여기서는 대표적인 거시경제 지표인 이자율과 통화량의 변화가 주택시장진단 지수에 어떻게 영향을 미치는 지를 시계열모형을 통해 분석하고자 한다. 변수들 간의 동적관계(dynamic relationship)를 분석하기 위해 벡터자기회귀(Vactor AutoRegression : VAR)을 구축하였다.
11) 그러나 주택시장 수축기 위기가 많지 않은 것이 문제점으로 추후 데이터가 구축되는 대로 정밀하게 분석할 필요가 있다.
12) 여기서는 주성분분석을 이용한 지수에 비해 비교적 안정적인 NBER법을 이용하여 생성한 지수를
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VAR 상호관련성이 있는 경제시계열 분석 및 예측을 위해 사용되고 변수들의 계(system)에 대한 확률교란의 역동적 충격을 분석한다. VAR접근은 계(system)에 존재하는 모든 내생변수 후행값의 함수로서 모든 내생변수를 모형화하는 구조적 인 모델링이 요구된다(이홍재 외, 1995). VAR는 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.
⋯
여기서 는 내생변수 k벡터이고, 는 외생변수의 d벡터이며, ⋯와 는 모형추정을 위한 계수 행렬이다. 오차항 는 서로 일시적인 상관관계가 존재 할 수 있지만 그들 자신의 후행값과는 무상관인 오차벡터이고 우측 항의 모든 다른 변수들과 무상관 관계를 가진다. 따라서 내생변수의 후행값들이 방정식의 우측 항에 나타나므로 동시성의 문제가 없게 되어 적절한 추정방법이 된다.13)
여기서는 VAR를 분석하기 위한 대상 변수로 주택시장진단지수(PUST), CD수 익률(IR), Lf를 사용하였다. 먼저 각 시계열의 정상성시계열지를 확인하기 위해 단위근(unit root) 검정을 수행하였다. 단위근 검정은 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 검정방법을 이용하였다. 단위근 검정결과 모든 변수에 단위근이 있으며, 1차 차분시 단위근이 있다는 귀무가설을 기각하였다.
단위근 제거를 위해 CD수익률은 1차 차분하고, 주택시장진단지수와 Lf는 1차 차분하여 자연로그로 변환하였다.
VAR 모형 추정에서 변수의 순서가 매우 중요하다. 이는 충격반응함수 계산시 변수의 순서대로 순차적으로 충격의 영향이 전달되기 때문이다. 여기서 변수의 순서는 그랜저 인과관계 검정결과를 토대로 CD수익률, 주택시장진단지수, Lf로 정하였다. VAR 모형 추정결과는 <부록>에 수록하였다.
VAR로부터 충격반응함수를 산출한 결과는 다음과 같다. M2의 증가는 주택시 장진단지수에 큰 영향을 주지 못한 것으로 나타났으나, CD수익률의 상승은 주택 시장진단지수를 하락시키는 효과가 있는 것으로 나타났다. 그 효과는 약 4개월
13) 벡터자기회귀(VAR)에 대한 더 자세한 내용은 이홍재 외(2005), 김명직(2004) 등을 참조하길 바란다.
정도 지속되는 것으로 나타났다. 이자율의 증가는 주거비부담 증가, 주택구매력 저하로 주택시장을 침체시키는 영향이 있다.
<그림 3-10> 충격반응함수
- .08 - .04 .00 .04 .08 .12 .16 .20
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(CD) to D(CD)
-.08 -.04 .00 .04 .08 .12 .16 .20
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(CD) to DLOG(PUST)
-.08 -.04 .00 .04 .08 .12 .16 .20
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of D(CD) to DLOG(LF)
- .08 - .04 .00 .04 .08 .12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLOG(PUST) to D(CD)
-.08 -.04 .00 .04 .08 .12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLOG(PUS T) to DLOG(PUS T)
-.08 -.04 .00 .04 .08 .12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLOG(PUST) to DLOG(LF)
- .004 - .002 .000 .002 .004 .006 .008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLOG(LF) to D(CD)
-.004 -.002 .000 .002 .004 .006 .008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLOG(LF) to DLOG(PUST)
-.004 -.002 .000 .002 .004 .006 .008
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Response of DLOG(LF) to DLOG(LF) Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
제 4 장∙결 론 43
4
C ․ H ․ A ․ P ․ T ․ E ․ R ․ 4
결 론
1. 지수의 활용성과 정책기여도