거시경제변동에 의한 부동산 가격변화의 정보에 관한 연구 -주택과 상가 부동산을 중심으로- (A Study on Information of Price Change of Real Estate by Macroeconomic Fluctuation - Focused on Real Estate of Housing and Shopping -)

서지정보

· 발행기관 : 한국산업경제학회
· 수록지 정보 : 산업경제연구 / 34권 / 3호 / 631 ~ 660페이지
· 저자명 : 신용경

초록

본 연구는 거시경제변동과 부동산 가격의 시차를 분석하여 그 결과를 투자자들과 정책입안자에게 유용한 정보를 제공하는데 있다. 분석방법은 소득탄력성과 시차회귀분석이고, 분석대상은 주택과 상가 부동산이다.
소득탄력성에서, 2020년 아파트 가격은 전년도에 비해 3.36% 상승하였고, 이 특징은 경제성장률이 하락하였음에도 불구하고 상승하였다는 것이다. 상가가격은 주택가격에 비해 완만하게 증가하였다. 2020년 소득탄력성의 절대값은 주택이 상가보다 크고, 투자자들은 주택을 상가보다 더욱 적합한 투자대상으로 생각하고 있음을 나타낸다.
주택가격과 상가가격에 대한 시차회귀분석에서, 거시경제변수들은 주택과 상가의 유형에 따라 주택가격과 상가가격에 다르게 영향(선행, 동행, 후행)을 미친다. 지역별 상가가격 시차회귀분석에서, 거시경제변수와 지역거시경제변수들은 지역상가가격에 다르게 영향(선행으로, 동행으로 또는 후행으로)을 미쳤다. 거시경제변수가 주택가격 또는 상가가격 보다 선행하는 경우, 거시경제변수는 주택가격 또는 상가가격의 변동을 사전적으로 예측가능한 정보로 활용될 수 있으므로 중요한 변수이다. 또한 16개 지역별 상가가격의 시차회귀분석에서, 거시경제변수가 서울, 부산, 울산, 경남 및 제주에서의 상가가격 보다 선행 또는 동행하는 경향이 있으므로, 거시경제변수를 사전적 투자정보로 활용할 수 있다.
최근 광역시 등 대도시로 사람들이 이동하는 경향이 있어서, 그 외 지역 사람들은 감소하는 추세이다. 그러므로 투자를 위하여 순이동인구에 관한 연구결과를 자세히 관찰할 필요가 있다.

영어초록

This study is to provide Policy makers and Investors useful information of the result analyzed how time lag between Macroeconomic Fluctuation and Price change of Real estate are. Analysis methods are Income elasticity and Time lag regression analysis, and targets of analysis are Housing and Shopping Real Estate.
In Income elasticity, 2020 year Apartment price jumps 3.36% to compared last year, this special feature jump up although negative economic growth rate. Shopping price rise slowly to compare Housing price. 2020 year Absolute value of Income elasticity of Housing Real Estate is lager than Shopping Real Estate’s, It shows that Investors think that Housing Real Estate is more proper target of investment than Shopping Real Estate.
In time lag regression analysis of Housing price and Shopping price, Macroeconomic variables have an effect on housing price and shopping price by type of housing and shopping differently(in leading, in coincident, and in lagging).
In time lag regression analysis of regional shopping price, Macroeconomic variables and regional macroeconomic variables have an effect on regional shopping price differently(in leading, in coincident, and in lagging).
If Macroeconomic variables were leading, Macroeconomic variables are important because those can be used predictable information to changes of Housing price and Shopping price in advance. In time lag regression analysis of 16 regional shopping price, Macroeconomic variables are leading or coincident tendency rather than shopping price in Seoul, Busan, Ulsan, Gyeongnam and Jeju, so, Macroeconomic variables can be used for prior investment information.
Recently, there is trend for people to move in the metropolitan area and metropolis, other regional people decrease. So, we need to observe analysis results of net population of movement for investment precisely.

참고자료

· 없음