한국 주택시장의 시간가변적 베타

• 영문명: Time-varying Beta of K-housing Market: Fitting and Forecast
• 발행기관: 한국부동산연구원
• 저자명: 김중득(Kim, Jung Deuk) 이영수(Lee, Young Soo)
• 간행물 정보: 『부동산연구』제26권 제4호, 41~60쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 사회과학 > 지역개발
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.12.30

국문 초록

서울과 부산의 월간 구별 아파트 가격지수로 우리나라 주택시장의 시간가변적인 베타의 행태를 분석하였다. 이를 위해 위험과 수익의 관계를 대표하는 CAPM을 정태적 베타모형과 칼만필터 방법으로 추정한 임의보행과정 시변베타모형, AR(1)과정 시변베타모형으로 분석하고 모형의 적합성(fitting)과 예측력(forecast)을 검정하였다. 분석결과를 요약하면, 첫째, 시간가변적 베타()모형이 정태적베타()모형보다 적합성에서 월등하였으며 시간가변적 베타모형 중에서는 시간가변적 베타 AR(1)모형이 적합성에서 우수하였다. 둘째, 모형의 예측력의 검정에서 정태적 모형과 시간가변적 베타 AR(1)모형 보다 시간가변적 베타 임의보행모형이 예측력에서 가장 우수하였다. 이로써 우리나라 주택시장의 베타는 불안정적이며 시간 가변적임을 확인하였다.

영문 초록

This paper investigates the time-varying behavior of beta for Korea housing market using monthly housing pricing indices of borough in Seoul and Busan over the period 2003-2014. In this paper, we focus on tests based on Kalman filter. First, in order to know whether betas have varied substantially over time, this paper estimates time-varying betas using the Kalman filter algorithm in the framework of a state-space model. Second, we compare the fitting and forecast ability of two different time-varying beta models(using AR(1) and random walk process) and use the constant beta of the single factor model as a benchmark. Our results find that in time-series test, measures of forecast errors overwhelmingly support the Kalman filter method implying betas are time-varying substantially over time. In comparison of time-varying betas, Betas of AR(1) process are preferred to random walk process in sample fitting performances and betas of random walk process provide more accurate forecast.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 문헌연구

Ⅲ. 분석 모형 및 데이터 분석

Ⅳ. 실증 분석

Ⅴ. 결 론

참고문헌

키워드

시간가변적 베타 자본자산가격결정모형 칼만필터 적합성 예측력 time-varying beta CAPM Kalman filter fitting forecast