가구수 변화가 주택가격에 미치는 영향에 관한 연구

• 영문명: A Study on the Effect of the Change of Households on Housing Prices
• 발행기관: 한국부동산정책학회
• 저자명: 최차순
• 간행물 정보: 『부동산정책연구』제24집 제2호, 42~53쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 사회과학 > 정책학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.08.31

국문 초록

개요: 본 연구에서는 DOLS 모형을 이용해 가구수가 주택매매가격에 미치는 영향에 대해 장기적 관점에서 실증분석 하였다. 분석결과 DOLS 모형에 포함된 대부분의 변수 추정값이 이론적 부호와 일치하며 1% 유의수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 첫째, 주택가격과 가구수, 인구, 상용근로자 평균임금 및 주택담보대출 이자율 사이에는 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 가구수를 나타내는 가구수 증가율 계수가 양(+)의 값을 보이고 t값이 2보다 커서 1% 유의수준에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 이는 가구수가 1% 증가하면 주택가격을 장기적으로 0.18% 증가시킨다는 의미이다. 따라서 주택정책이 주택가격을 안정화 시키는데 유의미한 실효성을 나타내기 위해서는 가구수 증가 추이를 면밀히 모니터링하여 이에 기반한 예측 및 평가 시뮬레이션 모형을 개발하여 선제적으로 주택정책을 수행할 필요성이 있다.

영문 초록

This paper empirically investigates the effect of the number of households on housing sales prices from a long-run perspective using the DOLS(Dynamic Ordinary Least Squares) model. Estimation results show that most of the variable estimators included in the DOLS model are consistent with the theoretical sign and are statistically significant at the 1% significance level. First, it is found that a cointegration relationship exists between housing prices, the number of households, the population, the average wage of regular workers, and the interest rate of mortgage loans. Second, the growth rate coefficient of the number of households representing the number of households showed a positive(+) value, and the t-value was greater than 2, so it was statistically significant at the 1% significance level. This means that a 1% increase in the number of households will increase housing prices by 0.18% in the long run. Therefore, for housing policies to show significant effectiveness in stabilizing housing prices, It is necessary to proactively implement housing policies by developing a prediction and evaluation simulation model based on close monitoring of the trend of growth rate of households.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 연구모형

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 결론

키워드

주택가격 가구수 소가구 공적분 검정 DOLS 모형 Housing Price Number of Household Small Household Cointegration Test Dynamic Ordinary Least Squares