분석자료

스타일지수에 차이가 있다는 것을 증명하고, 스타 일지수를 종속변수로, 부동산의 점유율, 순영업소득 (Net Operating Income: NOI) 증가율, 자본환원율 (Capitalization Rate: Cap. Rate)을 설명변수로 한 회 귀분석을 통해 이들 스타일지수가 유의하다는 것을 보여주었다. Peyton(2008)의 모형은 간편하게 적용 할 수 있다는 장점이 있는 반면, 미국의 경우와 같 이 Core지수에 비해 added지수가, 또 Value-added지수에 비해 Opportunistic지수가 상하방향에 관계없이 순차적으로 변동성이 크게 나타나지 않는 시장에서는 의미를 잃는다는 약점이 있다.

한편 이러한 부동산의 스타일은 몇 가지 기준으로 부동산을 분류한다는 점에서 등급(Grade)과 유사한 면이 있다. 그러나 스타일과 등급은 그 접근방법이 전혀 다르다. 첫째, 등급이 물건을 중심으로 분류되 는 반면 스타일은 투자의 관점에서 분류된다. 따라서 등급에는 부동산의 섹터, 입지, 물리적 특성, 임대차 현황 등 자산특성이 주로 고려되지만, 스타일에는 그 에 더하여 레버리지 비율, 가치창출행위 등 투자전략 이 함께 고려된다. 즉 동일한 등급의 부동산이라도 레 버리지를 얼마나 활용하는가에 따라 스타일은 달라 질 수 있다. 둘째, 등급이 개별 물건에 적용되는 개념 인 반면 스타일은 여러 부동산으로 구성된 포트폴리 오에도 적용이 가능하다. 사실 스타일이 주로 활용되

는 분야는 앞서 언급한 바와 같이 여러 부동 산으로 구성된 펀드다. 셋째, 한번 정해진 등 급은 좀처럼 바뀌지 않지만 스타일은 시간에 따라 수시로 변할 수 있다. 스타일분석의 중 요한 역할 중 하나는 바로 이러한 변화를 포 착하는 것이다.

균 연면적을 비교해보면 분석 표본이 서울 전체에 비 해 약 3배에 달하는 것을 알 수 있다. 비록 서울 전체 평균 연면적이 해를 거듭할수록 증가하면서 배수가 작아지고는 있으나, 분석 표본이 중대형 오피스 위주

로 구성된 점에는 변함이 없다. 엄밀히 말해서 본 논 문의 분석 표본은 서울 전체 또는 부동산펀드에 편입 된 오피스의 특성을 대표하도록 추출된 것이기보다 는 스타일 분석에 요구되는 시계열자료가 확보된 오

구분 2003년

1분기 말

2005년 1분기 말

2007년 1분기 말

2009년 1분기 말

2011년 1분기 말 서울

연면적(3.3m²) 8,166,812 8,612,858 9,075,212 9,870,064 10,457,753

동수(동) 2,274 2,406 2,536 2,646 2,723

평균 연면적(3.3m²) 3,591 3,580 3,579 3,730 3,841

표본

연면적(3.3m²) 1,571,133 1,571,133 1,571,133 1,571,133 1,571,133

동수(동) 139 139 139 139 139

평균 연면적(3.3m²) 11,303 11,303 11,303 11,303 11,303

표본/

서울

연면적(%) 19.2 18.2 17.3 15.9 15.0

동수(%) 6.1 5.8 5.5 5.3 5.1

평균 연면적(배) 3.15 3.16 3.16 3.03 2.94

표 2 _ 서울 전체 오피스 스톡과 표본의 크기 비교

구분 연면적(3.3m²) 지상 층수(층) 주차 대수(대) 전용률(%) 경과 연수(년) 지하철 거리(m) 접도폭 (m)

평균 11,303 18.7 266.3 56.5 21.7 275 35

중앙값 9,254 18.0 200.0 55.0 21.0 255 35

표준편차 9,672 7.5 387.8 8.2 7.8 222 14

왜도 3 2.5 7.4 44.1 0.6 2 0

첨도 11 9.9 68.3 -32.7 0.2 5 0

최솟값 1,324 9.0 11.0 40.6 9.0 5 10

최댓값 64,316 60.0 4,057.0 80.0 45.5 1,410 70

표 3 _ 표본 기초통계량

구분 평균 표준편차 최솟값 최댓값

임대료 (원/3.3m²˙월)

overall 58,432 18,690 24,000 127,000

between 17,853 26,778 108,094

within 5,729 36,348 80,515

관리비 (원/3.3m²˙월)

