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3 통권 제121호 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 조사 연구 주택담보인정비율(LTV) 규제가 거시경제에 미치는 영향 4 송 인 호 / 한국개발연구원(KDI) 거시경제연구부 연구위원 금리기간구조와 거시경제변수 간 상관관계 분석 18 김 계 홍 / 한국주택금융공사 주택금융연구소 연구위원 월간동향 주택금융동향 32 주택금융연구소 통 계 Ⅰ. 공사업무통계 58 Ⅱ. 주택금융시장 112 Ⅲ. 주택시장 122 부 록 수록논고 일람 154 주택금융월보는 한국주택금융공사 홈페이지 ( 공사소개 - 조사연구 - 월보논고 를 통해서 제공되고 있으며, 통계편은 공사소개 - 주택금융통계 - 주요통계 에 엑셀 및 PDF 파일 형태로 게시되어 있습니다. 주택금융월보의 내용을 인용할 때에는 반드시 한국주택금융공사 주택금융월보 OO년 OO월호 OO페이지에서 인용 하였다고 표시하여 주십시오. 주택금융월보에 대한 질의 또는 제안은 주택금융연구소 ( , sheephm@hf.go.kr)로 연락하여 주시기 바랍니다.

4 01 조사 연구 주택담보인정비율(LTV) 규제가 거시경제에 미치는 영향 * 송 인 호 / 한국개발연구원(KDI) 거시경제연구부 연구위원 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 우리나라의 주택담보대출규모와 LTV 규제 수준 Ⅲ. 동태적 확률적 일반균형 (DSGE) 모형의 소개 IV. 모의실험 분석 결과 Ⅴ. 요약 및 결론 Ⅰ. 서론 1) 글로벌 금융위기 이후 부동산시장 및 거시경제 안정화가 주요 정책 목표가 되면서 관련 정책들의 효과에 대한 연구가 활발해지고 있다. 주택가격 버블과 주택담보대출시장이 거시경제에 미치는 영향 과 거시경제의 변동성에 대처하기 위한 정책수단에는 크게 통화정책, 재정정책, 그리고 거시건전성 정 책을 열거할 수 있다. 특히, 부동산 대출시장의 중요성은 방 안의 코끼리(elephant in the room) 로 (Muellbauer[2012]) 1) 표현될 만큼 거시경제의 주요 변화 요인으로 인식되고 있다. Crowe et al.[2011]은 1) 본 논고는 2014년 KDI 상반기 경제전망의 현안분석 LTV 규제가 거시경제에 미치는 영향 의 개조식 표현을 서술식으로 표현한 것으로 기본적인 내용 구성과 결과는 그대로 인용하였으며 일부 내용은 보완되었음. *본 고의 내용은 필자의 개인 의견으로 한국주택금융공사의 공식적인 견해와 다를 수 있습니다. 4 주택금융월보

5 주택담보인정비율(LTV) 규제가 거시경제에 미치는 영향 GDP 갭의 변동성을 최소화하면서 부동산 시장의 안정성을 달성할 수 있는 정책적 효과에 대하여 부동산 대출 관련 정책수단인 주택담보인정비율(LTV) 2) 과 총부채상환비율(DTI) 같은 거시건전성 규제가 통화정책 및 재정정책(부동산 세제 등)에 비하여 더 효과적인 규제 수단이라고 평가하였다. 우리나라의 경우 2000년 초기 주택가격이 상승하고 주택시장이 과열됨에 따라 주택시장 안정화를 위한 거시건전성 정책 수단으로 LTV와 DTI 상한에 대해 한도를 설정하기 시작하였다. 2002년 9월에 LTV 상한 규제가 처음으로 도입되었고, 도입된 이후 지역별과 주택유형별, 주택담보대출기관에 따라 적용 기준이 다 양하게 변화하였으며, 특히 투기지역과 비투기 지역을 구분하여 규제의 강도를 지역별로 차별화하였다. 이 러한 규제가 존재하는 상황에서 글로벌 금융위기는 우리나라의 주택시장을 부진하게 하였고, 최근에 이르 러서는 부동산시장 활성화를 위한 LTV 규제완화에 대한 논의가 활발해지기 시작하였다. 그러나 이러한 규 제완화에 대한 논의는 많은 논란을 야기하면서 서로 상반된 주장으로 대립하고 있다. 규제완화를 위한 논리는 다음과 같다. 즉, 2002년 도입되었던 주택담보인정비율(LTV) 규제는 주택가 격 급등기에 주택시장 안정을 위해 필요한 측면이 있는지 모르지만, 규제의 강도가 다른 주요 선진국에 비 해 매우 강한 수준이므로 이를 정상화할 필요가 있고, 최근의 주택시장 부진을 회복시키기 위해 LTV 규제 는 더욱 완화되어야한다는 주장이다. 예를 들어, 이러한 LTV 규제완화가 실수요자들의 주택구매 여력을 높여 주택구입용이도를 높이고, 주택구매여력 확대는 부동산시장 활성화에 기여한다는 논리이다. 반면에 LTV 규제완화는 이미 가계부채수준이 높은 상태에서 더욱 가계부채를 가중시켜 거시경제 안 정성을 위협할 수 있다는 반대 의견이 제기되고 있다. 이러한 의견을 지지하는 학계의 연구도 활발하 다. 이러한 연구들은 LTV 규제 상한이 높아질수록 신용담보여력이 확대되고, 거시경제 지표들의 주택시 장에 미치는 영향은 더욱 커짐을 확인하고 있다 (Stein[1995], Lamont/Stein[1999], Ortalo-Magné/ Rady[2006]). 한편, 우리나라의 가처분소득대비 가계부채비중은 163.8%로 다른 주요 선진국보다 높은 수 준이고, 최근까지도 가계대출의 총규모는 지속적으로 증가해 왔다. 3) 이에 본고는 LTV 규제 변화가 가계부채 및 거시경제에 미치는 영향을 동태적 확률 일반균형모형 (Dynamic Stochastic General Equilibrium Model; DSGE 모형)을 이용해 시뮬레이션 분석하고, 위에서 언급한 상반된 두 주장에 대해 그 주장의 유효성을 파악하고자한다. 본 논고의 구성은 다음과 같다. II절에서는 우리나라의 LTV 규제 수준과 주택담보대출 구조를 살펴보 고, 이어지는 절에서는 간략히 DSGE 모형을 소개한다. IV절에서는 LTV 변화가 거시경제에 미치는 영향 을 시뮬레이션 분석한다. 마지막 절에서는 연구 결과를 요약함으로써 결론을 맺고자 한다. 2) LTV(Loan to Value)는 통상 주택담보대출비율 또는 담보인정비율로도 해석되기도 함. 3) 주요국가의 가처분소득대비 가계부채 비중은 독일이 93.2%, 프랑스가 4.5%, 미국은 114.9%, 영국은 150.1%임. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 5

6 01 조사 연구 Ⅱ. 우리나라의 주택담보대출규모와 LTV 규제 수준 1. 우리나라의 주택담보대출규모 수준 우리나라 예금취급기관의 주택담보대출규모는 2013년 12월 잔액 기준 418조원에 달하고 이는 GDP대 비 비중으로 33%에 해당한다. 2009년 기준으로 GDP 대비 주택담보대출(Mortgage Debt Outstanding) 수준과 GDP대비 비중을 국가별로 살펴보면 우리나라는 다른 나라에 비해 상대적으로 높은 수준이 아님을 확인할 수 있다. <그림 1>은 국가별 GDP 대비 주택담보대출 비중을 보여준다. 미국, 영국, 호주 국가에 비 해 우리나라는 매우 낮은 주택담보대출규모를 가지고 있으며, 독일이나 일본과 비교하여도 우리나라의 주 택담보대출 규모는 낮은 수준임을 알 수 있다. [ 그림 1 국가별 GDP 대비 주택담보대출(Mortgage Debt Outstanding) 비중 ] (단위 : %) 호주 기에 스 독일 아일랜드 일본 드 포 투 한국 스 인 스 영국 미국 자료 : 한국은행, 조만 김경환(2013, 재인용) 또한, <그림 2>는 국가별 1인당 국내총생산(GDP per Capita, 2009년 기준)을 보여준다. 이에 따르면 우리나라의 1인당 국민총생산은 다른 주요국가에 비해 낮은 수준임을 확인할 수 있다. 6 주택금융월보

7 주택담보인정비율(LTV) 규제가 거시경제에 미치는 영향 [ 그림 2 국가별 GDP per Capita (2009) ] (단위 : $) 호주 기에 스 독일 아일랜드 일본 드 포 투 한국 스 인 스 영국 미국 자료: 한국은행, 조만 김경환(2013, 재인용) <그림 1>과 <그림 2>를 종합해보면 우리나라의 총 주택담보대출규모 수준은 소득수준과 함께 고려할 수 있다. 단순한 주택담보대출 규모수준을 국가별로 비교하기 위해서는 우리나라의 특이한 주택점유형태인 전 세구조를 이해할 필요가 있다. 왜냐하면, 우리나라의 경우 주택을 구입할 때 전세를 포함하여 사적금융을 이용하는 상태에서 금융권의 주택담보대출을 이용하는 것이 흔치않기 때문이다. 전세보증금은 우리나라의 주택시장에서 주택소유주(이 경우 흔히 임대인으로 간주될 수 있음)의 주택구입을 위한 부채가 된다. 이러한 우리나라의 전세보증금 규모를 고려할 때 주택담보대출의 실질적 규모의 관점에서 주택담보대 출규모는 낮다고 볼 수 없다. 2012년 가계금융조사의 평균 전세보증금 9천3백만원을 20년 주거실태조 사의 총 전세가구수 35만가구에 적용할 때 전세보증금 규모는 약 349조원에 이른다. 이를 감안한 GDP 대비 주택담보대출규모는 2013년 기준으로 60%대(2009년 기준으로는 0%선)에 달한다. 국가별로 비교 하면 다른 나라에 비해 우리나라의 주택담보대출규모가 낮은 수준이라고 볼 수 없음을 <그림 3>에서 확인 할 수 있다. 즉, 2013년 기준으로 전세보증금을 고려한 우리나라의 주택담보대출규모 수준을 소득수준과 대비할 때 포르투갈과 비슷하다. 포르투갈은 글로벌 금융위기 시 유럽국가 중에서 거시경제적으로 가장 힘 들었던 국가들 중 하나였다. 전세보증금을 고려한 우리나라의 주택담보대출 규모는 통상적인 우리나라의 주택담보대출규모와는 다르다는 것을 확인할 수 있다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT

