패널분석을 이용한 지역별 미분양률 결정모형 개발 및 적용 연구 (The Development of Housing Unsold Ratio Determinants Model and Applications)

서지정보

· 발행기관 : 한국주택학회
· 수록지 정보 : 주택연구 / 22권 / 1호 / 151 ~ 180페이지
· 저자명 : 김대원, 유정석

초록

최근 국내 주택 시장에서는 주택 미분양 물량의 증가로 인하여 많은 사회적․경제적 문제가 발생되고 있다. 미분양 주택의 증가는 건설 경기의 침체의 원인으로 작용하는 한편, 이로 인한 주택 가격 하락은 주택담보 대출에 대한 상환 능력을 감소시켜 가계 부채로도 이어지고 있어 많은 사회적 파장을 일으키고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 정부는 주택가격 하락 및 미분양 물량 증가 등 주택 시장 악화의 원인이 주택 시장의 수요와 공급의 불균형으로 인한 것임을 발표하였으며, 다수의 기존 연구들도 주택 수급 불균형을 미분양 주택을 증가시키는 원인으로 지목하고 있다.
본 연구는 국내 주택 시장의 미분양 주택 물량을 효과적으로 산정할 수 있도록 전국 16개 광역시․도로 구성된 2003년부터 2012년까지의 연간 패널 자료를 사용하여 패널 LSDV(Least Squared Dummy Variables) 모형을 사용하여 거시경제 요인, 경제 심리적 요인, 공급 요인, 그리고 정책 규제 요인 등을 종합적으로 고려한 지역별 미분양률 결정 모형의 개발을 시도하였다. 표준화 계수를 사용한 추정 결과, 담보대출금리, 매매가증감률, 재고대비분양률은 1차의 시차를 두고 미분양률 결정에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났으며, ln경제심리지수 및 ln정책규제지수, 글로벌 경기침체(더미)는 시차의 적용 없이 미분양률 결정에 영향을 미치고 있는 것으로 확인되었다. 또한 미분양률 결정에 가장 높은 영향력을 미친 변수는 지역별 상수, 글로벌 경기침체, ln정책규제지수, ln경제심리지수, L1.매매가증감률, L1.담보대출금리, L1.재고대비분양률 순으로 미분양률 결정에 영향을 미치는 것으로 확인되어 주택 시장 분위기에 영향을 미칠 수 있는 변수들의 영향력이 높은 것으로 확인되었으며, 추정된 미분양률과 실제 미분양률 비교 검토 결과 대부분의 지역별 미분양률 추정은 실제 미분양률을 잘 반영하는 것으로 나타나 실무 활용 가능성을 시사하였다.
또한 본 연구는 개발된 미분양률 모형의 활용도를 재고하기 위한 방안으로 동적 패널 모형인 알레라노-본드 추정(Arellano and Bond estimation)을 통한 개별 설명 변수의 예측 방법을 제시하였으며, 적정 구매 수요의 예측을 위한 활용 방안으로 신규 주택에 대한 미분양률 감소 정도를 확인할 수 있는 ‘미분양 해소율’의 산정 방향을 제시하였다.

영어초록

This study aims at developing a housing unsold ratio determinants model and suggesting its application in the field. To achieve this goal, we used panel LSDV(Least Squared Dummy Variables) model using panel data of 16 major cities or provinces which consist of macro-economic factors, economic psychological factors, and policy regulation factors as independent variables from the year 2003 to 2012.
The estimation results show that mortgage ratio, selling price index fluctuation ratio, and sold ratio have the first order time lag, while consumer sentiment index, policy regulation index after taking natural logarithm, and global risk dummy have no time lag. In addition, the estimation results with standardized coefficients reveal that region constant, global risk dummy, Ln(policy regulation index), Ln(consumer sentiment index), L1.selling price index, L1.mortgage ratio, and L1.sold ratio affect determination of unsold ratio in sequence.
As an application of the unsold ratio determinants model, we suggested using Arellano and Bond estimation for the prediction of independent variables and unsold reduction ratio for one way of predicting the proper housing demand.

참고자료

· 없음