수도권 주택가격 변동의 동조화와 변동성 전이

박영준; 김기호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박영준 (아주대학교) 김기호 (한국은행)

저널정보: 한국부동산학회 부동산학보 부동산학보 제69호

발행연도: 2017.1

수록면: 131 - 145 (15page)

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본 연구는 수도권을 8개의 하위지역으로 분류하여 지역 간 주택가격 변동의 동조화 및 변동성 전이에 대한 실증분석을 통해 하위지역적 관점에서 수도권 주택시장을 분석하였다. 수도권 대부분 지역의 주택시장 변동을 설명하는데 있어서 수도권 공통요인의 설명력이 압도적으로 높게 나타남으로써 수도권 주택가격 변동의 동조화 현상이 나타나는 것으로 확인되었다. 주택경기의 공행적 특징을 분석한 결과, 단기적으로 서울강남, 버블7, 경기동부, 경기서부 지역이 수도권 주택경기에 순응적인 것으로 나타났다. 한편 서울강북, 경기도의 북부·남부 지역은 단기적으로 수도권 주택경기에 역행적인 것으로 나타났고, 인천은 수도권 주택경기 변동과 연관이 없는 것으로 나타났다. 그리고 수도권 주택시장의 변동성 전이 분석에 따르면, 주택시장 과열기에는 서울강남·강북 및 버블7 지역, 주택시장 침체기에는 서울강남과 인천 및 버블7 지역, 주택시장 회복기에는 서울강남과 버블7 및 경기남부 지역이 변동성 순유출 지역으로 나타났다. 최근 들어 변동성 전이지수의 값이 상승하고 있는 가운데 특히 버블7과 서울강남 지역이 수도권의 여타 지역으로 변동성을 전이시키고 있는 것으로 나타났다.

1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES This study empirically analyzes the co-movement features of housing price cyclical fluctuations and volatility spillovers among eight subregional housing markets of Seoul metropolitan area. (2) RESEARCH METHOD This study decomposes the growth rates of housing prices into three types of latent factors by estimating a dynamic latent factor model: such as a common factor that is shared by all subregions of Seoul metropolitan area, eight region-specific factors, and idiosyncratic components. The coupling and decoupling patterns of subregional housing markets are examined by variance decompositions of the estimated factors. The procyclical and countercyclical properties between subregional housing markets are measured by the frequency-domain dynamic correlations. The generalized volatility spillover measures present empirical evidence of volatility spillovers among the subregions in Seoul metropolitan area. (3) RESEARCH FINDINGS The common factor of housing price fluctuations explains significant portion of housing price cycles in Seoul metropolitan housing market, which implies strong co-movements of housing price cycles. In the short run, the housing markets of Gangnam of Seoul, Bubble7 area, eastern and western regions of Gyeonggi-do are procyclical in the sense that their housing price cycles are positively correlated with the common factor of Seoul metropolitan housing market, while Gangbuk of Seoul, northern and southern regions of Gyeonggi-do are revealed to be countercyclical against the overall state of the Seoul metropolitan area. Volatility spillovers among eight subregional housing markets show different features depending on the subsamples. 2. RESULTS The volatility spillover index shows a rising trend over the recent period, especially from Bubble 7 area and Gangnam of Seoul to the neighboring subregions in Seoul metropolitan area. The policy making authorities should reinforce monitoring locally excessive speculative demand for housing investment and handle housing market risk through preemptive stabilization policies.

#Co-movements of housing price cycles #Dynamic latent factor model #Frequency-domain dynamic correlation #Leads and lags correlation #Seoul metropolitan area housing market #Volatility spillovers

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