8 01 조사 연구 [ 그림 3 국가별 GDP 대비 주택담보대출(Mortgage Debt Outstanding) 수준 ] MDO-to-GDP 비율 (2009) (%) y t (3.88) (0.52) R 중국 가리 포 투 타이 스 인 홍 영국 이 리아 호주 스 미국 독일 기에 스 일본 드 아일랜드 0 0,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 1인 GDP (2009) ( ) 자료: 조만(2013) 재인용 및 수정 한편, 최근 우리나라의 전세보증 규모는 제1금융권을 중심으로 활발하게 이루어진 전세대출의 영향 으로 증가하였다. 금융감독원에 따르면 전세자금 대출 잔액은 20년 3월말 기준.9조원에서 2013년 12월말 28조원으로 3년 사이 전세대출규모가 3배에 가깝게 증가했다. 이러한 전세대출규모의 급격한 증가 는 우리나라의 주택담보대출 규모와 관련하여 질적인 의미에서 분리할 수 없을 것이다. 8 주택금융월보

9 주택담보인정비율(LTV) 규제가 거시경제에 미치는 영향 [ 그림 4 전세자금대출잔액 ] (단위 : 조원) 월 6월 9월 12월 3월 6월 9월 12월 3월 6월 9월 12월 3월 6월 9월 12월 자료: 금융감독원 2. 우리나라의 LTV 상한 규제 수준과 실효 평균 LTV 1) 우리나라의 LTV 상한 규제 수준 우리나라의 LTV 상한 규제는 담보의 유형, 담보의 소재지, 대출취급기관, 그리고 대출기간별로 달리 적용되고 있으며, 우리나라 전체에 걸쳐 평균적으로 50~0%를 유지하고 있다. 4) 대출취급기관별로 구분하 면, 상호금융(농협 신협 산림 수협조합)의 경우, 은행과 보험사에 비해 규제수준이 상대적으로 느슨한 60~0%로 업권별 자율규제의 형태로 적용되고 있다. 그러나, 은행과 보험사의 경우는 기본적으로는 60% 의 LTV 상한이 감독규정으로 적용되고 있으나, 수도권의 담보가액이 6억원을 초과하는 고가 아파트 혹은 단기대출에 대해서는 50%의 상한 규제가 적용되어 상호금융 등과 비교할 때 규제수준이 강한 편이다. 4) 2012년 5월 강남3구의 투기지역 해제 이후 우리나라에서는 투기지역이 존재하지 않음. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 9

10 01 조사 연구 [ 표 1 우리나라의 LTV 상한 규제 현황 5) ] 담 보 소재지 수도권 (투기지역 제외) 기 타 지 역 담보 유형 아파트 주 택 아파트 주 택 대출기간 은행보험 상호금융 (농협 신협 산림 수협조합) 년 이하 (50%)~(60%) (50%) 5) 6억원 초과 (60%) 년 초과 6억원 이하 (60%) (60%) 3년 이하 (50%) 3년 초과 (60%) 대출기간 구분 없음 대출기간 구분 없음 (65%)~(0%) 60% (0%) 자료: KDI 경제전망 (2014 상반기, 재인용) 한편, 우리나라의 LTV 규제 수준은 다른 주요 선진국들에 비해 상당히 보수적인 편이다. 국가별 LTV 상한 을 보면, 영국과 프랑스, 미국의 LTV 상한이 90% 이상으로 규제가 매우 완화된 상태이며, 캐나다와 독일 의 경우도 LTV 상한이 80~85%로 우리나라에 비해 상당히 높아 규제가 상당히 완화된 수준이다. [ 표 2 국가별 LTV 상한 규제 수준 6) ] 국 가 영국 프랑스 미국 2) 캐나다 독일 한국 상한 규제수준 1% 0% 96% 85% 80% 50~0% 자료: KDI 경제전망 (2014 상반기, 재인용), IMF(2011, Housing Finance and Financial Stability) 2) 우리나라의 실효 평균 LTV 주요 선진국들의 LTV 상한규제수준과 실효 평균 LTV 수준은 크게 다르다. 즉, 실효 LTV가 LTV 규제상 한을 크게 하회하고 있다. 그러나 우리나라의 경우, 규제상한과 평균 LTV을 비교해보면 거의 차이가 없 다. 즉, 우리나라의 평균 LTV는 50%로 규제상한에 근접한 상태이다. ) 주택담보대출규모의 수준을 고려할 때 우리나라만이 가지는 전세보증금을 포함할 필요가 있음을 기술한 것과 같이, 평균 LTV를 국가 간에 상 호 비교할 때에도 우리나라에만 존재하는 전세보증금을 포함할 필요가 있다. 이때, (후순위)전세보증금을 고려할 경우 선진국과의 평균 LTV 차이가 규제 상한 수준의 차이만큼 크지는 않다는 점에 유의할 필요가 있다. 즉, 주택소유주의 부채인 후순위 전세보증금을 포함할 경우, 우리나라와 선진국의 평균 LTV 격차는 5) ( ) 안은 금융위원회 감독규정이 아닌 업권별 대출규정 등으로 자율규제 6) 한국을 제외한 다른 주요국의 경우 주택구매자의 모기지보험 가입은 LTV 상한을 신축적이게 하며, 또한 이들 국가의 주택시장에서는 커버드본드 등이 통용되고 있어 우리나라와는 다른 LTV가 적용되고 있음. 특히 미국의 경우 연방주택청 보증부 대출이 적용될 경우를 의미함. ) 우리나라의 경우에는 실제 차입이 이루어진 담보대출의 평균 LTV가 규제 상한에 근접한 50% 수준이다. 주택금융월보

11 주택담보인정비율(LTV) 규제가 거시경제에 미치는 영향 크게 축소된다. 예를 들어, 영국은 사실상 LTV 상한에 대한 규제가 거의 없음에도 불구하고 평균 LTV가 61%에 불과한데 비하여, 우리나라의 경우 평균 LTV에 전세보증금을 포함하면 LTV가 59%로 영국과 비슷 한 수준이 된다. [ 표 3 국가별 실효 평균 LTV ] 국 가 프랑스 미국 독일 홍콩 영국 한국 평균 LTV 80% 5% 4% 64% 61% 49%(59%) 주: ( )는 후순위전세금을 포함한 실질적 LTV. 자료: KDI 경제전망 (2014 상반기, 재인용), 기재부; 금융감독원; 한국은행. 3) 후순위 전세보증금을 포함한 우리나라의 실효 평균 LTV 2013년 6월 우리나라의 평균 LTV는 49.4%이며 후순위 전세보증금을 포함한 실효 LTV는 58.%에 이르 는 것으로 보고되고 있다(한국은행, 금융안정보고서(2013)). 한편, 자가거주주택을 제외한 전세주택만을 고려할 경우, 후순위 전세보증금을 포함한 평균 LTV는 5.%까지 확대된다. 예를 들어, 4억원 주택이 선 순위 은행주택담보대출로 2억원이 차입된 상태에서 1억원에 전세로 제공됐을 때, 표면적인 평균 LTV는 50%이나 후순위 전세보증금을 포함한 실효적 평균 LTV는 5%로 증가하게 되는 것이다. 참고로, 우리나 라의 2013년 후순위 전세보증금 규모는 9조원 내외이다. 8) [ 그림 5 후순위 전세보증금을 포함한 평균 LTV ] 80 (%) %p 9.3%p 평균 LTV 실질 LTV 20 0 전세주택 자가거주주택 전체평균 자료: KDI 경제전망 (2014 상반기, 재인용), 한국은행(2013) 8) 이 추정은 2012년 가계금융조사의 경우를 적용한 것으로 평균 전세보증금은 9천3백만원이며, 20년 주거실태조사의 총 전세가구수인 35만가 구를 일률적으로 산정한 것이다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 11

12 01 조사 연구 Ⅲ. 동태적 확률적 일반균형 (DSGE) 모형의 소개 본 논고에서 사용된 모형의 경제 주체는 차입 가계와 대출 가계, 기업가와 소매업자, 중앙은행으로 구성되 며, 각 경제주체간의 합리적 선택을 기반으로 소비와 총생산의 경제현상을 설명한다. 가계부문은 신용의 제약을 받는 차입가계(borrowers)와 신용의 제약을 받지 않는 대출가계(savers)로 구분되는데, 차입가계 는 주택거래 및 보유 시 관련된 세금 등을 지불하고 주택담보대출을 발생시킨다. 대출가계(savers)는 차입 가계에 대출을 제공하고 이에 대한 대출이자를 소득으로 가져온다. 기업은 중간재를 생산하는 중간재 생산 기업과 최종 소비재를 생산하는 최종 소비재 생산기업으로 구분된다. 중간재 생산기업가는 주택을 조정비 용 없이 자본으로 전환하여 투입요소로서 생산에 자유롭게 사용할 수 있다고 가정한다. 일반균형모형분석 이란 이러한 경제주체 상호간의 합리적 선택을 바탕으로 총량적 거시경제의 현상을 설명(경제성장, 경기변 동, 소비변화 등)하고 분석하는 데에 초점을 맞춘다. 사용된 DSGE 모형은 경제주체들의 최적화 과정을 통 해 주택가격과 총생산, 인플레이션 및 금리가 상호 연결되어 내생적으로 결정되는 구조이다 9). 한편, 본 모형에서 주목해야하는 주요 모수로는 거시건전성정책을 대표하는 주택담보대출비율 ltv 이다. 본 모형은 IMF의 Crowe et. al(2011)이 제시한 여러 정책적 효과 분석을 위한 경제구조를 고려하면서, Iacoviello(2005)의 모형을 근간으로 우리나라의 거시데이터를 사용하여 DSGE 모형으로 변형한 것이다. [ 그림 6 본 분석에서 사용된 DSGE 모형에서의 경제구조 ] 이 동 임금 중간재 생산 채권 발행 채권 투자 동 임금 소비재 명 금리 결정 자료: KDI 경제전망 (2014 상반기, 재인용) 9) 모형 및 캘리브레이션 과정에 대한 보다 자세한 논의는 동태적 확률 일반균형 모형을 이용한 부동산시장 안정화 정책의 효과 분석 (송인호(2014), KDI) 참조 12 주택금융월보

13 주택담보인정비율(LTV) 규제가 거시경제에 미치는 영향 본 모형에서의 외부 충격은 주로 주택수요에 의한 충격이며 이로 인한 주택가격의 변동이 각 주요 경제주 체에게 어떠한 경제행위의 변화를 가져오는 지를 살펴볼 수 있게 한다. 본 모형은 LTV가 각각 다른 모의경 제구조에서 주택수요 충격이 거시경제에 미치는 영향을 시뮬레이션으로 보여준다. 본 모형에서의 주택가 격 채널은 다음과 같다. 주택가격 변화에 의한 주택의 담보가치 변화는 가계와 기업의 신용여력을 변화시 켜 결국 소비와 총생산에 영향을 주게 된다. [ 그림 본 분석에서 사용된 DSGE 모형에서의 경제구조 ] 자료: KDI 경제전망 (2014 상반기, 재인용) IV. 모의실험 분석 결과 1. 장기적 균형상태에서의 모의실험 결과 이하에서는 LTV가 각각 다른 모의경제구조 하에서 주택가격의 변화에 따른 주요 거시경제변수들의 반응 을 시뮬레이션을 통해 보여준다. 정상상태(steady state)의 모의실험 분석 결과, LTV 증가는 주택가격을 소폭 상승시키는 한편, 가계대출을 비교적 큰 폭으로 증가시키는 것으로 나타났다 ). 정상상태에서의 경제 구조에서 각 경제변수들은 충격이 전혀 없는 상태에서의 장기적 균형상태를 의미하게 된다. 실험결과에 따 ) 여기에서의 모의실험은 LTV가 상대적으로 낮은 정상상태(Steady State: DSGE 모형 내에서의 장기적 균형 상태)와 LTV가 상대적으로 높은 정상상태 를 비교하였음. 따라서 분석 결과는 LTV 변화 이후 장기간에 걸친 경제 조정과정이 완료된 이후의 변동 폭을 시산한 것으로 해석될 수 있음. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 13

