2 0.97717*** 0.15688 265.692 21.485
3 0.86693*** 0.16884 237.958 -10.438
4 0.72766*** 0.14685 207.023 -13.000
’14
1 0.93962*** 0.16825 255.900 23.609
2 1.06919*** 0.16000 291.303 13.835
3 0.65297*** 0.15795 192.125 -34.046
4 0.98257*** 0.14928 267.131 39.040
’15
1 0.85829*** 0.18182 235.911 -11.687
2 0.85251*** 0.15749 234.553 -0.576
3 0.74644*** 0.16859 210.947 -10.064
4 0.94742*** 0.15467 257.905 22.261
’16 1 1.03911*** 0.15421 282.669 9.602
2 1.09257*** 0.16060 298.193 5.492
0.6374
12.39***
*** : p<0.01, ** : p<0.05, * : p<0.1
추정된 결과를 바탕으로 오피스의 특성이 매매가격에 미치는 영향을 점 검해보면, 2단계 헤도닉모형에서의 Data Set별 추정결과(<표 4-5>~<표 4-6>) 와 유사했다. 입지변수, 경과년수, 경과년수의 제곱값, 층수, 부분거래여부 등은 오피스 가격에 유의미한 영향을 미쳤으며 다른 요인들은 유의미한 영 향을 주지 못했다.
<그림 5-1> 반복매매지수와 2단계 반복매매지수
지 못하고 움직임이 큰 모습이다. 반복매매된 사례가 충분치 못한 것이 원 인으로 추정된다. 카드사태, 금융위기 등 주요 경제 충격에 따른 오피스 가 격의 변화도 2단계 반복매매지수가 반복매매지수보다 비교적 더 명확하게 반영하고 있다. 또한, 반복매매지수의 경우 지수 종점에 가까울수록 변동 폭 이 커지는 모습을 보이고 있는데 최근의 가격 추이 변화를 살펴보는 것이 지수 활용의 중요한 목적 중의 하나라는 점에서 반복매매지수의 이러한 특 성은 실무적인 활용도를 저하시킨다. 반면, 2단계 반복매매지수는 상대적으 로 이러한 단점이 두드러지지 않는다는 점에서 실무에서 활용하기 용이하다 고 판단된다.
<표 5-4>는 반복매매지수와 2단계 반복매매지수의 움직임과 관련한 주요 통계지표를 정리한 것이다. 이 표의 통계량을 살펴보면 전술한 두 지수의 움직임의 차이가 보다 잘 드러난다. 반복매매지수의 경우 지수의 최저값과 최고값의 차이가 494.02p인 반면 2단계 반복매매지수는 263.58p에 불과했다.
분기당 수익률은 더 심해서 반복매매지수의 경우 최고수익률이 84.18%, 최
구분
지수 수익률(%)
최저 최고
최고-최저 최고 최저 산술
평균
기하 평균
표준 편차 반복매매지수 73.53 567.55 494.02 84.18 -51.23 4.19 1.02 21.78
2단계
반복매매지수 89.09 352.67 263.58 12.04 -8.06 2.08 1.02 4.68
<표 5-4> 반복매매지수와 2단계 반복매매지수 기초통계량
수익률의 표준편차 추정계수 표준오차의 평균
반복매매지수 0.217758426 0.11507577
2단계 반복매매지수 0.046758444* 0.057537885**
CY set 0.092764853 0.067
FYM set 0.083465418 0.061069773
FYJ set 0.088254019 0.061069773
FYS set 0.097904982 0.056751471
주 * : 2단계 반복매매지수의 수익률의 표준편차는 CY set, FYM set, FYJ set, FYS set 등 4개 지 표의 수익률 표준편차의 평균값(0.0906)의 절반(0.0453)과 유사해 “ 의 법칙” 확인 가능 주 ** : 2단계 반복매매지수의 경우 표준오차를 구할 수 없으므로 “의 법칙”에 의거 반복매 매지수의 추정계수 표준오차 평균 값의 절반 값을 활용했음
<표 5-5> 반복매매지수와 2단계 반복매매지수의 표준편차와 MSE
저수익률이 –51.23%인 반면 2단계 반복매매지수는 12.04%, -8.06%였다. 이러 한 움직임의 차이로 인해 수익률의 표준편차는 반복매매지수가 21.78인 반 면 2단계 반복매매지수는 4.68에 불과해 5배 가까운 차이가 발생했다.