overall 26,497 6,197 8,200 49,000

between 5,735 9,708 42,667

within 2,398 17,497 34,350

공실률

overall 2.99% 5.62% point 0.00% 63.37%

between 2.84% point 0.00% 14.95%

within 4.86% point -11.96% 60.79%

표 4 _ 임대료, 관리비, 공실률 기초통계량

부동산 포트폴리오의 스타일분석에 관한 연구 53

피스를 최대한 편입시킨 것이라고 볼 수 있다. 이러한 한계는 오피스에 대한 체계적인 자료 구축의 역사가 짧은 국내의 현실을 감안할 때 불가피한 측면이 있다.

본 논문에서는 임대료, 관리비, 보증금 및 공실률 에 <식 1>을 적용하여 3.3m²(1평)당 월간 NOI를 산 출한 후(여기서 국고 3년은 3년 만기 국고채 유통수 익률을 의미), 메이트플러스가 서울 3대 오피스권역 에 대해 발표한 Cap. Rate 지수와 함께 <식 2>를 적용 하여 개별 오피스의 수익률을 추정한다. 그리고 몬테 카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 통해 이들 오피 스로 구성된 포트폴리오를 무작위로 생성한 후 이를 대상으로 Core, Value-added, Opportunistic 스타일 의 적용 가능성을 검정한다.

오피스의 수익률(Rt)은 t-1기에서 t기의 가격상 승분(Pt-Pt-¹)과 t기 동안 수취한 NOI(NOIt)의 합 을 t-1기의 가격(Pt-1)으로 나누어 구한다. 여기서 t기의 가격(Pt)은 t기 동안 수취한 NOI를 t기의 Cap.

Rate로 나누어 구한다. 이론적으로는 t기의 가격을 추정함에 있어서 t+1기의 NOI를 적용하는 것이 타 당하나, 메이트플러스의 Cap. Rate 지수가 거래 시점 의 NOI로 산출되고 있어 본 논문에서도 동일시점의 NOI를 이용하여 가격을 추정한다.

NOI = [임대료 + (관리비 × 마진율 20%) + (보증금 × 국고 3년)] × (1 - 공실률) 12

<식 1>

Rt = Pt - Pt-¹ + NOIt

Pt-1 <식 2>

분기별 오피스 수익률의 기초통계량은 <표 5>와 같다. 수익률의 평균값은 4.92%인데 반해 표준편차 는 그보다 2배 이상 커 수익률의 변동성이 매우 크다 는 것을 알 수 있다. 그리고 그 변동성의 대부분은 개 별 오피스 간 차이보다는 시간에 따른 변동에서 기

인하고 있다.

시간에 따른 변동이 크게 나타나는 것은 본 논문 의 Cap. Rate가 실제 거래사례를 조정 없이 반영하고 있기 때문이다. 미국의 NCREIF 지수는 비록 넓은 지 역에 대해 긴 시계열이 조사된 자료지만, 감정평가로 수익률을 산출하고 있어(Appraisal Based Returns) 수치가 평활화(Smoothing)되는 문제를 내포하고 있 다. 따라서 CAPM을 이용하여 부동산의 체계적 위 험을 측정한 Geltner(1989)나 부분수정모형(Partial Adjustment Model)을 이용하여 Cap. Rate의 결정요 인을 연구한 Sivitanides et al.(2001)도 이러한 평활화 효과를 어떻게 제거할 것인지를 중요하게 다루고 있 다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 메이트플러 스가 발표하는 Cap. Rate 지수를 조정 없이 사용한다.

포트폴리오는 규모 및 분산효과를 반영하기 위해 부동산을 5개 또는 10개 포함하는 두 가지로 구성하 며, 각 500개씩 총 1,000개를 생성한다. 무작위로 생 성된 1,000개의 포트폴리오에 대해서 자본가치가중 평균 수익률을 계산한 후 그 기초통계량을 구한 결과 는 <표 6>과 같다.

구분 평균 표준편차 최솟값 최댓값

overall 4.92% 12.15% point -59.29% 163.62%

between 0.58% point 3.80% 7.21%

within 12.14% point -60.88% 161.33%

표 5 _ 오피스 수익률 기초통계량

구분 통계량

평균 5.30%

표준편차 7.59% point 왜도 -0.90 첨도 1.59 최솟값 -16.76%

최댓값 19.98%

표 6 _ 포트폴리오 수익률 기초통계량

54 국토연구 제76권(2013. 3)