14 01 조사 연구 르면, LTV가 60%에서 0%로 확대될 경우 주택가격은 0.84% 상승하는 데 반해, GDP 대비 가계대출 비율 은 2.5%p 증가한다. 이를 2013년 기준의 원화로 환산하면 약 36.3조원으로 추정되었다. 이와 같은 결과는 주택공급 총량이 고정되어 있다는 비탄력적인 공급곡선을 가정한 것으로 실제 현실에서는 수요증가에 따 라 공급이 반응할 것으로 예상됨에 따라 주택가격 상승 폭이 실험결과보다 더 축소되고 가계대출 증가 폭 은 더 확대될 것으로 예상할 수 있다. LTV 상한이 높아짐에 따라 유동성 제약이 더 완화되면서 가계대출이 증가한다는 연구는 기존 문헌에서도 확인되고 있다 11). [ 표 4 LTV 증가에 따른 가계대출 및 주택가격 변화 ] LTV GDP대비 가계대출 증가폭 주택가격 상승률 40% 50% 1.%p 0.58% 50% 60% 2.0%p 0.0% 60% 0% 2.5%p 0.84% 0% 80% 3.1%p 1.05% 80% 90% 4.0%p 1.34% 자료: KDI 경제전망 (2014 상반기, 재인용) 2. 동태적 균형상태에서의 모의실험 결과 본 절에서는 LTV가 각각 다른 모의경제구조 하에서 규제가 완화될수록 주택가격의 상승 또는 하락 충격이 소비와 총생산의 변동성에 어떻게 영향을 미치는 지를 살펴보았다. 12) 본 고의 DSGE 모형 시뮬레이션 결 과에 따르면 주택담보대출비율(LTV)의 규제가 완화될수록(LTV가 높을수록) 주택가격의 상승 또는 하락에 따라 소비와 총생산의 변동성이 더욱 커지는 것으로 나타났다. 13) 즉, LTV 규제가 50%에서 60% 또는 0% 로 완화될수록 주택가격의 1% 상승(하락) 충격은 소비를 각각 0.18%, 0.25%, 0.36%로 각각 상승(하락)하 게 하고, 총생산을 각각 0.28%, 0.3%, 0.50% 상승(하락)하게 한다. LTV가 높은 경제일수록 주택수요 충 격에 대한 거시경제의 단기적 변동성이 확대된다는 점을 확인할 수 있다 14). 이와 같은 결과는, 주택가격이 11) 예를 들어, Debelle(2004, Macroeconomic Implications of Rising Household Debt )은 프랑스, 일본, 영국, 호주, 덴마크, 네덜란드 그리고 미국 등 주요 국가의 1980년~1990년대의 데이터를 사용하여 유동성제약완화와 낮은 금리가 가계대출을 확대한다는 점을 설명함. 12) 자산가격이 총생산에 미치는 영향에 대한 분석이 학계를 중심으로 활발함. 김영일(2011)은 자산에 대한 소비의 장기탄력성을 0.16으로, 자산의 부 의 효과에 대해서는 0.02로 추정하였음. 한편, 영국의 경우 소비의 탄력성은 0.25 (Fernandez-Corugedo et al.[2003])로 추정되었고, 미국의 경우는 0.15~0.38 범위로 추정됨(Ludvigson and Steindel[1999]). 최근, Iacoviello(2005)는 자산의 부의 효과와 더불어 담보효과를 고려하여 DSGE 모형을 통해 주택가격 1%의 상승에 대해 소비의 상승은 0.2% 대로 추정하였음. 미국의 경우에는 표본구간에 따라 다소 차이가 있으며 자산의 부의 효과는 대략 0.024~0.02의 범위로 추정(Ludvigson and Steindel[1999]) 13) 본 논고의 모형은 기업가의 주택담보효과를 정지시키고 오직 가계의 주택담보만을 고려하여 소비의 탄력성을 추정하였고, 이때 가계와 소비는 독립재 로서 설정하였음. 모의실험에서 가계와 소비를 보완재로 구성하고 상호 보완성효과를 모형에 구축하고 동시에 담보효과를 적용할 때, 모의실험 결과 에 따르면 LTV 50% 와 60%에 대해 주택가격 1% 상승은 소비를 0.06%, 0.14% 각각 상승시키는 것으로 나타남(송인호(2013, working paper). 14) 여기에서의 모의실험은 LTV가 특정 값으로 주어진 경제에서 주택수요 충격에 따라 주택가격이 1% 상승 또는 하락할 경우 발생하는 즉각적인 소비와 총생산의 반응을 추정하였음. 따라서 분석 결과는 특정 LTV 하에서 주택가격 변동에 따른 경제의 단기적 반응으로 해석될 수 있음. 14 주택금융월보

15 주택담보인정비율(LTV) 규제가 거시경제에 미치는 영향 상승할 때 LTV가 높은 경제일수록 담보차입(leverage) 여력이 증가하고, 이는 다시 주택수요에 영향을 미 치면서 주택가격을 통한 추가적인 담보여력확대로 연결되는 데에 기인한 것으로 사료된다. <그림 8>은 LTV가 각각 다른 경제구조에서 주택가격 상승 충격이 소비와 총생산에 어떻게 영향을 미치는 지를 보여준다. 즉, LTV 규제가 1에 가까워지면서 완화될수록 소비와 총생산의 변동성이 급히 상승하는 모습을 보여준다. 이는 담보차입 여력과 주택수요 사이에 상승작용을 일으키는 승수효과에서 기인한 것이 다. 즉, LTV가 1에 근접할수록 담보차입 여력과 주택수요 사이의 상승작용을 제약하는 정도가 급속히 약 화되는 것이다. 한편, 주택가격 1% 상승에 대하여 자산효과만을 고려할 경우 소비는 0.04% 상승하는 것으 로 나타난다. 이는 주택담보대출이 전혀 없는 경우로 자산가격에 의한 소비의 변화를 통상적으로 설명하는 자산효과를 담보효과 없이 측정한 것이라고 할 수 있다. [ 그림 8 주택가격 1% 변화에 따른 소비와 총생산의 변동 ] 소비의 변동성(%) 총생산의 변동성(%) 소비의 변동성(%) 총생산의 변동성(%) % % 20% 30% 40% 50% 60% 0% 80% 90% MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 15

16 01 조사 연구 Ⅴ. 요약 및 결론 우리나라의 주택 점유형태는 다른 나라와는 달리 전세라는 특이사항이 있다. 우리나라의 주택담보대출 규모가 표면적으로는 다른 나라에 비해 낮은 수준이라고 할 수 있지만, 전세보증금을 고려한 실효적 관점 에서의 주택담보대출규모는 작은 수준이라고 볼 수 없다. 이러한 우리나라의 특수한 점유형태인 전세를 고 려하여 전세보증금을 실효적 LTV 관점으로 바라본다면, 우리나라의 평균 LTV는 다른 국가들과 비교해 아 주 낮은 수준이라고 보기 어렵다. 한편 본 논고의 DSGE 모형에 의한 모의실험 분석 결과에 따르면, 부동산시장 활성화를 위한 전면적인 LTV 규제 완화는 정상상태에서의 장기적 균형에서 주택가격을 어느 정도는 상승시킬 수 있지만 규제완화 로 인한 가계대출의 증가폭의 확대와 비교할 때 그 이점이 크지 않으며, 오히려 가계대출 증가에 의한 거시 경제의 변동성 위험 증가가 더 크게 나타난다. 즉, LTV 상한 규제의 완화는 가계대출을 증가시키면서 주 택가격 변동에 대한 거시경제의 민감도를 확대시키는 요인이 될 수 있음을 유추할 수 있다. 이를 확인하기 위해 동태적인 시뮬레이션 분석을 실시하였고, 그 결과 주택가격 충격에 의한 소비와 총생산의 변동성은 LTV가 완화될수록 더 크게 나타났다. 현재 가계부채 문제가 우리 경제의 가장 중요한 위험요인 중 하나로 인식되고 있는 상황에서, 전면적 LTV 규제 완화에 대해서는 주택가격변동이 거시경제에 미치는 영향을 고 려하여 신중한 입장을 견지할 필요가 있음을 시사해준다. 또한, 변동금리비중이 높은 우리나라의 대출구조에서의 유동성제약완화는 가계대출을 더 증가시키고 거시경제변동성을 더 확대할 가능성이 있다 (Debelle(2004)). 우리나라의 주택담보대출 구조는 단기 거치 식 일시상환구조가 대부분이어서 외부의 금융충격에 대해 다른 주요 선진국에 비해 상대적으로 취약하다 고 볼 수 있다. 즉, 일시상환 중 3년 만기 초단기 비중이 56.2%이고, 5년 이하 비중은 약 80%를 차지하여 금융 위기 등 외부 충격 발생 시 대출금융기관의 위축에 따른 대출연장(roll over) 불확실성이 상시 존재한 다고 할 수 있다. 우리나라의 단기 일시상환구조를 장기 분할상환구조로 바꾸는 지속적인 노력이 필요하다 고 볼 수 있다. [ 표 5 일시상환대출 약정만기별 비중 (2012년 6월 기준) ] 주: 1) 농협(상호금융) 기준 2) 생보기준 자료: 한국은행. 은행 비은행 신용협동기구 1) 보험 2) 3년 이하 56.2% 6.1% 96.3% 3년 초과 5년 이하 23.3% 19.2% 3.5% 5년 초과 년 이하 18.2% 4.% 0.1% 년 초과 2.3% 0.0% 0.0% 계 0.0% 0.0% 주택금융월보

