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미국 비증권화 부동산가격지수 변동성과 증권화 부동산가격지수 변동성의 관계 (The Relationship between Unsecuritized Real Estate Price Index Volatility and Securitized Real Estate Price Index Volatility in the U.S.)

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최초등록일 2025.05.18 최종저작일 2012.09
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미국 비증권화 부동산가격지수 변동성과 증권화 부동산가격지수 변동성의 관계
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    서지정보

    · 발행기관 : 아시아.유럽미래학회
    · 수록지 정보 : 유라시아연구 / 9권 / 3호 / 149 ~ 166페이지
    · 저자명 : 유한수

    초록

    본 연구에서는 증권화 부동산시장인 리츠시장 변동성과 비증권화 부동산시장인 실물 부동산시장 변동성이 어떤 관계를 갖고 있는지에 대해 분석하였다. 리츠는 주식 매각을 통해 모집된 자금을 부동산에 투자하므로 부동산시장과도 관련이 있는 증권이며, 또한 리츠는 증권시장에 상장되어 있으므로 리츠 주가에는 부동산 내재가치와 관련이 없는 증권시장 잡음(stock market noise)이 포함되어 있을 수도 있다. 비증권화 부동산시장의 대용변수로는 Case-Shiller지수를 이용하였으며, 증권화 부동산시장의 대용변수로는 NAREIT지수를 이용하였다. 비증권화 부동산시장과 증권화 부동산시장 간의 관계에 대해 분석이 이루어진 기존 연구들은 수준변수 또는 가격의 변동률을 이용하여 분석하였으며 두 시장 변동성 간의 관계에 대해서는 연구가 이루어지지 않았던 것으로 보인다. 본 연구에서는 실물 부동산시장 지수인 Case-Shiller지수 변동성과 증권화 부동산시장 지수인 NAREIT지수 변동성의 관계에 대해 분석하였으며 보다 심층적인 분석을 하기 위하여, 관측된 변동성뿐만 아니라 관측된 변동성을 비관측요소 모형을 이용하여 내재가치에 영향을 미치는 정보에 의해서 발생되는 영속적 변동성 요소와 비합리적 거래자들의 잡음거래로부터 발생되는 일시적 변동성 부분으로 분해하여 이들 각각의 관계에 대해 분석하였다는 측면에서 기존 연구들과 차별을 두었다.
    본 연구 실증분석의 첫 번째 단계는 MA(1)-GARCH(1,1) 모형을 이용하여 관측된 변동성을 계산한 다음, 두 번째 단계로서, 비관측요소 모형을 이용하여 Case-Shiller지수의 영속적 변동성, 일시적 변동성과 NAREIT지수의 영속적 변동성, 일시적 변동성을 추정하였다.
    세 번째 단계는 Granger 인과관계 분석을 하기 전에 분석 대상 자료의 안정성 여부 검정을 위하여 단위근 검정을 수행하였는데, Case-Shiller지수와 NAREIT지수의 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성 모두에 있어서 단위근이 존재한다는 가설이 기각되었으므로 원시계열자료를 사용하여 VAR 모형을 기반으로 하는 Granger 인과관계 분석을 수행하였다.
    네 번째 단계로서, Case-Shiller지수 변동성과 NAREIT지수 변동성 간의 선도-지연 관계 분석을 위해 Granger 인과관계 분석을 하였다. 분석 결과를 보면, 관측된 변동성의 경우는 Case-Shiller지수 관측된 변동성과 NAREIT지수 관측된 변동성이 양방향의 Granger 인과관계가 있는 것으로 나타났으며, 이는 비증권화 부동산시장의 관측된 변동성이 증권화 부동산시장의 관측된 변동성과 밀접한 관련이 있다는 의미로서 증권시장에 상장된 리츠 주가의 움직임이 실물 부동산시장의 움직임과 관련이 있는 것으로 해석된다. 영속적 변동성의 경우에도 Case-Shiller지수 영속적 변동성과 NAREIT지수 영속적 변동성이 서로 양방향의 Granger 인과관계를 갖고 있는 것으로 나타나 Case-Shiller지수의 영속적 변동성, 즉 부동산시장 전반적인 내재가치에 영향을 미치는 정보가 발생했을 경우 실물 부동산시장 영속적 변동성과 리츠시장 영속적 변동성이 밀접한 관계를 갖고 움직이는 것으로 추정된다. 일시적 변동성의 경우에는 Case-Shiller지수 일시적 변동성이 NAREIT지수 일시적 변동성에 대해 단방향의 Granger 인과관계가 있는 것으로 나타나, 비증권화 부동산시장에서 발생된 단기적 속성의 변동성이 증권화 부동산시장의 단기적 속성의 변동성에 대해 선행하는 것으로 나타났다.
    결론적으로, 관측된 변동성, 영속적 변동성의 경우에는 양방향의 Granger 인과관계가 있으며, 일시적 변동성의 경우에는 Case-Shiller지수에서 NAREIT지수로의 방향으로 단방향의 Granger 인과관계가 있는 것으로 나타나, 비증권화 부동산시장과 증권화 부동산시장이 공통적인 부동산 요인에 의해 영향을 받는 것으로 판단된다. 이와 같은 분석 결과는 자산 포트폴리오 구성, 리츠 또는 비증권화 부동산의 변동성 분석 및 예측, 자산가격결정, 위험관리 등에 있어 고려해야 할 내용으로 판단된다.

