전술한 것과 같이 부동산 시장의 한계에도 불구하고 가격지수 산출을 위 한 다양한 방법이 제시되어 왔으며 주택가격 지수 구축에 폭 넓게 활용되고 있다. 그러나 오피스를 비롯한 상업용 부동산의 가격지수는 거의 구축되지 못하고 있다. 현재 상업용 부동산 가격지수로 구축, 발표되고 있는 것은 IPD(Investment Property Databank)가 산출하는 IPD Real Estate Index, NCREIF(the National Council of Real Estate Investment Fiduciaries)가 발표하는 NPI(NCREIF Property Index), Moody's의 CPPI(Commercial Property Price Index)가 대표적이다. 그 밖에 TBI(Transaction Based Index), CCRSI(Costar Commercial Repeat Sale Indices) 등이 있다.
지수 기초자료 주기 유형 방법론 지역
NPI NCREIF 회원 분기 감정평가 Laspeyres 미국 4대 권역
IPD Real Estate
Index
기관투자자
연간
감정평가 N/A
Global 23개국
월간 영국
TBI NCREIF 분기 실거래 헤도닉 미국 전역
CPPI Real Capital Analytics
연간
실거래
반복매매 (능형회귀)
미국 전역(부동산 통합)
분기 미국 전역, Top 10
MSA 합, 서부지역
월간 2단계
반복매매모형
플로리다, 뉴욕 등 6개 MSA
CCRSI Costar 월간 실거래 반복매매 미국 4대 권역
자료 : 신승우‧박희진(2011), “우리나라 오피스시장 자료구축 현황과 과제”, 부동산‧도시연 구원&저스트알(주) 공동 학술세미나 및 각 사 홈페이지
<표 2-1> 주요 상업용 부동산 가격지수
이들 지수 중 NPI 지수와 IPD 지수는 기관투자자들이 제공하는 감정평가 자료를 바탕으로 작성된다. NPI 지수는 미국 전역과 4대 권역(서부, 북서부, 중부, 동부)에 대해 오피스, 상가, 산업(industry), 호텔 그리고 이들을 모두 합한 통합 등 부동산 유형별 지수가 분기 주기로 생산된다. IPD 지수는 영 국을 중심으로 지수가 발표된다. 영국 전역의 오피스, 상가, 산업, 호텔 그리 고 통합 등 부동산 유형별로 지수가 발표되며 주기는 월간이다. IPD 지수는 글로벌 23개국의 상업용 부동산에 대해서도 지수를 발표하는데 이 지수의 주기는 연간이다.
이들 감정평가 기반 지수에 대해서는 지수의 평활화와 시차편의가 발생 한다는 문제가 꾸준히 제기되었다. 지수의 평활화는 다른 방법론에서도 제 기되는 문제이기는 하나 감정평가 기반 지수에서는 감정평가사의 평가 관행 이 원인이라는 점에서 더 큰 문제로 지적된다. 통상 감정평가사는 동일 또 는 유사한 부동산의 과거 가격 추이를 기반으로 부동산의 가격을 평가하게 되는데 이 과정에서 평가가격이 과거의 사례에 영향을 받는 경우가 많다.
또한, 전적으로 감정평가사의 판단에 의해 가격이 결정되므로 평가자의 주 관이 개입될 가능성이 매우 높다. 결과적으로 감정평가 기반 지수는 그 근 간이 되는 가격의 정당성에 대한 근본적인 의문이 발생할 수 밖에 없는 한 계가 있다.
반면, 가격지수 산출을 실거래 가격에 기반할 경우 이 같은 문제에서 벗 어날 수 있게 된다. 따라서 실거래 가격에 기반한 가격지수에 대한 수요가 꾸준히 제기되어 왔다. MIT/CRE가 개발한 TBI는 그 일환으로 생산된 것이 다. MIT/CRE는 NCREIF 회원사들이 제출한 운용보고서 중 매매거래 자료만 을 활용해 헤도닉 모형에 기반한 가격지수를 산출했다. 다만, 실거래 자료 부족으로 인해 미국 전역에 대한 상업용 부동산 가격지수만이 분기 주기로 생산되고 있다. Costar가 생산하는 CCRSI 역시 실거래 가격에 기반한 가격 지수로 Costar가 자체 조사한 실거래 자료를 활용해 반복매매기법으로 산출 한다. CCRSI는 미국 전역에 대해 부동산 유형별 5개 지수를 월 주기로 생산
하고 있으며 지역별 지수는 생산되지 못하고 있는데 이 역시 자료의 부족이 원인이다.