17 주택담보인정비율(LTV) 규제가 거시경제에 미치는 영향 따라서, LTV 규제상한의 완화에 대한 정책은 가계부채 문제가 안정화되고 주택담보대출구조의 질이 장기 비거치식 구조로 개선된 이후에 점진적으로 검토하는 것이 바람직할 것으로 보인다. 다른 한편으로는 그러나 현재 지나치게 복잡하게 운영되고 있는 LTV 관련 규제를 합리적으로 단순화 하는 노력은 지속할 필요가 있다. 예를 들어, 상대적으로 가계대출 건전성이 높은 것으로 평가되고 있는 은 행권에 대해서는 낮은 LTV 비율이 적용됨으로써 채무상환능력이 있는 금융소비자가 비은행권으로의 고비 용 대출이 이전되는 현상(풍선효과)이 발생할 수 있다. 이러한 부정적인 풍선효과를 교정하기 위한 규제합 리화는 계속 지속될 필요가 있을 것이다. 또한 경직적인 LTV의 운영은 금융소비자의 부정적인 풍선효과로 인하여 사회적 편익을 감소시키는 데 이러한 부정적 효과를 가능한 축소하기 위해서 은행권의 LTV는 다소 신축적으로 운영하되 오히려 비은행권의 LTV는 다소 강화시키는 조합을 고려할 수도 있을 것이다. 아울 러, 지역별로 LTV규제 적용을 차등화하면서 수도권 부동산 가격을 중심으로 강한 규제를 도입하였던 상황 을 현재 글로벌 금융위기 이후까지도 적용되는 불합리성을 고려하여 LTV 규제의 지역별 차등화에 대해서 도 합리적으로 단순화할 수 방안을 검토해 보는 것이 바람직할 것이다. <참고문헌> 김경환 조만, 중국지역 주택시장의 위험요인 분석, 강동수 편, 중국 지역경제체제의 특징과 위험요인, 한국개발연구원, 2013 송인호, 동태적 확률 일반균형(DSGE)모형을 이용한 부동산시장 안정화 정책의 효과 분석, 전환기 부동산정책의 새로운 방향모색, 조만 편, 연구보고서 , 한국개발연구원, Crowe, C., G. Dell'Ariccia, D. Igan, Rabanal, P., "How to Deal with Real Estate Booms: Lessons from Country Experiences," IMF Working Paper, wp/11/91, Debelle, G., "Macroeconomic Implications of Rising Household Debt," BIS Working Paper, No.153, Iacoviello, Matteo (2005), "House Prices, borrowing constraints and monetary policy in the business cycle", American Economic Review Ludvigson, S., and Steindel, C., How Important is the Stock Market Wealth Effect on Consumption? Economic Policy Review, Federal Reserve Bank of New York, Vol.5, 1999 Fernandez Corugedo et al. The Dynamics of Consumers expenditure: the UK Conumption ECM Redux, Bank of Engloand, Working Paper No.204, 2003 Muellbauer, 2012 Stein, J., Price and Trading Volume in the Housing Market: A Model with Down-Payment Effects, 1995, Quarterly Journal of Economics, 1, pp Lamont, O., and Stein, J. C., Leverage and House-Price Dynamics in U.S. Cities, 1999, RAND Journal of Economic, 30, pp Ortalo-Magné, F., and S. Rady, Housing Market Dynamics: On the Contribution of Income Shocks and Credit Constraints, 2006, Review of Economics Studies, 3, pp KDI(한국개발연구원), KDI 경제전망 2014년 상반기, 2014 한국개발연구원( 금융감독원( 한국은행( 한국은행, 금융안정보고서, 기획재정부( IMF (2011, Chapter 3 Housing Financie and Fianancial Stability) MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 1

18 01 조사 연구 금리기간구조와 거시경제변수 간 상관관계 분석* 김 계 홍 / 한국주택금융공사 주택금융연구소 연구위원 1. 서론 2. 금리-거시 계량모형 분석 3.결론 1. 서론 금리 기간구조는 동일 신용등급을 가진 기관이 발행하는 채권 수익률을 만기별로 제시하는 수익률곡선 이다. 금리 기간구조 모형은 현재의 금리를 추정하거나 미래의 금리를 예측하여 미래 발생할 현금흐름을 평가하고 그 가치를 계산하는데 주목적이 있으며 파생금융상품의 가격결정 뿐만 아니라 정책금리 변화가 금리기간구조에 미치는 영향 등 통화정책의 유효성을 분석하는 데도 유용하게 사용될 수 있다. 금리기간구조는 일반적으로 수준(level), 기울기(slope), 곡률(curvature)를 나타내는 미관측요인으로 설명된다고 알려져 있다. 최근의 연구는 이러한 미관측요인과 더불어 거시경제변수가 금리기간구조에 미 치는 영향을 규명하는 데 주안점을 두고 있다. 금리기간구조와 거시경제변수 간 관계분석에 대한 대표적인 1) 선행연구 중 본 연구에서 주목하고 있는 연구는 다음과 같다. 먼저, Ang과 Piazzesi(2003, JME)는 기본 *본 고의 내용은 필자의 개인 의견으로 한국주택금융공사의 공식적인 견해와 다를 수 있습니다. 18 주택금융월보

19 금리기간구조와 거시경제변수 간 상관관계 분석 적으로 채권금리와 거시경제변수를 벡터자기회귀(Vector AutoRegressive: VAR)모형을 이용하여 모형화 하면서 재무이론의 무차익거래조건을 제약으로 두고 추정하였다. 거시경제변수는 인플레관련변수와 실물 활동관련 변수를 나누어 주성분분석(PCA)을 통하여 단 2개 변수를 추출하여 사용하였다. 주요 분석결과는 거시경제변수가 금리기간구조의 단기와 중기부분에 대하여 85%의 설명력을 나타내고 장기부분은 40%를 설명함을 보였다. 그리고, Diebold, Rudebusch, Aruoba(2006, Journal of Econometrics)는 Nelson- Siegel모형의 수준(level), 기울기(slope) 그리고 곡률(curvature)의 세 가지 잠재변수와 실물활동, 인플레 이션 및 Fed정책금리 등의 거시변수를 이용하여 기간구조를 추정하고 거시경제변수와의 동태적 상호관계 와 그 설명력을 분석하였다. 기존 연구결과들이 거시경제변수가 기간구조에 미치는 단방향 분석에 치우친 반면 이 논문에서는 기간구조의 잠재변수들이 Fed정책금리에 미치는 영향을 함께 고려하여 양방향 분석을 수행하였다. 이러한 배경 하에 본 연구는 PCA를 통하여 금리 기간구조의 주성분을 추출하고 이러한 주성 분과 거시경제변수들을 연계한 VAR모형을 추정하고 각각 금리 주성분과 거시경제변수 간 충격반응 관계 를 분석하고 있다. 본 연구의 구성은 다음과 같다. 우선 2장에서는 금리-거시 계량모형의 이론적 구성에 대해 설명하고 그 추정결과에 따른 충격반응함수 분석결과를 제시한다. 3장에서 본 연구의 결과 및 의의를 제시한다 2. 금리-거시 계량모형 분석 2.1 분석자료 분석기간은 1991년 3월부터 2013년 12월까지로 3개월 단위 92개의 자료를 이용하였으며, 고려한 기 간구조변수는 콜1일(Call), CD90일(CD), 통안1년(Money1), 국고3년(KGB3) 그리고 국주5년(House5)의 5개 금리이다. 거시경제변수로는 전국주택가격지수(HP), 산업생산지수(IP), 환률(FX), 가계소비지출(HC), 정부지출(GC)의 5개 변수를 고려하였다. 일반적으로 금리 기간구조 분석시 대상금리는 동일 신용등급 금 리 대상으로 분석하지만, 여기서는 AAA와 무위험(risk-free) 등급을 대상으로 하고 있다. 이것은 금리를 미래현금할인이 아닌 금리 시계열 자체 추이 및 다른 거시경제변수와 연관관계 분석에 활용하여 자료수를 확보하기 위한 불가피한 선택이다. 개의 변수시계열에 대한 확장된 디키-풀러 단위근 검정(Augmented Dickey-Fuller Unitroot Test: ADF) 결과 단위근이 각 1개씩 존재하는 것으로 나타났으므로 각 시계열을 안정 시계열(stationary timeseries)로 변환하기 위하여 차분을 취하였다. 단, 거시경제변수들은 로그 변환 시킨 후 차분을 취하 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 19

20 01 조사 연구 였다. 일반적으로 시계열 및 회귀 분석에서 로그 변환을 사용하는 이유는 대체로 5가지 이유가 존재한다. 첫 번째는 시계열에서 나타나는 이분산성(heteroscadasticity)을 완화시키기 위함이고, 두 번째는 경제변 수에 내재한 구조적 요인이 곱셈형(multiplicative)으로 연결된 경우 이를 덧셈형(additive)으로 전환시키 기 위함이다. 이 경우 부수적으로 로그 변환된 변수 간 회귀계수는 탄력성의 의미를 갖는다. 세 번째는 재 무분야에서 특화된 것으로 금리 또는 자산가격에 대한 재무모형이 모형전개 편의상 연속복리(continuous compounding)를 가정하기 때문이다. 이 경우 부수적인 효과는 회귀분석 또는 시계열 분석에서 주로 사 용하는 정규확률분포가 이론적으로 음수와 양수 값을 공히 갖는데 반하여 항상 양수인 금리 또는 자산가 격에 로그를 취할 경우 해당 값이 정규분포의 사상과 일치하는 점이다. 네 번째는 가성단위근(spurious unitroot)에 대한 처리 때문이다. 시계열중 α%로 증가하는 경우, 예를 들면 통화량, 원시계열의 지수적 증 가(exponential increasing) 특성은 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average)모형으로 식 별할 경우 단위근이 2개로 나타나지만 로그를 취할 경우 단위근이 1개로 나타나게 된다. 단위근은 시계열 에 내재한 충격(impulse) 또는 정보(information)의 축적을 의미하므로 단위근 개수는 그 자체로 중요한 의미를 갖는다. 또한 2개 이상으로 차분할 경우 해당 시계열은 과도한 차분(over-differencing) 문제를 야 기할 우려가 있다. 마지막으로 단위조정의 문제이다. 금리는 소수점 이하 자리수를 갖지만 대부분의 거시 경제변수들은 매우 큰 값이므로 조정 없이 추정할 경우 두 변수 간 회귀계수는 매우 큰 값을 갖게 되어 변 수 해석 시 오류를 범할 가능성이 존재한다. 이와 같은 우려로 인하여 거시경제변수에 대하여 로그를 취했 으며, 여기서 금리와 거시변수 간 계수는 평균 민감도((dM/dr)/M)의 의미를 갖는다. 다음의 <표 1>과 <표 2>는 각각 금리변수와 거시변수의 차분에 대한 기초 통계량을 나타내고 있다. 금 리 차분의 평균이 음수로 나타나는 것은 금리수준이 하락해 왔음을 의미하며 거시경제변수 로그차분은 이 와 반대되는 현상을 나타낸다. 왜도(skewness)의 경우 콜이 다른 금리와 부호가 반대로 나타난 것은 9년 환난에 기인하며 이 기간을 제외할 경우 왜도는 음수로 나타난다. 음수의 왜도는 경험적 금리변동 산포도 가 오른쪽으로 치우친(skew-to-the-left) 것을 나타내며, 금리변동 빈도가 평균 근방 오른쪽에서 최빈치 (mode)를 갖고 왼쪽으로 보다 긴 경험치를 나타내고 있다는 의미이다. 즉, 금리상향 변동보다 하향 변동 이 상대적으로 크게 나타났음을 의미한다. 첨도의 경우 개 변수 모두 정규분포 기준값 3에 비하여 크게 나타나고 있는데 이를 급첨(leptokurtic)이라 하며 일반적인 자산가격 변동 분포에서 공통적으로 발생하는 현상이다. 이것은 정규분포에 비하여 봉우리가 뾰족하고 꼬리부분이 보다 두껍게 나타나는 것 즉, 분포 양 끝단의 극단적 사건(extreme event)이 상대적으로 높게 나타나는 것을 의미한다. 따라서 정규분포 분석은 극단적 사건의 발생 가능성을 과소평가하게 될 우려가 있지만 이에 대한 엄밀한 고려는 본 분석의 범위를 넘어서므로, 첨도는 결과 해석 또는 활용 시 한계점을 인식하는 수준으로 처리한다. 20 주택금융월보

