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본 연구는 유동성과 소득 등 거시경제변수가 주택가격에 미치는 상호 연관성을 분석하기 위해 유동성변수인 가계대출, 가계대출금리, 소득변수인 산업생산지수와 주택가격지수와의 관계를 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 실증적으로 분석하였다. 2003년 10월부터 2013년 2월까지의 월별 자료를 대상으로 하였다.
주택가격에 영향을 미치는 유동성변수 및 소득변수 등 거시변수들을 VECM모형으로 분석한 결과, 가계대출은 양(+)의 영향을, 금리는 주택가격에 음(-)의 영향을, 산업생산은 주택가격에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분산분해분석 결과를 보면 주택가격 변동에 대한 설명력이 소득변수인 산업생산지수, 유동성변수인 가계대출, 금리의 순서로 높게 나타났다. 이와 같이 산업생산지수의 주택가격 변동에 대한 기여도가 다른 변수에 비해 상대적으로 높은 것으로 나타난 실증분석 결과는 주택가격의 상승은 가계대출과 같은 유동성 공급 증가에 의해 기인하기도 하지만 기본적으로는 경기 상승에 기인하게 됨을 의미하고 있다. 최근의 침체된 주택시장의 회복을 위해서는 경기 회복이 필요하다는 점을 시사한다.
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참고문헌 (22)
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Bernanke, Ben S / 1999 / Monetary Policy and Asset Price Volatility : 77 ~ 128
Dickey, D / 1979 / Distribution of the Estimators for Time Series Regressions with a Unit Root / Journal of American Statistical Association 74 : 427 ~ 431
Engle, R. / 1987 / Co-integration and an Error Correction : Representation, Estimation and Testing / Econometrica 55 : 251 ~ 276
Igan, Deniz / 2011 / Do Loan-to-Value and Debt-to-Income Limits Work? Evidence from Korea
Johansen, S / 1990 / Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Applications to the Demand for Money / Oxford Bulletin of Economics and Statistics 52
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