국내 MBS 조기상환위험의 영향변수에 관한 연구: VEC 모형을 중심으로

• 영문명: A Study on the Prepayment Risk Variables in Korean MBS Market
• 발행기관: 한국부동산연구원
• 저자명: 박동규(Park, Tong Kyu) 김동환(Kim, Dong Hwan)
• 간행물 정보: 『부동산연구』제23권 제3호, 157~179쪽, 전체 23쪽
• 주제분류: 사회과학 > 지역개발
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.12.30

국문 초록

본 연구에서는 한국주택금융공사가 공시하는 2004년 6월부터 2012년 10월 동안 MBS 자료를 바탕으로 조기상환율의 영향변수에 대한 연구를 진행하였다. 조기상환율에 대한 영향변수로 금리, 부동산 경기, 건설 경기, 거시 경기를 도출하고 각각의 대용변수로 모기지 금리, 아파트경매 매각가율, 건설업종 BSI 지수, 실업률을 선정하였다. 공적분 검정과 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model)의 충격반응분석과 예측오차분산분해 분석을 통해 조기상환율과 영향변수 간의 동태적 상관관계를 실증분석하였다. 분석결과, 조기상환율에 대해 모기지 금리는 음(-), 아파트경매 매각가율은 양(+), 건설업종 BSI 지수는 양(+), 실업률은 양(+)의 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 단기적으로는 모기지 금리, 장기적으로는 실업률이 조기상환율에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 놓고 볼 때, 국내에서도 미국이나 중국과 동일하게 금리에 대한 차환유인이 존재하지만 거시적인 변수의 영향 면에서 국내 모기지론 시장은 미국보다 중국과 유사하다는 것을 보여준다. 또한 국내 모기지론 시장에서는 주택에 대한 투기적 요인이 존재하지만 금리나 실업률에 비해 조기상환율에 미치는 영향은 상대적으로 작다는 것이 입증되었다.

영문 초록

This study investigates the relation between the prepayment rate and the influencing variables of the mortgage backed securities(MBS) issued by the Korea Housing-Finance Corporation. Mortgage interest rate, apartment auction contract price rate, construction industry BSI and the unemployment rate were derived as the proxies for the influencing variables. As a result of the various tests using the Vector Error Correction(VEC) Model, mortgage interest rate was found to have a negative impact on the prepayment rate compared to positive impacts of the other proxies, It was also identified that mortgage interest rate influences shortly on the prepayment rate while the unemployment rate influences in a long term basis. Based on the above results, Korean MBS loan market seems similar to the Chinese market rather than US market in terms of the influence of the macroeconomic variables. It is also shown that speculative factors exist in Korean housing market with their impact on the prepayment rate smaller than that of mortgage interest rate or the unemployment rate.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구의 검토 및 본 연구의 차별성

Ⅲ. 분석모형의 도출 및 변수의 특성

Ⅳ. 실증분석

Ⅴ. 결론 및 시사점

키워드

벡터오차수정모형 조기상환위험 주택저당채권 주택담보대출 vector error correction(VEC) model prepayment risk mortgage backed securities mortgage loan