21 5 금리기간구조와 거시경제변수 간 상관관계 분석 [ 표 1 금리 차분변수 기초통계량 ] 콜1일 CD91일 통안1년 국고3년 국주5년 평균 표준편차 왜도 첨도 [ 표 2 거시경제 로그차분변수 기초통계량 주택가격 가계소비 산업생산 환률 정부지출 평균 표준편차 왜도 첨도 <그림 1>은 5개 금리 시계열 추이를 나타내고 있다. 5개 금리는 조금씩의 차이는 있지만 전반적으로 동 행하는 모습을 나타내고 있다. [ 그림 1 금리시계열 추이 ] 25% 20% 15% % 5% 0% call CD oney1 gb3 ouse5 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 21

22 01 조사 연구 금리 시계열의 동행성(comovementa)은 공적분(cointegration)을 내포한다. 이는 서로 다른 불안정한 금리변수에 대하여 차분 또는 그와 유사한 추세제거(detrending) 과정을 거치지 않고서도 단순선형결합만 으로 안정성을 확보할 수 있다는 의미이다. 이 공적분분석은 추세를 제거하지 않으므로 금리가 갖는 추세 효과를 반영할 수 있고 오차수정모형(Error Correction Model)을 사용할 수 있다는 장점이 있지만, 엄밀 한 분석을 위해 금리변수를 추가할 경우 차원의 저주(curse of dimensionality) 문제를 야기할 소지가 있 다. 이 문제는 주성분분석을 통하여 해결이 가능하다. 다음 절에서 주성분분석을 소개한다. 2.2 주성분분석(Principal Component Analysis: PCA) PCA는 복수의 변수에 대하여 전체시계열 추이에서 나타나는 특징적 움직임을 보다 적은 수의 주성 분으로 표현하는 분석방법이다. 여기서는 5개 금리 시계열자료에 PCA를 적용하여 3개 주성분을 추출한 후 이 금리 기간구조 주성분과 거시경제변수를 모형화하는 방식을 채택하였다. 다음은 금리 시계열에 적 용한 PCA를 구현하는 R 프로그램이다. 계산 순서는 92 5 금리시계열 행렬(Ydata) 대상으로 변수 상관 계수 행렬(corY)를 계산하고, 상관계수 행렬에서 특성치와 특성벡터(eigY)를 계산한다. 여기서 특성벡터 (loadingy)를 변수별 평균을 뺀(mdevF) 금리자료(Y)에 후위곱(post multiply)함으로써 주성분 행렬(PC) 를 얻을 수 있게 된다. 아래 코드에서 loadingy[,1:3]는 처음 3개 주성분만을 고려한다는 의미이다. 물론 R에서는 prcomp() 함수를 통하여 한 번에 계산이 가능하지만 여기서는 설명을 위하여 단계별 계산 방법을 제시하였다. cory <- cor(ydata) eigy <- eigen(cory) loadingy <- eigy$vectors mdevf <- function(y) { y - mean(y)} Y <- apply(ydata,margin=2,fun=mdevf) PC <- Y %*% (loadingy[,1:3]) <표 3>은 주성분별 설명력을 나타내고 있다. 첫 번째 주성분이 금리시계열 변동의 9.4%를 설명하고 처음 3개 주성분이 전체 변동의 99.8%를 설명하고 있음을 알 수 있다. 이 결과를 바탕으로 이후의 분석은 3개 주성분만을 고려한다. 여기서는 5개 변수 대신 3개 대용치를 사용하므로 변수 축소효과가 다소 미미한 22 주택금융월보

23 금리기간구조와 거시경제변수 간 상관관계 분석 것으로 보이지만, 실제 국고채의 경우 시가평가표에서 제공하는 금리만기는 14개이므로 이 모든 변수를 직 접 모형화하는 것은 무리일 수 있다. 그 경우 주성분분석은 금리시계열이 갖는 특징적 현상의 훼손을 최소 화하면서 모형화하고 이를 해석하기에 적합한 방법이라고 할 수 있다. [ 표 3 주성분 설명력 ] 주성분1 주성분2 주성분3 주성분4 주성분5 설명력 9.4% 1.9% 0.2% 0.12% 0.08% 누적설명력 9.4% 99.53% 99.80% 99.92% 0.00% 주성분은 수학적으로 도출되지만 우리는 계산된 주성분 로딩을 바탕으로 주성분의 명칭을 부여할 수 있다. 주성분은 개별 금리변수에 특정 승수를 곱한 결과를 합하여 도출된다. 여기서는 특정승수를 주성 분 로딩이라 한다. 일반적으로 금리 기간구조의 변동은 전체 기간구조가 평행하게 위아래로 움직이는 효 과, 장단기 스프레드가 변동하는 다시 말해서 금리기간구조 기울기가 변동하는 효과 그리고 마지막으로 곡 률이 변동하는 효과로 나누어 볼 수 있다. 첫 번째 변동을 수준변화(level change), 두 번째를 기울기변화 (slope change), 세 번째를 곡률변화(curvature change)라고 한다. <그림 2>는 주성분 로딩 계산 결과이 다. 재미있는 사실은 주성분 로딩이 이러한 변화를 나타내고 있다는 점이다. 그림에서 L은 수준 로딩을 의 미하는데 각 금리변수에 곱해지는 값이 대체적으로 평탄한 값을 유지하고 있으며, S(기울기)는 만기가 길 어질수록 우상향하는 형태를 나타내고, 마지막으로 C(곡률)은 통안채1년에서 만곡부(hump)를 갖는 것을 볼 수 있다. 이 효과를 만기별로 합하면 우상향하고 아래로 오목(concave)한 일반 기간구조의 모습을 나타 내게 된다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 23

24 01 조사 연구 [ 그림 2 주성분 로딩 추정결과 ] call CD oney1 gb3 ouse5 L S C 이제, 5개 금리시계열에 대하여 각 분기별 금리 기간구조에 주성분 로딩을 곱하고 합하여 주성분을 추 출한 결과는 다음 <그림 3>과 같다. 첫 번째 그림은 첫 번째 주성분인 수준과 기간구조상 5개 금리 평균에 대한 시계열 추이를 나타낸다. 앞서 언급한 바와 같이 수준은 평균금리 추이와 매우 유사한 형태로 움직임 을 알 수 있다. 두 번째 그림은 두 번째 주성분인 기울기와 장단기 스프레드 즉, 국주5년 CD91일의 시계 열 추이를 나타낸다. 주성분 기울기와 장단기 스프레드는 비록 진폭의 차이가 다소 존재하지만 추이의 전 환점 즉, 정점(peak)와 저점(trough)이 대부분 일치하는 것을 확인할 수 있다. 세 번째 그림은 주성분 곡률 과 곡률 근사치 즉, CD91일 + 국주5년 2 통안1년의 시계열 추이를 나타낸다. 여기서도 기울기와 마찬 가지로 진폭의 차이가 존재하지만 전환점이 일치하는 것을 볼 수 있다. 단, 여기서 기울기와 곡률은 편의상 부호를 반대로 표시하였다. 3개 주성분에 대하여 ADF 단위근 검정을 수행한 결과, 수준은 1개 단위근을 갖고, 나머지 2개 주성분 은 단위근이 없는 안정적인 시계열로 나타났다. 따라서 이후의 분석은 수준의 경우 차분 시계열을 대상으 로 사용하였다. 일반 거시 시계열분석에서 불안정한(nonstationary) 시계열은 불안정한 추세(trend)와 안 정적인 순환치(cycle)로 구분할 수 있음이 알려져 있다. 이러한 맥락에서 수준은 금리 기간구조에 내재한 공통추세(common trend), 기울기와 곡률은 순환치의 의미가 있다고 볼 수 있다. 24 주택금융월보

25 금리기간구조와 거시경제변수 간 상관관계 분석 [ 그림 3 금리 기간구조의 주성분 추이 ] Le el Ly Slope Sy Cur ature Cy MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 25

26 01 조사 연구 <표 4>는 차분된 수준과 기울기, 곡률 간 상관계수를 추정한 결과이다. 일반적으로 금리 수준이 증가할 경우 기울기는 감소하고 곡률은 증가하는 경향이 있으며, 기울기가 증가할 경우 곡률이 같이 증가하는 경 향을 나타냄을 알 수 있다. 이러한 현상은 통화정책 시행에 중요한 시사점을 제공한다. 정부(또는 한국은 행)이 시행하는 전통적인 통화정책 수단 중 공개시장조작 은 시중 채권에 대한 직접적 매수 매도를 통하 여 유통 통화량을 조절하는 정책이다. 이 때 동시에 금리에 영향을 미침으로써 결과적으로 거시경제 전반 을 관리하는데, 시중에 존재하는 다양한 만기의 채권을 매매할 경우 금리수준에 충격을 주게 되고, 특정만 기 채권만을 매매할 경우 기울기에 충격을 주게 된다. 08년 리만사태 이후 미국에서 대규모로 수차례 진행 되어왔고 현재까지 진행 중인 양적완화는 전반적 금리수준을 조절하는 정책이고, 1차 양적완화 이후 시행 되었던 operational twist 정책은 장기채권을 매수하는 동시에 단기채권을 매도하여 금리 기간구조를 수 평으로 하려는 즉, 금리 기간구조의 기울기를 낮추려는 목적의 정책이었다. [ 표 4 거시경제 로그차분변수 기초통계량 ] 수준 기울기 곡률 수준 기울기 곡률 다음 절에서 기간구조 수준과 기울기 충격에 따른 거시경제변수들의 반응을 추정하기 위한 벡터자기회 귀모형(VAR Model)을 설명한다. 2.3 VAR 모형 먼저 VAR모형 이전에 단변량 시계열에 대한 ARIMA모형의 식별(identification) 방법을 설명한다. 식 별은 ARMA모형의 자기회귀(AR) 및 이동평균(MA)의 최대 차수를 결정하는 작업이다. 일반적 ARIMA모 형 식별은 해당 시계열이 불안정 시계열일 경우 차분을 통하여 안정화 시킨 후 진행한다. <그림 4>는 차분 된 금리수준과 로그차분된 주택가격지수의 자기상관함수(AutoCorrelation Function: ACF)와 편자기상 관함수(Partial AutoCorrelation Function: PACF)를 나타내고 있다. ACF는 MA, PACF는 AR 차수와 관련이 있다. 보다 엄밀히 말하면, 이론적인 AR(p)모형의 ACF는 상관계수의 절대값이 시차가 증가할수 록 지수적 감소(exponential decreasing) 형태를 나타내고 PACF는 p시차까지 0이 아닌 값을 갖고 그 이 26 주택금융월보