다음으로 2단계 반복매매모형을 활용할 경우 기존의 반복매매모형 보다 오차를 줄여 지수의 통계적 신뢰성을 개선할 수 있는지를 검토하였다. 이는 본 장 연구의 목적이기도 하다. 전술한 것과 같이 2단계 반복매매모형은 오 차를 계산할 수 없는 관계로 직접적인 비교는 불가능하다. 대신 일반적으로 알려진 ‘ 의 법칙’에 따른 추정값, 그리고 2단계 반복매매지수 산출의 기
반복매매지수 230.1912***
(8.725349)
0.716028***
(7.965266) 0.513955
2단계 반복매매지수 555.1439
(1.084712)
0.98867***
(58.6447) 0.5718 주 1 :*** : p<0.01, ** : p<0.05, * : p<0.1
주 2 : ( ) 값은 t 통계량
<표 5-6> 반복매매지수와 2단계 반복매매지수의 1계 자기회귀계수(AR(1)) 비교
반이 되는 CY set, FYM set, FYJ set, FYS set의 반복매매모형에 의한 추정 계수 값의 표준오차 평균값 등을 종합해 2단계 반복매매지수의 통계적 신뢰 도를 판단했다. ‘의 법칙’에 의해 2단계 반복매매지수의 표준오차 평균 값은 반복매매지수(0.115)의 절반인 0.058로 추정할 수 있는데 이 수치는 CY set, FYM set, FYJ set, FYS set의 표준오차 평균값(0.057~0.067)과 유사한 수 준이다. 지수간의 수익률을 비교했던 <그림 3-3>이나 Resolution Matrix의 계 산결과 등을 고려하면 추정값은 적정한 수준이라고 판단된다. 2단계 반복매 매지수의 MSE는 반복매매지수의 MSE 보다 낮다고 평가할 수 있다. 결론적 으로 2단계 반복매매모형을 활용함으로써 반복매매지수의 신뢰성이 개선됨 을 확인할 수 있었다.
2단계 반복매매모형을 통해 오차가 감소하면 지수의 부당한 움직임이 줄 면서 지수의 안정성이 높아지게 된다. 이는 두 지수의 1계 자기회귀 계수 (AR(1))의 추정값()을 통해 확인할 수 있다(<표 5-7>). 추정결과 반복매매지 수의 값은 0.716인 반면 2단계 반복매매지수는 0.989로 나타나 2단계 반복 매매지수의 안정성이 더 높았다. 이는 두 지수의 움직임을 살펴본 <표 5-4>
의 내용 및 오차와 지수 움직임과의 관계와도 상통한 것이다.
단, <그림 5-1>에서 금융위기 초기인 ’08.3Q 시점의 두 가격지수를 살펴 보면 반복매매지수가 급격한 하락을 보인 반면 2단계 반복매매지수는 하락 하는 시점이 지연됨을 알 수 있다. 또한, 금융위기 이후의 과정에서도 반복
매매지수의 움직임이 2단계 반복매매지수의 움직임에 선행하는 모습이 일관 되게 나타난다. 이는 오차의 영향력일 수도 있지만 2단계 반복매매모형의 지수 산출 구조가 원인일 수 있다. 2단계 반복매매모형은 사례를 통합하는 방식으로 오차를 줄이게 되는데 이 과정에서 지수는 평활화 될 수 밖에 없 어 가격의 변동이 시장 변동보다 다소 지연될 가능성이 발생한다. 이 같은 현상은 2단계 반복매매모형을 최초로 제안한 Bohkari and Geltner(2012)에서 도 동일하게 나타났다.