성이 강함을 확인하였으며, 2요인은 주택가격, 주택거래 등 동행적인 특성과 전세시장의 특성이 강함을 확인할 수 있었다. 최종 산출된 지수를 활용하여 전국 주택시장의 순환국면과 위기단계 분석에 적용하였다. 분석 결과, 주택시장 종합지수를 활용하여 주택시장의 순환국면과 위기단계를 분석할 경우 주택가격과 주택거래 등 단일변수를 활용한 경우와 비교하여 순환국면과 위기단계를 뚜렷하게 식별할 수 있는 장점이 있었다. 주택시장 종합지수는 기존 EWS를 대체하기보다는 보완적으로 활용할 필요가 있다.

Using aggregate data, this study developed a composite index for the housing market and applied it to the analysis of the housing market’s cycle and crisis stages. A total of 40 variables were used to create the index, including 24 variables from Korea's Real Estate Market Early Warning System (EWS). After converting each individual variable into a level or rate of change in consideration of each characteristic, we controlled for seasonal and irregular factors using the X-12 method and standardized using mean and standard deviation. Subsequently, the first and second factors were extracted using principal component analysis, and the composite index was calculated by applying the eigenvalue for each factor to the component score as a weight. Results reveal that the first factor that preceded the housing market and a strong tendency to show the financial market’s situation, such as liquidity and interest rates, and the land market. The second factor was closely related to the lease market and was accompanied by housing prices and housing transactions. Finally, the index calculated in this study was used to analyze the national housing market's cyclical phase and crisis stages. Hence, when compared to the case of using a single variable such as housing prices and housing transactions, the index of this study had the advantage of clearly identifying the cycle and crisis stages. The housing market composite index created in this study using many variables can be a useful tool for monitoring the housing market by supplementing the existing EWS.