27 금리기간구조와 거시경제변수 간 상관관계 분석 후 시차에서 0으로 나타난다. 이러한 특징을 각각 tail-off 와 cut-off 라 한다. 반대로 이론적 MA(q)모형 은 ACF가 q시차에서 컷오프되고 PACF는 테일오프 형태를 나타낸다. 식별과정은 역으로 시계열의 ACF와 PACF를 보고 각각 테일오프와 컷오프 여부를 상정하는데 이 과정에서 복수의 대안이 존재하게 된다. 즉, 각각 ACF 또는 PACF가 컷오프되었다고 볼 수도 있고 또는 모두 테일오프라고 볼 수도 있는 것이다. 모두 테일오프의 경우는 ARMA(p,q)모형의 특성이다. 최종 식별은 이러한 대안모형을 각각 추정한 후 오차항 의 Q-통계량, 마지막 시차계수 추정치의 유의성, 오차제곱합 또는 AIC(Akaike Information Criterion), SBIC(Schwarz's Bayesian Information Criterion) 등의 통계량을 종합적으로 비교분석하여 판단하게 된다. <그림 4>의 위쪽 두 그림 중 ACF는 테일오프, PACF는 시차2에서 컷오프 된다고 볼 수 있으므로 AR(2)가 적정모형이 된다. 물론 MA(2)로 볼 수도 있지만 본 일변량 분석이 VAR을 위한 준비단계이므로 AR항의 차수가 중요하며 실제로 추정결과를 비교해보면 정보기준 등이 AR(2)모형이 보다 우월한 것으로 나타나기 때문에 AR이 보다 타당하다고 판단하였다. 주택가격도 동일한 과정에 따라 AR(2)로 식별하였다. [ 그림 4 ACF와 PACF ] MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 2

28 01 조사 연구 다변량 시계열에 대한 VAR모형 식별은 먼저 개별 시계열의 차수를 결정한 후 제일 많이 나타나는 AR 시차를 대안으로 설정한다. 여기서는 2로 설정하였다. VAR모형의 일반형은 다음과 같이 표시된다. 위 모형을 이용하여 주성분변수만의 VAR모형과 주성분 변수와 거시경제변수를 포함한 모형 2개를 각 각 추정하고 각 변수의 충격에 따른 다른 변수들의 동적 반응을 분석하는 충격반응분석(Impulse Response Analysis)을 실행하였다. 다음은 VAR모형 추정 및 충격반응함수 분석을 위한 R 코드이다. 먼저 주성분 VAR모형의 차수는 AIC와 SBIC를 조사한 결과 2로 결정하였다. <그림 5>는 VAR모형 추 정결과에 따른 충격반응함수를 나타내고 있다. 수준에 대한 양의 충격은 기울기를 감소시키고 곡률을 다소 증가시키는 효과가 있는 것으로 나타났다. 기울기에 대한 양의 충격으로 인하여 수준은 1분기 후 낮아졌다 가 그 이후 증가하다가 다시 감소하는 형태로 나타나고 있다. 경험적으로 금리의 장단기 스프레드가 증가 하는 경우 즉, 기울기가 증가하는 경우 장기금리가 하락하기보다는 단기금리가 재상승하는 형태로 금리 변 동이 이루어져왔다. 기울기 충격에 대한 반응이 이와 같은 사실을 내포하고 있다. 주성분과 거시변수를 포 함한 VAR(2)모형 추정결과에 따른 충격반응함수(<그림 6a>와 <그림 6b>)에서도 주성분의 충격은 유사하 게 나타나고 있다. 28 주택금융월보

29 금리기간구조와 거시경제변수 간 상관관계 분석 [ 그림 5 주성분 VAR(2)모형 충격반응함수 ] [ 그림 6a 주성분-거시변수 VAR(2)모형 충격반응함수(1) MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 29

30 01 조사 연구 [ 그림 6b 주성분-거시변수 VAR(2)모형 충격반응함수(2) ] 주택금융월보

31 금리기간구조와 거시경제변수 간 상관관계 분석 단, 주성분 충격이 주택가격, 산업생산, 민간소비에 미치는 영향은 수준 충격의 경우 음의 영향을 미치 고 기울기 충격은 양의 영향을 미치고 있는 것으로 나타나고 있다. 이러한 결과가 내포하는 시사점은 경제 활성화 목적으로 기준금리를 인하하는 정책은 즉각적으로 거시경제변수 특히, 주택가격, 산업생산, 민간소 비 등의 증가를 달성할 수 있지만, 중장기 금리에 대한 보조적 관리정책이 수반되지 않는 한 자본시장의 자 정작용으로 인하여 시중금리 수준이 상승함으로써 의도했던 거시경제 부양을 희석하는 효과가 초래될 가 능성이 있다는 점이다. 3. 결론 본 연구는 국내 금리 기간구조 변동의 특징적 현상을 나타내는 금리 주성분을 추출하고 주성분만의 동 학 및 주성분과 거시경제변수 간 동학을 VAR모형으로 추정하고 그 의미를 살펴보았다. 여기서, 일반적인 학술논문이 갖추어야 하는 근거 제시의 엄밀성 대신 설명의 편의에 중점을 두고 필요이상의 수식과 일반적 인 수치들을 생략하였지만, 논리의 정당성 확립을 위한 따라야 할 분석 절차는 간략하지만 꼭 언급을 하는 형태로 진행하였다. VAR모형은 금리와 거시변수간의 자기상관 및 교차상관을 있는 그대로 파악하는데 효 과적인 모형이지만, 결국 주요 관심변수인 민간소비 또는 주택가격 등과 관련된 개인 또는 집단의 최적선 택에 대한 부분은 간과하고 있는 점이 사실이다. 추후에 이러한 의사결정 최적화와 연결하여 보다 엄밀한 분석을 수행할 필요성이 있는 것으로 판단된다. 참고문헌 Ang, A., and M. Piazzesi, 2003, A No-Arbitrage Vector Autoregression of Term Structure Dynamics with Macroeconomic and Latent Variables, Journal of Monetary Economics, 50(4), Christensen, J. H. E., F. X. Diebold, and G. D. Rudebusch, 2011, The Affine Arbitrage-Free Class of Nelson-Siegel Term Structure Models, Journal of Econometrics, 164, Diebold, F. X., G. D. Rudebusch, and S. B. Aruba, 2006, The Macroeconomy and the Yield Curve: A Dynamic Latent Factor Approach, Journal of Econometrics, 131(1-2), MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 31

32 02 월간동향 주택금융동향 주택금융연구소 Ⅰ. 주택실물시장 Ⅱ. 주택금융시장 Ⅰ. 주택실물시장 1. 건설 동향 (1) 건축수주 및 건설경기 동향 2014년 6월 국내 건축수주액은 전월대비 3.8% 증가한 6조 6,88억 원으로 나타났다. 공공수주는 전 월보다.8% 증가한 1조 3,681억 원이었고, 민간수주는 전월대비 48.4% 증가한 5조 3,19억 원이었다. 주택부문은 전월대비 66.1% 증가한 4조 1,425억 원이었으며, 이 중 공공수주는 전월대비 516.4% 증 가한 8,32억 원, 민간수주는 전월대비 40.3% 증가한 3조 3,09억 원이었다. 한편, 기타부문은 전월대비.8% 증가한 2조 5,453억 원이었다. 공공수주는 전월대비 52.8% 감소한 5,354억 원, 민간수주는 전월대비 63.8% 증가한 2조 0억 원으로 나타났다. 32 주택금융월보

33 주택금융동향 [ 표 1 건축수주액 ] 건축 구 분 2011년 2012년 2013년 주 택 기 타 1) 2014년 4월 5월 r 6월 p 전월 대비 증감률 (단위 : 억 원, %) 전년동월 대비 증감률 계 604, , ,848 48,519 48,540 66, 공공 116,212 68,06 0,293 3,44 12,686 13, 공공외 488,40 530, ,555 45,02 35,854 53, 계 364,94 450,40 289,08 33,964 24,933 41, 공공 6, ,449 48,360 1,86 1,351 8, 공공외 29, , ,348 32,098 23,582 33, 계 239,62 14,81 223,140 14,555 23,60 25, 공공 48,821 25,822 51,933 1,581 11,335 5, 공공외 190, ,959 11,30 12,94 12,22 20, 주 : 1) 사무실 및 점포, 공장 및 창고, 관공서, 기타 등 r : 수정치 p : 잠정치 자료 : 통계청 2014년 월 건설기업경기실사지수(이하 CBSI)는 전월대비 3.2p 상승한.을 기록하였다. 월은 혹 서기 영향으로 CBSI가 하락하는 경우가 많은데 새 경제팀의 경기부양책 발표가 건설기업의 체감경기에 긍 정적 영향을 미친 것으로 판단된다. 업체 규모별 CBSI는 대형 중견업체는 상승, 중소업체는 하락하였다. 특히 대형업체 지수는 전월비.p 상승한 0.0을 기록, 월 CBSI 상승을 주도하였다. 지역별 CBSI를 보면, 서울 업체가 전월 대비 6.5p 상승한 90.2를 기록하였고, 지방 업체는 전월대비 2.0p 하락한 58.8을 기록하였다. 2014년 8월 CBSI 전망은 월 실적보다 1.6p 하락한 6.1p를 기록할 것으로 예상된다. 실적치 대비 익월 전망치가 하락한 것은 그만큼 8월에는 건설경기의 침체 수준이 월보다 소폭 악화될 것 으로 건설기업들이 전망하고 있으며, 8월에는 혹서기로 인한 계절적 요인으로 인해 일반적으로 CBSI가 감 소하는 경우가 많고, 월 CBSI가 4년 개월만에 최고치를 기록함으로 인한 통계적 반락 효과도 영향을 미 쳐 CBSI가 하락할 가능성이 클 것으로 예측한다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 33

34 02 월간동향 [ 표 2 건설기업 경기실사지수 (CBSI) ] 규 모 별 지 역 별 2013년 2014년 2014년 8월 9월 월 11월 12월 2월 3월 4월 5월 6월 월 전월 8월 전망치 전망 종합 대형 중견 중소 서울 지방 자료 : 한국건설산업연구원 (2) 2014년 6월 주택건설 인 허가 실적은 전국 42,42세대(수도권 18,115세대, 지방 24,312세대)로 전월대비 2.1% 증가하였고, 전년동월대비 11.0% 증가하였다. [ 그림 1 주택건설 인허가 추이 ] (천호) 년 ( 축) 2013 ( 축) 2014 ( 축) 연도별실적 ( 03 ~ 14, 우축) (천호) 년 04년 05년 06년 0년 08년 09년 년 11년 12년 13년 14년 월 2 월 3 월 4 월 5 월 6 월 월 8 월 9 월 월 11 월 12 월 0 (자료: 국토교통부) 34 주택금융월보