이처럼 주택 가격지수와는 달리 상업용 부동산 가격지수의 구축이 어려 운 가장 큰 이유는 거래사례를 확보하기 어렵기 때문이다. 상업용 부동산의 수가 주택에 비해 상대적으로 적은데다가 대부분의 상업용 부동산 투자자들 의 투자기간이 장기인 관계로 구조적으로 거래 빈도가 주택에 비해 낮을 수 밖에 없다. 여기에 상업용 부동산의 주요 투자자인 기관투자자들이 영업비 밀 등을 이유로 부동산 매매자료를 공개하지 않는 것도 이유 중의 하나다.
그러나 부동산 투자시장이 확대되고 의사결정의 효율성을 높이기 위해 지역이나 부동산 유형별로 세분화된 가격지수에 대한 수요는 꾸준히 증가했 다. 이 수요에 대응하기 위해 Moody’s가 MIT/CRE에 의뢰하여 생산한 가격 지수가 CPPI이다. CPPI는 지역별, 유형별로 세분하여 가격지수가 생산되고 있다. 미국 전역의 통합 부동산에 대해서는 월 주기의 가격지수가 생산되고 있으며 미국 전역 및 10개 MSA 통합지역에 대해서는 4개 부동산 유형(오피 스, 상가, 산업, 호텔)의 가격지수가 분기별로 생산되고 있다. 이들 지수는 모두 반복매매모형에 기반하고 있다. 또한, 플로리다(아파트), 뉴욕, 워싱턴 D.C, 센프란시스코(각각 오피스), 남부 캘리포니아(오피스, 아파트, 산업, 상 가)에 대해서는 MIT/CRE가 개발한 2단계 추정법을 활용해 월간 가격지수가 생산되고 있다.
전술한 것처럼 현업에서 실거래에 기반한 가격지수의 수요가 컸음에도 불구하고 실제 생산은 제한적이다. 가장 큰 이유는 거래사례가 부족한 조건 하에서 헤도닉 모형이나 반복매매모형과 같은 통계기법을 활용해 가격지수 를 산출할 경우 지수의 신뢰성이 저하되는 문제에 봉착하게 되기 때문이다.
헤도닉 모형이나 반복매매모형은 최소자승법에 의한 추정치를 바탕으로 한 다. 그런데 최소자승법으로 산출한 추정치()는 상수가 아닌 확률변수이므로 일정한 확률구간 내에 위치하는 것을 가정한다. 확률구간이 좁으면 좁을수 록 추정된 값()의 신뢰성은 높아지게 된다. 이 확률구간이 일정 수준 이하
로 좁혀지게 될 경우를 신뢰구간이라 하며 일반적으로 의 신뢰구간은 다음 과 같이 정의된다.
± 식 (2-6)
상기 식 (5-1)에서 는 표준오차로 의 분산으로부터 도출된다(식 2-7).
식 (5-2)에 따르면 의 분산은
에 반비례하고 에는 비례한다. 즉 의 분산(표준오차)는 값의 변화량이 클수록, 가 줄어들수록 감소하게 된 다.
식 (2-7)
이때 은 오차()의 공분산을 의미하는데 진정한 은 구할 수 없으므 로 추정값()으로 대신하게 된다. 을 구하는 산식은 식 (2-8)과 같다.
식 (2-8)이때 는 소위 자유도(degree of freedom)을 의미하며
은 잔차 또는 오차 자승의 합을 의미한다. 식 (2-6)~식 (2-8)을 종합하면 추정된 가격지 수의 신뢰구간은 표본이 많으면 많을수록 좁아지게 되며 가격지수의 신뢰도 도 개선됨을 알 수 있다.
이러한 이유로 대부분의 상업용 부동산 가격지수는 감정평가를 기반으로 작성된다. 거래가 되지 않았어도 부동산의 가격 변화를 파악할 수 있을 뿐 만 아니라 대부분의 기관 투자자들이 투자성과 평가를 위해 일정 기간마다
감정평가를 통해 자산가치를 재평가하므로 자료 획득도 수월하다는 장점이 있다.