    영어초록

    This paper provides empirical evidence of the link between unsecuritized real estate market and securitized real estate market in the U.S.. To understand these relationship is important to practicing portfolio management. To manage the risk of portfolio that includes REITs, a portfolio manager must know how sensitive REIT price is to other asset prices. If REIT prices are sensitive to real estate price, a portfolio which includes REITs is sensitive to real estate price. REIT price might reflect real estate market fundamentals because their major income is from real estate, and reflect stock market fundamentals because they are listed in the stock market. Both unsecuritized and securitized real estate prices are caused by cash flows from rents. Therefore, the same fundamental factors might influence both sectors. To pursue this point further, price volatility observed in the market is decomposed into the permanent volatility and transitory volatility. This study employs GARCH model to estimate observed volatility, and employs unobserved component model to estimate permanent volatility and transitory volatility. This study contributes to the literature by scrutinizing the relationship between the permanent volatility of unsecuritized real estate and the permanent volatility of securitized real eatate and the relationship between the transitory volatility of unsecuritized real estate and the transitory volatility of securitized real estate.
    The S&P/Case-Shiller Home Price Index Composite of 10 is used for unsecuritized real estate market, and NAREIT Equity Residential Index is used for securitized real estate market. This study uses monthly time-series data from January 2000 to May 2012.
    The procedure and results of this paper are as follows. First, GARCH model is used to estimate the observed volatilities of S&P/Case-Shiller Home Price Index and NAREIT Equity Residential Index. Second, unobserved component model is used in order to estimate permanent volatility and transitory volatility.
    Third, ADF test is applied to test for the stationarity of data. The appropriate lag order is determined by the SC. ADF test results show that all the volatilities have not unit roots. Therefore, Granger causality test in a VAR should be applied.
    Fourth, Granger causality tests based on VAR is applied, since each time-series data has not a unit root. The Granger causality tests show that, in the case of observed volatility, there are two-way Granger causalities between the observed volatility of S&P/Case-Shiller Home Price Index and the observed volatility of NAREIT Equity Residential Index. In the case of permanent volatility, there are two-way Granger causalities between the permanent volatility of S&P/Case-Shiller Home Price Index and the permanent volatility of NAREIT Equity Residential Index. The test result indicates that there is one-way Granger causality from the transitory volatility of S&P/Case-Shiller Home Price Index to the transitory volatility of NAREIT Equity Residential Index at 1% level of statistical significance.
    Both NAREIT Equity Residential Index and S&P/Case-Shiller Home Price Index primarily reflect common real estate elements rather than idiosyncrasies. REIT prices reflect real estate market fundamentals.
    In short, these results of this paper suggest that S&P/Case-Shiller Home Price Index volatility are closely related with NAREIT Equity Residential Index volatility. One series could be used to help predict the volatility on the other.
    Unsecuritized real estate price volatility appears to play much of the role in forming REIT price volatility. The relationship between REIT price volatility and unsecuritized real estate price volatility may be of important implication regarding portfolio formation and volatility prediction not only to individual investors but also to institutional investors.

    참고자료

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