- 주제(키워드) 주택가격(House price) , 주택가격의 변동요인(Sources of house price movements) , 분산분해(Variance decomposition) , 인구구조(Demographic structure) , 인구 고령화(Population aging) , 반모수적 접근법(Semiparametric approach) , 표본외 분포예측(Out-of-sample density forecasting) , 깁스-샘플링 알고리즘(Gibbs-sampling) , 모형선택(Model selection)
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 박철범
- 발행년도 2020
- 학위수여년월 2020. 2
- 학위구분 박사
- 학과 대학원 경제학과
- 세부전공 계량경제학 전공
- 원문페이지 107 p
- UCI I804:11009-000000127771
- DOI 10.23186/korea.000000127771.11009.0000950
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000046022975
초록/요약
본 논문은 주택가격의 움직임을 고찰한 세 가지의 소논문으로 구성되어 있다. 「동태적 현재가치모형을 이용한 한국 주택가격 움직임의 구성요소 분석」은 한국 주택가격을 움직이게 하는 근본요인이 무엇인지를 Campbell and Shiller(1988)의 ‘동태적 현재가치모형’을 이용하여 살펴보았다. 모형을 적용하면 주택의 임대소득-가격비율은 미래의 예상실질이자율과 예상주택프리미엄 그리고 예상임대소득성장과 같은 구성요소의 선형관계로 나타낼 수 있다. 이 관계로부터 ‘3요소 분산분해(variance decomposition)’를 분석하고, 더 나아가 ‘4요소 분산분해’를 분석하여 선행연구와 차별된 결과를 도출하였다. 결과는 첫째, 시장의 여건에 따라 미래의 주택프리미엄이나 임대소득성장에 대한 기대변화가 주택가격을 움직이는 주요 요인이 될 수 있음을 확인시켜 준다. 둘째, 구성요소들의 공분산 관계가 주택가격의 변동을 상쇄시킬 뿐만 아니라 증폭시키는 역할도 할 수 있음을 보여준다. 셋째, 펀더멘탈의 공분산구조를 고려하지 않고 이자율로 주택가격의 움직임을 설명하는 것은 잘못된 판단을 가져올 수 있음을 암시한다. 「미국의 인구구조와 주택가격: 광역도시 자료를 이용한 조화(reconciliation)」는 미국의 19개 광역도시를 대상으로 표준화된 주택가격과 인구 연령분포 간의 관계에 대해 반모수적 접근법을 이용하여 살펴보았다. 분석 결과, 추정 연령반응함수의 형태는 광역도시에 따라 다양하였으나 많은 지역에서 위로 볼록한(hump-shaped) 형태를 보였는데, 이는 고령 인구가 주택가격에 음(-)의 방향으로 영향을 미치는 것을 의미한다. 또한 인구 고령화가 진행된 도시일수록 연령반응함수는 위로 볼록한 형태로 나타날 가능성이 높음을 발견하였다. 이러한 결과들은 인구 고령화가 진행될수록 고령 인구가 주택가격에 부정적인 방향으로 영향을 미칠 것임을 암시한다. 「베이지안 변수선택 기법을 이용한 서울 아파트매매가격지수 예측」은 변수 불확실성 문제를 고려하는 동시에 위험관리에 유용한 분포예측을 위해 기존의 베이지안 변수선택 기법을 보완 및 확장하여 이를 서울 아파트매매가격지수 장단기 예측에 적용하였다. 본 연구의 베이지안 변수선택 알고리즘은 크게 변수선택 단계와 분포예측 단계로 구성된다. 표본외 예측결과, 중장기 예측에서 본 연구의 베이지안 변수선택 기법을 적용한 모형이 다른 모든 경쟁모형들보다 예측력에서 우월한 것으로 나타났다. 반면 서울 아파트매매가격지수의 높은 지속성으로 인해 단기 예측에서는 1차 자기회귀모형의 예측력이 가장 우수했다.
more목차
제1논문: 동태적 현재가치모형을 이용한 한국 주택가격 움직임의 구성요소 분석 1
Ⅰ. 서론 1
Ⅱ. 선행연구 3
Ⅲ. 방법론 7
1. Campbell-Shiller의 분산분해 7
1) 현재가치모형 7
2) 현재가치모형의 구현 10
2. 자료와 기초통계 13
1) 자료의 구성과 변수 13
2) 변수의 기초통계와 추이 17
3. VAR 추정 23
Ⅳ. 실증분석 29
Ⅴ. 결 론 38
제2논문 : Demographic Structure and House Prices in the United States: A Reconciliation Using Metropolitan Area Data 41
Ⅰ. Introduction 41
Ⅱ. Econometric Model 42
Ⅲ. Data 45
Ⅳ. Empirical Results 46
Ⅴ. Conclusion 49
제3논문: 베이지안 변수선택 기법을 이용한 서울 아파트매매가격지수 예측 58
I. 서론 58
1. 연구배경 및 목적 58
2. 선행연구 62
3. 선행연구와의 차별성 64
II. 모형 66
1. 파라메터 사후 샘플링 70
1) β와 σ^2 샘플링 70
2) γ 샘플링 71
3) bar(β_1)와 bar(β_-1) 샘플링 72
4) B_1, B_-1, B_0 샘플링 73
2. BVS 깁스샘플링 알고리즘 74
III. 베이지안 변수선택 기법을 이용한 분포예측 75
1. 예측모형 76
2. 표본외 예측 77
3. 예측력 평가 방법 78
4. BVS 분포예측 알고리즘 79
5. 벤치마크 모형 81
6. 자료 및 예측변수 82
7. 사전분포 83
IV. 예측 결과 84
V. 결론 89
참고문헌 90
