지역개발연구 제00권 제0호, 2018년 12월, pp.00-00

논문 제목 (16)

지역개발연구 제00권 제0호(통권 00집)

논문 제목

홍 길 동*

* 투고자 소속    Tel:     E-mail:

한국의 통화정책과 주택가격의 패널자료(Panel data)를 구축하여 두 변수 간 장기적 안정관계를 파악하였다. 패널자료는 시계열분석이나 횡단면 분석만으로 파악할 수 없는 추가적인 정보를 얻을 수 있는 이점이 있다. 분석방법은 5종의 다양한 패널 단위근 검정으로 분석 자료의 정상성 여부를 파악하였으며, 두 변수의 장기적 안정관계를 알아보기 위해 3종의 패널 공적분 검정을 실시하였다. LLC(2002), Breitung(2000), Hadri(2000), IPS(2003)와 Maddala & Wu(MW. 1999)의 5종의 패널 단위근 검정에서 전체기간, 외환위기 전후, 글로벌금융위기 이후 등 분석의 모든 기간에서 주택가격과 통화정책 자료에 패널 단위근이 존재하여 비정상성적인 자료임이 확인되었다. 이를 토대로 Pedroni(2004), Kao(1999) 와 Johansen-Fisher(1995)의 3종의 패널 공적분 검정을 실시하였다. 검정 결과 외환위기 이전에는 주택가격과 통화정책 사이에 패널 공적분이 존재하여 장기적 안정관계임이 확인되었으나, 외환위기 이후 2012년 12월까지 두 변수 사이에 장기적 안정관계가 약화됨을 확인 하였다. 이는 2000년대 이후의 주택가격은 통화정책 보다 다른 요인들에 더 큰 영향을 받고 있음을 시사한다.

주제어 : 통화정책, 주택가격, 패널단위근검정, 패널공적분검정 (5개 키워드 이내)

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Ⅰ. 서   론

1. 문제제기

자산가격의 변동은 경제 주체들이 직면하고 있는 중요한 경제 문제 중 하나이다. 특히 자산의 일부인 주택의 가격 변동은 국민경제에 미치는 파급력이 매우 크다고 할 수 있다.

2. 선행연구 검토

강원철․김복순(1998)은 IMF 구제금융 이후 거시경제변수간의 인과관계분석 및 동태적 반응분석을 통하여 토지가격의 변동요인을 연구하였다.

Ⅱ. 분석 모형

1. 패널자료의 개념

최충익, “패널모형: 시계열 분석과 횡단면 분석을 한번에”, 국토: planning and policy 320, (2008): 120-129 인용.

패널자료(Panel data)의 장점에 대하여 Baltagi(2001)의 연구를 재인용한 최충익(2008)의 연구를 간단하게 서술하고자 한다. 패널자료는 횡단면적인 데이터 정보뿐만 아니라 시계열 데이터 정보를 보유하고 있어 시계열분석 내지 횡단면 분석만으로 파악할 수 없는 추가적 정보를 얻을 수 있다. Baltagi(2001)는 Hsiao (1985), Klevmarken(1989), Solon(1989)에 의해 설명된 패널자료의 장점을 여섯 가지로 설명하고 있다.

Ⅲ. 실증 분석

1. 자료(Data)

본 연구에서 사용한 자료는 국민은행에서 조사 공표하는 2011년 6월 기준 주택매매가격지수(Housing Purchase Price Composite Index)이다.

<표 Ⅲ-1> 분석 기간

구 분	기 간	시계열 자료 수(개)
전(全) 기간	1991년 1월 ～ 2012년 12월	264
외환위기 이전(前)	1991년 1월 ～ 1997년 9월	81
외환위기 이후(後)	1999년 3월 ～ 2007년 7월	101
글로벌 금융위기 이후	2007년 8월 ～ 2012년 12월	65
확장적 외환위기 이후	1999년 3월 ～ 2012년 12월	166

[그림 Ⅲ-1] 8개 지역의 로그주택매매가격지수와 콜금리 추이

(전 기간 : 1991년 1월 ~ 2012년 12월)

참 고 문 헌

강원철, 김복순, “IMF 체제와 지가변동에 관한 연구”, □감정평가논집□, 8, 1998, pp.31-59.

구재운, 배진성, “통화정책 주택가격: 공적분 검정기법을 이용한 분석”, □지역개발연구□,  제43권 1호, 2011, pp.227-243.

김대식, 노영기, 안국신, □현대경제학원론□, 5판, 서울: 박영사, 2007.

김명국, 장국현, □금융시계열분석□, 서울: 경문사, 2009.

Annett, “House Prices and Monetary Policy In The Euro Area,” IMF Country Report No. 05/266, 2005, pp. 62-86.

Breitung, J., “The local power of some unit root tests for panel data,” Advances in

Im, K. S., M. H. Pesaran, and Y. Shin, “Testing for unit roots in heterogeneous panels,” Journal of Econometrics 115, 2003, pp. 53-74.

Kao, C., “Spurious Regression and Residual Based Tests for Cointegrationin Panel Data”, Journal of Econometrics 90, 1999, pp. 1-44.

Levin, A., C.-F. Lin, and C.-S. J. Chu, “Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties,” Journal of Econometrics 108, 2002, pp. 1-24.

Maddala, G. S. and Wu, S., “A Comparative Study of Unit Root Tests with Panel

<Abstract>

A Long-run Relationship between Monetary Policy and Regional House Prices :

An Analysis Using Panel Cointegration Method

Gildong, Hong

Ph.D, Risk Management Department, Korea Federation of Credit Guarantee Foundations, Korea

I explore a long-run relationship between monetary policy and house prices in Korea. The uncollateralized call rates of Bank of Korea is the measure of the monetary policy and the house purchase price composite index of Kookmin Bank represents real house prices. I utilize monthly data from January 1991 to December 2012 of two regions of Seoul and six biggest (국문초록과 내용 동일, 분량 동일)

Key Words : House Prices, Monetary Policy, Panel Unit Root Tests, Panel Cointegration Test (국문초록과 내용 일치, 분량 일치)

(편집자 수정)논문접수일 : 2018.00.00

심사완료일 : 2018.00.00

게재확정일 : 2018.12.30

(ver. 2018. 9. 4)