35 주택금융동향 2. 주택가격 동향 2014년 월 전국 주택매매가격지수는 국회의 임대소득 과세 등 부동산 관련 법안 논의를 앞두고 시 장의 관망세가 이어진 가운데 수도권의 가격하락과 지방의 상승세가 지속되며 전월대비 0.04% 상승하여 0.9를 기록하였다. 지역별로 보면 수도권은 정부의 부동산 규제완화 추진에 따라 서울 강남권 일부 재건축 단지에서 상승 세가 나타나고 인천지역이 상승 전환되는 등 전월대비 내림폭은 둔화되었다. 서울 강북은 중대형규모 아파트와 미입주 저가 매물아파트를 위주로 하락세, 강남은 서초구 재건축아 파트 위주로 가격 상승세를 보였다. 지방은 혁신도시 이주기관의 수요유발 효과로 울산 경남 충남 등은 상승세가 지속된 반면, 신규아파트 물량 공급 증가의 영향으로 세종 대전지역은 하락하여 지방 전체적으 로 전월대비 0.09% 상승한 2.8 기록하였다. 주택유형별 지수는 아파트는 상승, 단독 및 연립은 하락세를 보였다. 아파트규모별로는 135m2를 제외한 전 규모에서 상승하였다. [ 표 3 주택매매가격지수 ] 지 역 별 유 형 별 아 파 트 규 모 별 구 분 2009년 20년 2011년 2012년 2013년 2014년 전월 12월 12월 12월 12월 12월 4월 5월 6월 월 대비 (%) ( =0) 전년 동월대비 (%) 전 국 수도권 서울 개 광역시 지 방 아파트 단 독 연 립 m2이하 m2초과 85m2이하 85m2초과 ~2m2이하 2m2초과 ~135m2이하 m2초과 * 수도권 : 서울, 인천, 경기 14년 5월 이후 아파트 규모별 변동은 전년동월 대비에서 전년말 대비 기준으로 변경 자료 : 한국감정원 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 35

36 02 월간동향 [ 그림 2 주택매매가격지수 추이 ] <전월대비> ( ) 1 전월대비 증 (우축) 주택매매가격지수 ( 축) 자료 : 한국감정원 <전년동월대비> ( ) 1 전년동월대비 증 (우축) 주택매매가격지수 ( 축) % 2% 1% 0% -1% 14% 5 12% % 8% 6% 4% 2% 0% 5 0 자료 : 한국감정원 % -4% 2014년 월 주택전세가격지수는 주택가격 상승에 대한 기대감이 낮은 상황에서 임차인들의 전세수요 가 지속되는 가운데, 여름방학을 앞둔 학군 이사수요 및 가을 결혼철을 대비한 신혼부부 수요 등이 나타나 36 주택금융월보

37 주택금융동향 며 수도권을 중심으로 오름폭이 확대되어 0.13% 상승한.0 기록하였다. 지역별로 보면 수도권은 수요자들의 전세선호 및 매물부족에 의한 수급불균형이 지속되어 0.20% 상승 한 9.3 기록하였다. 서울 재개발 사업추진에 따른 이주수요와 도심지역 직장인 수요 등으로 가격 상승세 유지, 강남은 학군 수요 가을이사철 대비 수요 등이 유입되며 3개월 연속 하락 이후 상승 전환하였다. 인천은 영종도 내 개 발사업 및 기업체 입주예정에 따라 기대심리고조, 송도신도시 기업 입주에 따른 직장인 수요 영향으로 상 승세 지속되었으며, 경기는 삼성전자 근로자 수요가 꾸준한 가운데 여름방학 학군수요 등이 가세, 예비 신 혼부부 및 서울지역에서의 유입 수요 등의 영향으로 2개월 연속 상승하였다. 한편, 지방은 울산 현대중공업 근로자 증가 및 우정혁신도시 이전기관 입주에 따른 전세수요 증가 등의 영향으로 전월대비 오름폭 확대되어 0.06% 상승한 4.9 기록하였다. 주택유형별로는 아파트 연립은 상승, 단독은 보합을 하락하였다. 아파트규모별로는 모든 규모에서 상승하였고, 특히 85m2~2m2 이하 규모에서 가장 높은 상승률을 보였다. [ 표 4 주택전세가격지수 ] 지 역 별 유 형 별 아 파 트 규 모 별 구 분 2009년 20년 2011년 2012년 2013년 2014년 전월 대비 12월 12월 12월 12월 12월 3월 4월 5월 6월 (%) ( =0) 전년 동월대비 (%) 전 국 수도권 * 서울 개 광역시 지 방 아파트 단 독 연 립 m2이하 m2초과 ~85m2이하 85m2초과 ~2m2이하 2m2초과 ~135m2이하 m2초과 * 수도권 : 서울, 인천, 경기, 14년 5월 이후 아파트 규모별 변동은 전년동월 대비에서 전년말 대비 기준으로 변경 자료 : 한국감정원 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 3

38 02 월간동향 [ 그림 3 주택전세가격지수 추이 ] <전월대비> ( ) 전월대비 증 (우축) 주택전세가격지수 ( 축) % % % % % 자료 : 한국감정원 <전년동월대비> ( ) 전월동월대비 증 (우축) 주택전세가격지수 ( 축) % 1 12 % 5 % % 6 % 4 % 2 % 0 % -2 % 5-4 % % -8 % 자료 : 한국감정원 38 주택금융월보

39 주택금융동향 [ 그림 4 아파트 매매가격대비 전세가격비율추이 ] (%) 전국 수도권 광역시 지방 자료 : 한국감정원 3. 분양시장 동향 (1) 분양 현황 2014년 6월 공동주택 분양실적은 전월대비 25.0% 감소한 28,89세대를 기록하였다. 지역별로는 수도 권이 전월대비 81.3% 감소한 3,91호였고, 지방은 전월대비41.9% 증가한 24,962호의 분양실적을 보였다. 유형별은 분양주택이 전월대비 19.5% 감소한 21,409호, 임대주택은 전월대비 35.4% 감소한 6,801호, 조합주택은 전월대비 52.0% 감소한 669호였다. [ 표 5 분양실적 현황 ] 지 역 별 유 형 별 구 분 주 1) : 서울, 인천, 경기도 자료 : 국토교통부 20년 2011년 2012년 2013년 2014년 전월 12월 12월 12월 12월 4월 5월 6월 대비 증감률 (단위 : 호, %) 전년동월 대비 증감률 전국 6,95 25,281,206 11,926 38,69 38,509 28, 수도권 1) 5,456 14,689 1,559 2,289 15,594 20,921 3, 지방 1,339,592 5,64 9,63 23,15 1,588 24, 분양주택 2,419 14,425 1,13 8,888 24,326 26,583 21, 임대주택 2,25 6,305 5,493 2,892 8,888,532 6, 조합주택 2,1 4, ,555 1, MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 39

40 02 월간동향 [ 그림 5 공동주택 분양실적 추이 ] (천호) 년 ( 축) 2013 ( 축) 2014 ( 축) 연도별실적 ( 03 ~ 14, 우축) (천호) 년 11년 12년 년 04년 05년 06년 08년 09년 년 13년 년 월 2 월 3 월 4 월 5 월 6 월 월 8 월 9 월 월 11 월 12 월 0 자료 : 국토교통부 (2) 미분양 현황 2014년 6월말 전국 미분양 주택수는 전월대비 2.5% 증가한 5만 25호로 나타났다. 수도권은 전월대비 2.% 증가한 3만 212호였으며, 이 중 서울은 전월대비 16.1% 증가한 2,601호였 다. 그리고 지방은 전월대비 0.3% 증가한 2만 45호를 기록하였다. 주택규모별로 보면 60m2 이하는 전원대비 0.% 감소한 5,324호, 60~85m2 이하는 전월대비 5.4% 증 가한 2만 5,08호, 85m2 초과는 전월대비 0.1% 감소한 1만 9,846호를 기록하였다. 한편, 준공후 미분양 주택은 전월보다 0.2% 감소한 2만 869호였다. 40 주택금융월보

41 주택금융동향 [ 표 6 미분양 주택수 ] 지 역 별 부 문 별 규 모 별 구 분 2009년 20년 2011년 2012년 2013년 2014년 전월 12월 12월 12월 12월 12월 4월 5월 6월 대비 증감률 (단위 : 호, %) 전년동월 대비 증감률 전국 123,29 88,06 69,80 4,835 61,091 45,53 49,026 50, 수도권 1) 25,66 29,412 29,99 32,54 33,192 24,292 29,406 30, 서 울 1,803 2,29 1,861 3,481 3,15 2,185 2,241 2, 지방 9,630 59,294 39,514 42,288 2,899 21,281 19,980 20, 공공 민간 122,962 88,06 69,80 4,835 61,091 45,53 49,026 50, m2이하 5,843 4,03 4,998 5,509 6,4 5,512 5,364 5, m2 이하 4,50 29,913 24,523 3,013 30,885 20,152 23,804 25, m2초과 69,612 54,090 40,286 32,313 24,2 19,909 19,858 19, 준공후 50,08 42,655 30,881 28,8 21,51 20,323 20,908 20, 주 : 1) 서울, 인천, 경기도 자료 : 국토교통부 [ 그림 6 미분양 주택수 추이 ] (천호) 미분양 주택수( 축) 전월대비 증 (우축) 전년동월대비 증 (우축) 140% 120% 0% 80% 60% 40% 20% 0% -20% % 자료 : 국토교통부 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 41

42 02 월간동향 [ 그림 지역별 미분양 현황 ] (천호) 준공후( ) 준공전( ) 준공후 비중(우 ) 25 0% 20 80% 15 60% 40% 5 20% 0 서 울 부 산 대 구 인 천 광 주 대 전 울 산 경 기 강 원 충 북 충 남 세종 전 북 전 남 경 북 경 남 제 주 0% 자료 : 국토교통부 (3) 청약통장 가입현황 2014년 월 말 전국 청약통장 가입좌수는 1,66만좌로 전월대비 0.6% 증가하였다. 종합저축 가입좌 수는 1,41만좌로 전월대비 0.9% 증가하였고, 기존 청약예금, 청약저축, 청약부금은 전월 대비 모두 감소 하였다. [ 표 청약통장 가입자수 ] 구분 2011년 2012년 2013년 2014년 전월 대비 12월 12월 12월 4월 5월 6월 월 증감률 (단위 : 좌수, %) 종합저축 11,233,308 11,63,431 13,45,003 13,913,498 13,991,031 14,049,142 14,12, 전년동월 대비 증감률 청약저축 1,382,03 1,163,86 988, ,86 929,050 91, , 청약예금 1,49,180 1,54, ,682 1,35,115 1,352,190 1,346,86 1,342, 청약부금 513,14 430, ,93 345,48 342, ,32 33, 합계 14,88,239 14,44,64 16,209,822 16,555,958 16,615,185 16,653,901 16,60, 자료 : 금융결제원 42 주택금융월보

