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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10019404&local_id=10027157
주택 가격의 변동과 자산 가격 결정 모형: 우리나라 아파트 가격 자료의 분석
Reports NRF is supported by Research Projects( 주택 가격의 변동과 자산 가격 결정 모형: 우리나라 아파트 가격 자료의 분석 | 2009 Year | 홍기석(이화여자대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number B00121
Year(selected) 2009 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2011년 04월 28일
Year type 결과보고
Year(final report) 2011년
Research Summary
  • Korean
  • 자산가격 및 수익률의 가장 기본적인 결정 요인은 위험이라고 할 수 있다. 즉 위험이 높은 자산의 가격은 낮게 매겨지며 기대되는 수익률은 높게 책정되어야 한다. 본 연구는 위험과 수익률의 관계에 관한 자산가격 모형의 기본적인 함의가 우리나라 주택시장에도 적용되는지를 실증적으로 살펴보고 있다. 그동안 자산가격 결정 이론은 주로 금융자산을 대상으로 하여 분석되어 왔으나 본 연구에서는 분석 대상을 주택 시장으로 확대시킨 것이다. 이를 위하여 본 연구는 부동산뱅크에서 제공되는 1989년 이후 서울 전지역 아파트들의 평형별 매매 가격과 전세 가격을 이용한다.
    이전에도 우리나라의 주택 가격을 다룬 연구들이 있었으나, 기존의 연구들은 자산가격 결정이론의 가장 중요한 부분인 위험을 고려하지 않거나 제한된 자료만을 사용하여 실증분석을 수행하였다. 본 연구는 서울의 거의 모든 아파트(약 9000 단위)들을 대상으로 하여 위험과 수익률간의 관계를 추정한다는 점에서 중요성을 가진다고 할 수 있다. 이 때 위험의 지표로는 개별 아파트 수익률이 전체 소비 혹은 전체 아파트 수익률과 얼마나 같이 움직이는 경향이 있는지를 나타내는 공분산이 사용된다.
    본 연구의 실증분석 결과에 의하면 첫째, 자산가격 모형의 예측대로 가격 위험 요인이 높은 아파트일수록 수익률이 높은 경향이 나타난다. 둘째, 위험의 지표들 가운데 개별 아파트 수익률과 전체 아파트 수익률의 공분산을 나타내는 지표가 개별 아파트 수익률과 전체 소비의 공분산을 나타내는 지표보다 더 높은 설명력을 가지는 것으로 나타난다. 이러한 결과는 금융자산을 대상으로 한 기존의 연구 결과들과 유사하다. 따라서 본 연구의 결과는 주택 시장의 경우에도 기본적으로 금융 시장과 유사한 가격 결정 메커니즘이 작용하고 있음을 시사한다.
  • English
  • According to the capital asset pricing model, the most important determinant of asset price is risk. Assets with greater risk should be priced low, thereby raising the expected rate of return. This research examines empirically whether this basic prediction holds true in the real estate market. Most previous studies have tested the capital asset pricing model using financial asset prices. In contrast, this research applies the capital asset pricing model to the real asset market, using micro-level condominium price data from the Seoul mtropolitan area for the period of 1989 through 2009.
    Previous studies on the housing price of Korea have either ignored price risks altogether or used data with limited coverage. This research employs the most comprehensive database available in Korea to estimate the relationship between risk and return dictated by the capital asset pricing model. As with financial asset prices, the risk can be measured by covariaces between the individual condominium return and the overall market return or the overall consumption growth.
    Empirical results of the paper indicate, first, that consistent with the theory, greater risks tend to be associated with greater returns across condominiums. Second, among alternative measures of risks, the covariance between the individual return and the market return (market beta) turns out to have more explanatory power than the covariance between the individual return and consumption growth. These results suggest that asset prices are determined in a similar way in the financial market and the real estate market.
Research result report
  • Abstract
  • 자산가격 모형(CAPM)에 의하면 자산의 가격 혹은 수익률은 위험과 체계적인 관계를 가질 것으로 예상된다. 본 연구는 자산가격 모형의 이러한 함의가 실제로 우리나라 주택 시장에 어떻게 적용되는지를 살펴보기 위하여 서울 지역 아파트들에 대한 평형별 매매 가격과 전세 가격 자료를 분석한다. 그 동안 우리나라의 주택 가격에 대한 연구들은 대부분 시계열 자료를 이용하거나 서울 일부 지역의 자료만을 사용하였다. 본 연구는 부동산뱅크에서 제공되는 1989년 이후 서울 전지역의 거의 모든 아파트들을 대상으로 한다는 점에서 중요성을 가진다고 할 수 있다.
    본 연구의 실증분석 결과에 의하면 첫째, 자산가격 모형의 예측대로 아파트 수익률은 위험의 지표와 양의 상관관계를 가지는 것으로 나타난다. 둘째, 위험의 지표들 가운데 소비 베타(consumption beta)보다는 시장 베타(market beta)의 설명력이 더 높게 나타난다. 이러한 결과는 주택 시장의 경우에도 기본적으로 금융 시장과 유사한 가격 결정 메커니즘이 작용하고 있음을 시사한다.
  • Research result and Utilization method
  • 주택이 가지는 소비재 및 자산으로서의 절대적 중요성에도 불구하고 주택 가격에 관한 체계적인 연구는 아직 부족한 편이다. 본 연구는 CAPM의 예측대로 주택 가격이 위험과 체계적인 관계를 가진다는 점을 실증적으로 보임으로써 주택 가격의 결정에 대한 하나의 기초 연구로서 기능할 수 있을 것으로 예상된다. 국내외 세미나를 통하여 본 연구 결과를 다른 학자들과 공유함으로써 보다 정책적 시사점이 높은 연구로 발전시켜 나갈 수 있을 것이다.
    또한 본 연구 과정에서 구축된 아파트 가격 자료는 향후 후속 연구들에서 유용하게 사용할 수 있을 것으로 예상된다. 예를 들어 아파트 가격 자료를 지역별 인구 자료와 결합함으로써 향후 인구 연령구조의 변화에 따라 주택 수요 및 주택 가격이 어떻게 변화할 것인지에 대한 함의를 얻을 수 있을 것이다.
  • Index terms
  • 자산가격 모형(CAPM), 아파트 가격, 부동산 뱅크, 소비 베타(consumption beta), 시장 베타(market beta)
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