A Study on Predicting the Business Cycle of Korean Real Estate by Using Seasonal-ARIMA Model

• 영문명: 계절-ARIMA 모형을 이용한 한국 부동산시장 경기전망에 관한 연구 – 부동산 유형별 거래건수를 중심으로
• 발행기관: 한국부동산학회
• 저자명: 우경(Woo, Kyoung)
• 간행물 정보: 『부동산학보』不動産學報 第46輯, 354~366쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2011.08.15

국문 초록

1. 내용 (1) 연구목적 한국에서 부동산 시장의 경기를 연구할 때 부동산 시장의 거시경제 지표인 지가변동률이나 주택가격변동률을 이용하거나, 지가변동률, 주택가격변동률과 다른 거시경제지표와의 인과관계를 이용하여 부동산시장의 경기를 연구해 왔다. 그러나 부동산거래 건수는 부동산시장의 경기를 가늠 할 수 있는 중요한 경제지표임에도 불구하고 부동산시장을 분석하고 전망하는데 이용하는 경우가 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 1998년 1월부터 2011년 3월까지 조사된 부동산 유형별(주거용부동산, 소매용부동산, 산업용부동산, 토지), 월별 거래건수자료(159개 시계열 자료)를 바탕으로 계절-ARIMA 모형에 이용하여 2011년도 4월부터 향후 1년간 부동산 유형별 거래건수를 예측하고 이를 분석하여 부동산 유형별 향후 1년간 부동산 경기를 전망하고자한다. (2) 연구방법 본 연구를 위한 연구의 방법은 문헌조사와 실증분석을 변행하였다. 계절-ARIMA 모형에 대한 이론적 배경과 부동산 경기변동에 대한 선행 연구는 문헌조사를 하였다. 시계열자료에 대한 실증분석은 SAS 8.2 통계 패케이지를 이용하여 분석하였다. (3) 연구결과 연구결과에 의하면 월별 부동산 유형별 거래건수는 12개월의 계절적 시차를 두고 거래건수에 상호 영향을 주고 있으며, 각 부동산 유형별로 거래건수를 예측 한 결과 2011년 3월 말 기준으로 향후 1년 간 거래건수가 주거용부동산은 8.1%, 소매용부동산은 11.5%, 산업용부동산은 16.0%, 토지는 12.46%가 증가 할 것으로 예측되었다. 2. 결과 계절-ARIMA 모형은 VAR 모형이나, 거시계량경제모형에서 분석 할 수 있는 경제지표간의 인과관계를 분석할 수 있는 방법이나 이론적인 뒷받침이 없다는 한계를 지니고 있으나 추가적인 정보 없이 예측이 가능하다 단기예측에 있어서 정확한 예측력이 있다는 것이 장점이다. 본 연구의 의의는 지금까지 지가변동률 위주로 부동산시장에 대한 연구가 이루어져 왔으나, 부동산시장의 경기를 나타내는 대표적인 경제지표인 토지거래 건수를 이용하여 부동산시장을 전망하였다는 점에 의의가 있다.

목차

국문초록

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Scope and Method

Ⅲ. Seasonal-ARIMA Model

Ⅳ. Empirical Analysis

Ⅴ. Conclusion

References

키워드

계절ARIMA 모형 부동산 유형 주거용부동산 소매용부동산 산업용부동산 토지 Seasonal-ARIMA Model Property Types Residential Property Retail Property Industrial Property Land