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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
함종영 (한국감정원) 손재영 (건국대학교)
저널정보
건국대학교 부동산도시연구원 부동산·도시연구 부동산·도시연구 제8권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
25 - 38 (14page)

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주택시장은 국민경제에서 차지하는 비중이 매우 크고 가계와 기업의 의사결정과 정부의 정책수립에 있어서 중요한 영향을 미치는 요소이다. 벡터자기회귀(VAR) 모형은 주택시장을 예측할 때 널리 사용되는 방법이지만, 추정치의 수가 자료의 수에 비해 지나치게 많아지는 문제점이 제기되고 있으며, 연구자의 임의적인 조정에 따라 결과치가 크게 달라지는 단점이 지적되는 등 여러 가지 문제점을 안고 있다. 본 연구는 베이지안 추론에 근거한 사전확률분포를 적용하여 주택가격 예측모형을 추정하고, VAR와 Bayesian VAR 모형 간의 예측오차 비교를 통하여 주택시장 전망의 질이 향상되는지를 확인하였다. 분석결과, VAR와 Bayesian VAR 모형 모두 1시차모형 > 6시차모형 > 3시차모형 순으로 예측오차가 작은 것으로 나타났으며, Bayesian VAR의 경우 1시차, 3시차, 6시차모형 모두 모형의 전반적인 응집성을 나타내는 값이 작을수록 예측력이 향상된 것으로 나타나 VAR 모형에 사전제약을 강하게 부과할수록 전망의 질이 개선됨을 확인하였다. 6시차모형의 일부 구간에서 비제약 VAR 모형에 비해 예측력이 다소 떨어지는 경우도 있었지만, 전반적으로 Bayesian VAR 모형이 비제약 VAR 모형보다 예측력이 우수한 것으로 나타나 거시경제뿐만 아니라 주택시장에도 Bayesian VAR 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
#Housing Price #Housing Market #Prediction #Prior Distibution #Bayesian VAR #Causality Test #Root Mean Square Error(RMSE)

목차

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참고문헌 (12)

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김경환 / 2004 / 주택경기 예측모형 연구 1 google schola 김달호 / 2013 / R과 WinBUGS를 이용한 베이지안 통계학(제2판) / 자유아카데미 google schola 김연형 / 2006 / 주택가격과 거시경제 변수간의 시계열분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 8(6):2383~2398 dbpia 김현석 / 2014 / Bayesian VAR를 이용한 해운경기, 환율 그리고 산업생산 간의 동태적 상관분석 / 한국항만경제학회지 30(2):77~92 dbpia 성병희 / 2001 / Bayesian VAR모형을 이용한 경제전망 / 경제분석 7(2):59~90 dbpia

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