주택시장의 경기변동과 인과관계에 관한 연구

노정휘; 성주한

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 노정휘 성주한

저널정보: 한국부동산학회 부동산학보 부동산학보 제61호

발행연도: 2015.1

수록면: 208 - 221 (14page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구의 목적은 우리나라의 주택시장에서 경기의 정점과 저점에 따라 시장의 구조변화가 나타는지를 파악함으로써 시장 참여자들의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 이론적 기초를 마련하는데 있다. 분석 결과에 따르면, 우리나라의 주택 시장은 매매시장이나 전세시장 모두 짧은 하강 국면과 긴 상승 국면을 가지는 것으로 나타났다. 최근 매매시장은 2013년 5월의 저점 이후 상승 국면을 지속하고 있으며, 전세시장은 2009년 4월 저점 이후 현재까지 상승 국면을 지속하고 있다. 그래인저 인과관계를 보면, 86년 이후 전 구간에서 전세는 매매에 영향을 미치지만, 매매는 전세에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이를 2008년 미국발 금융위기 전후로 기간을 나누어 보면, 금융 위기 이전에는 전국은 매매와 전세 모두 상호 영향을 주는 것으로 나타났으나 서울은 매매가 전세에 영향을 미치고 전세는 매매에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 금융 위기 이후에는 전국에서 매매와 전세가 서로 영향을 주지 않는 것으로 나타났지만, 서울의 경우에는 전세가 매매에 영향을 주고 그 역은 성립하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과는 첫째, 주택 시장의 정확한 경기 변동에 대한 정보는 매매 시장이나 전세 시장의 거래자들에게 정확한 의사 결정을 가능하게 할 것이다. 둘째, 주택 매매 시장과 전세시장 간의 인과관계는 관련된 정부의 합리적 정책 결정에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES The purpose of this study is to analyze structural change in the business cycle of housing market and to provide the theoretical background for decision making of investor and market user. Especially, through identifying the relationship of sell market and rent market, it should help in explaining of the structural change of housing market affect the causal relationship of sell market and rent market. (2) RESEARCH METHOD This study employed various econometric methodology. Firstly, to discern the boom and recession state and to find the turning point of business cycle of housing market, Bry-Boschan algorithm is employed. Secondly, to extract the cyclical component of business cycle of housing market, HP filtering is applied. Lastly, Granger Causality Test was used to find the causal relationship of sell-rent market. (3) RESEARCH FINDINGS The characteristics of business cycle of [South Korean] housing market has been showing relatively short recession state and relatively long boom stage. By the government’s stimulative policy, sell market is boom state since trough of 2013.5. And rent market is boom state since trough of 2009.4. By the Granger Causality Test, the rent market affect sell market, but the reverse does not hold true since 1986. To find the structural change of before and after the financial crisis, time span is divided by 2008.9. Before financial crisis, rent and sell market affect each other in nation wide. However, in Seoul, the relationship appears to be vice-versa; rent market affect sell market, but the reverse is not true in Seoul. After financial crisis, rent and sell market have not affected each other in nation wide. But, in Seoul's case, rent market still affects sell market - while reverse is not true. 2. RESULTS The exact information on business cycle of housing market will assist in sell and rent market participants’ decision making. Secondly, causality of rent market and sell market, should be able to provide crucial information to the government’s rational policy making.

#주택 매매 시장 #주택 전세시장 #브라이-보샨 알고리즘 #경기변동 #호드릭-프레스콧 필터링 #그랜저 인과관계 #housing sell market #housing rent market #Bry-Boschan algorithm #business cycle #Hodrick-Prescott Filtering #Granger Causality Test

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

노정휘

소속기관

주요연구분야 사회과학 > 경제학

논문수 1 이용수 6

성주한

소속기관 창신대학교 부동산금융학과

주요연구분야 사회과학 > 지리학 > 국제·지역개발학 사회과학 > 행정학

논문수 65 이용수 3,797

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)