MS-VAR 모형을 이용한 주택가격과 주가의 상호연관성 분석

• 영문명: Interactions of Housing Prices and Stock Prices in Korea: MS-VAR Approach
• 발행기관: 건국대학교 부동산도시연구원
• 저자명: 여미향(Mi-Hyang Yeo) 이영수(Young-Soo Lee)
• 간행물 정보: 『부동산 도시연구』제12권 제2호, 83~101쪽, 전체 19쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.02.28

국문 초록

본 연구에서는 2 변수 MS-VAR 모형을 통해 한국에서의 주택가격과 주가의 동태적 관련성을 분석하였다. 국면은 변동성이 높은 경우와 낮은 경우의 2개 국면으로 구분하였으며, 일반화 충격반응함수를 이용하여 주택시장과 주식시장의 충격들이 주택가격과 주가에 미치는 효과를 살펴보았다. 데이터 기간은 1986년 1월부터 2019년 6월이다. 실증 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 우도비 검정에 의하면, 국면전환을 고려하는 MS-VAR 모형이 일반적인 VAR 모형보다 통계적으로 적절하다. 둘째, 주택가격과 주가의 평균 상승률은 변동성이 낮은 국면보다 변동성이 높은 국면에서 상대적으로 높다. 셋째, 주택가격과 주가의 상관성은 변동성이 높은 국면에서는 양(+)의 상관성을, 변동성이 낮은 국면에서는 음(-)의 상관성을 갖는다. 다만, 상관성의 정도는 높지 않다. 넷째, 주가 충격은 국면에 상관없이 주가와 주택가격이 같은 방향으로 움직이도록 영향을 미친다. 반면에 주택가격 충격의 효과는 국면에 따라 다르게 나타나는데, 변동성이 높은 국면에서는 주택가격과 주가가 같은 방향으로, 변동성이 낮은 국면에서는 두 자산가격이 반대 방향으로 움직인다. 다섯째, 주택과 주식 시장 상호 간에 미치는 영향은 변동성이 높은 국면보다는 변동성이 낮은 국면에서 상대적으로 크며, 주택가격 변동에서 주가 충격이 차지하는 비중은 주가 변동에서 주택가격 충격이 차지하는 비중보다 국면에 상관없이 높다.

영문 초록

In this study, we use two-variable MS-VAR model to analyze the dynamic relationship between housing prices and stock prices in Korea. Two regimes, with high or low volatility, are considered. Data covers from a period ranging January 1986 to June 2019. Results of data analysis can be summarized as following. First, likelihood ratio test suggests that the MS-VAR model is more statistically rigorous compared to conventional VAR model. Second, average prices increases in housing and stock are higher under high-volatility regimes compared to low-volatility regimes. Third, housing prices and stock prices are positively correlated under high-volatility regimes; under low-volatility regimes, they instead show negative correlation. Fourth, stock market shocks affect changes in stock prices and housing prices in same directions regardless of regimes. In contrast, the effects of housing prices shocks are regime-dependent: Under high-volatility regimes, housing prices and stock prices change in the same direction and under low-volatility regimes, they change in opposite directions. Lastly, interactions between housing markets and stock markets are stronger under low-volatility regimes, and stock price shocks account for larger changes in housing price than housing price shocks do in stock price changes under both regimes.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 모형

Ⅳ. 실증분석

Ⅴ. 결론

키워드

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