43 주택금융동향 4. 주택거래 동향 (1) 주택 매매거래동향 2014년 월 주택 매매거래량은 전월대비 5.1% 증가한.만 건으로 나타났다. 지역별로 보면, 수도권은 전월대비 6.6% 증가한 3.3만 건 이었고, 지방은 4.0% 증가한 4.4만 건으로 전월보다 주택매매 거래량이 증가한 것으로 나타났다. [ 그림8 주택 매매거래동향 ] (천건) 지방 수도권 자료: 국토교통부 (2) 전국 주택경매 현황 2014년 월 전국 주택경매(아파트, 단독, 다세대, 연립) 건수는 6,559건으로 전월대비 1.5% 감소하였다. 주택유형별로 보면, 아파트는 전월대비 6.4% 감소한 2,815건, 단독은 6.2% 감소한 1,00건, 다세대는 9.9% 증가한 2,38건, 연립은 14.8% 감소한 350건이었다. 아파트 낙찰가율은 전국 기준 86.9%였으며, 수도권(서울, 인천, 경기)은 84.4%로 나타났다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 43

44 02 월간동향 [ 그림 9 주택 유형별 경매건수 추이 ] (천건) 연립 다세대 단독 아파트 자료 : 인포케어 [ 그림 아파트 낙찰가율 추이 ] (%) 전국 아파트 수도권 아파트 자료 : 인포케어 44 주택금융월보

45 주택금융동향 Ⅱ. 주택금융시장 1. 금리 동향 2014년 월 채권금리는 금통위의 기준금리 동결 기조 유지에도 불구하고, 금리 인하를 주장한 것으로 추정되는 소수의견 등장과 기준금리 인하 가능성을 시사한 이주열 한은 총재 발언 영향으로 금리 하락세가 지속되었다. [ 표 8 주요 금리 ] (단위 : 말일기준 %, %p) 구 분 20년 2011년 2012년 2013년 2014년 전월 대비 12월 12월 12월 12월 4월 5월 6월 월 한국은행 기준금리 국고채 (3년) (5년) (년) (20년) 통안증권(1년) (2년) CD(91일) 은행채(3년 AAA) 1) 회사채(3년 AA-) 미/N(년) 2) 주 : 1) 민평3사평균 2) 매월 말일 기준 자료 : 금융투자협회, 본드웹 한국은행의 예금은행 가중평균금리 동향(신규취급액 기준)에 따르면 2014년 6월 가중평균 대출금리는 5월과 동일한 4.40%였다. 기업대출금리는 전월대비 0.03%p 상승한 4.53%, 가계대출금리는 0.08%p 하락 한 3.94%로 나타났다. 주택담보대출금리는 전월과 동일한 전월대비 0.05% 하락한 3.58%였으며, CD금리는 2.61%, 신규취급 액 기준 COFIX금리는 2.58%, 주택담보대출과 CD금리차는 0.9%였고, COFIX와의 금리차는 1.00%로 나타났다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 45

46 02 월간동향 [ 표 9 예금은행 대출 가중평균금리 ] (단위 : %, %p) 구 분 20년 2011년 2012년 2013년 2014년 전월 대비 12월 12월 12월 12월 3월 4월 5월 6월 대출 가중평균금리 1) 기업대출 가계대출 주택담보대출(A) CD금리(B) 가산금리(A-B) COFIX금리 2) (B') 가산금리(A-B') 주 : 1) 예금은행 신규 취급 대출 가중평균금리 2) 신규취급액 기준 COFIX 금리(해당월 익월 15일 공시 금리 적용) 자료 : 한국은행 [ 그림 11 예금은행 주택담보대출금리 추이 ] CD금리 기준 평균가산금리(우축) COFI 금리 기준 평균가산금리(우축) 주택담보대출금리( 축) (%) 평균CD금리( 축) COFI 금리( 축) (%) 자료: 한국은행, 전국은행연합회 2. 주택담보대출 동향 (1) 은행권 주택담보대출 2014년 6월말 은행권 주택담보대출잔액은 전월대비 3조 909억 원 증가한 33조 6,846억 원을 기록하 였다. 46 주택금융월보

47 주택금융동향 [ 표 은행권 주택담보대출 현황 ] (단위 : 억원) 구 분 20년말 2011년말 2012년말 2013년말 2014년 4월말 5월말 6월말 주택담보대출 잔액 1) 2,845,253 3,061,160 3,169,420 3,282,028 3,334,214 3,345,93 3,36,846 순증액 202,90 215,90 49,926 28,386 31,990 11,23 30,909 주 : 1) 한국주택금융공사 보금자리론 및 은행대출채권 양도금액 불포함 자료 : 한국은행 [ 그림12 은행권 주택담보대출 추이 ] (조원) 6.0 주택담보대출 순증액( 축) 주택담보대출 잔액(우축) (조원) 자료: 한국은행 (2) 주택금융신용보증기금 출연기관의 주택자금대출 주택금융신용보증기금에 출연하는 24개 기관의 출연명세를 집계 한 결과, 2014년 6월말 주택자금대출 잔액은 289조 4,002억 원으로 전월대비 2조 4,506억 원 증가하였다. 금융기관별 주택자금대출 순증액은 시중은행, 지방은행, 특수은행은 증가하였으나, 국민주택기금, 외 은지점은 전월보다 감소하였다. 한편, 금융기관별 주택자금대출잔액은 시중은행이 152조 381억 원으로 전체 52.5%를 차지하였고, 다 음으로 국민주택기금이 8조 8,365억 원으로 그 뒤를 이었다. MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 4

48 02 월간동향 [ 표 11 주택금융신용보증기금 출연기관의 주택자금대출 규모 1) ] (단위 : 억 원) 계 국민주택기금 시중은행 지방은행 특수은행 외은지점 구 분 20년 2011년 2012년 2013년 2014년 4월 5월 r 6월 p 순증액 86,4 160,585 43,880 18,338 31, , ,506 잔액 2,350,855 2,511,440 2,659,413 2,5,114 2,842,418 2,869,496 2,894,002 순증액 26,540 28,990 3,041-9,211 1, , ,91 잔액 08,152 3,142 95,288 88,126 8,428 90,335 88,365 순증액 48,080 6,986 33,015 19,81 22, , ,91 잔액 1,223,6 1,330,596 1,365,16 1,438,918 1,489,255 1,506,4 1,520,381 순증액 3,339 26,94 6,1 1,220 2, , 잔액,0 3, , ,66 162, , ,345 순증액,83-1,884 1,829 6,549 4,40.9 3, ,082 잔액 33, ,6 359, , ,59 405,55 41,639 순증액 잔액 4,590 4,8 2,53 1,650 1,356 1,30 1,22 r : 수정치 p : 잠정치 주 : 1) 한국주택금융공사법 제56조와 시행규칙 제3조에 의거하여 주택금융신용보증기금에 출연하는 금융기관의 주택자금대출 규모임 (3) 보금자리론 공급현황 2014년 월 보금자리론 공급액은 전월보다 1.2% 증가한 8,023억 원을 기록하였으며, 6월중 u-보금자 리론 기본금리(15년)는 3.90%였다. [ 그림 13 보금자리론 공급추이 ] (억원) 공급금액( 축) 보금자리론(기본형) 금리(우축) u - 보금자리론(기본형) 금리(우축) 24,000 23,000 22,000 21,000 20,000 19,000 18,000 1,000 16,000 15,000 14,000 13,000 12,000 11,000,000 9,000 8,000,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1, %.%.4%.1% 6.8% 6.5% 6.2% 5.9% 5.6% 5.3% 5.0% 4.% 4.4% 4.1% 3.8% 3.5% 48 주택금융월보

49 주택금융동향 3. 주택금융신용보증 공급현황 2014년 월 주택금융신용보증공급액은 전월보다 2.6% 증가한 2조 5,814억 원으로 나타났다. 보증유형별로는 개인보증이 전월대비 112억 원 증가한 2조 4,45억 원이었고, 사업자 보증은 전월보 다 1.4% 증가한 1,069억 원을 기록하였다. 개인보증 중 구입자금 보증은 전월대비 11.6% 감소한 5억 원, 전세보증은 전월대비 9.5% 증가한 1조 5,124억 원, 중도금보증은 전월대비11.1% 감소한 8,846억 원 이었다. 한편, 월말 주택금융신용보증잔액은 전월보다 0.1% 증가한 41조 69억 원이었다. [ 표 12 주택금융신용보증 현황 ] (단위: 억 원, %) 개 인 구 분 20년 2011년 2012년 2013년 구 입 2014년 5월 6월 월 전월대비 증감률 전년동월 대비 증감률 공급액 3,402,231 12,540 12, 잔액,95,191 15,890 20,25 21,83 22, 전 세 1) 공급액 5,688 93,254 8,14 130,92 13,69 13,808 15, 잔액 95, , , , ,92 240, , 중도금 사 업 자 합 계 공급액 50,311 99,866, ,534 5,55 9,950 8, 잔액 2, ,46 181, , ,588 13, , 소 계 2) 공급액 111, , ,255 29,829 20,192 24,633 24, 잔액 15,6 22,308 38,98 392, , , , 주 : 1) 임대보증금 반환 포함 2) 개량보증 포함 공급액 3,501 6,349,331, , 잔액 16,442 12,898 8,48 11,416 9,63 9,611 9, 공급액 114, ,00 25, ,48 20,45 25,141 25, 잔액 192, ,206 38,44 403, , ,5 4, MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 49

50 02 월간동향 주 요 일 지 ( ~ ) 1. 공사일지.28. 보금자리론 8월 금리 0.25%p 인하 - 최저금리 u-보금자리론 3.55%, 아낌e-보금자리론 3.45% - 내집마련 디딤돌 대출 금리는 최저 2.8% 유지.30. 주택연금, 8월 1일부터 더 편리하게 이용 - 치매 등으로 주택연금 가입이 어려운 어르신들도 가입 가능 - 제출서류 간소화 및 감정평가기관 확대로 고객 불편 해소.31. MBS 투자자 공시체계 대폭 개선 - 조기상환정보 확대 및 추정현금흐름정보 신규 제공 - 투자자의 계량분석을 지원하여 수요확대 및 유통활성화 기대 보금자리론 금리인하 및 취급기관 확대 기념 퀴즈이벤트 실시 - 공사 홈페이지( 통해 8월 18일부터 9월 5일까지 누구나 응모가능 50 주택금융월보

51 주택금융동향 주요일지 2. 동향일지.29. 부동산 거래신고에 관한 법률 일부개정법률 시행 - 현행 부동산 거래신고는 거래 당사자 모두에게 부과된 의무이나 공인중개사의 업무에 관한 법률에 함께 규정되어 있어 일반 국민에게는 중개업자의 의무로 인식되고 있는 실정 - 부동산 거래신고 제도에 대한 법률을 별도 제정함으로써 일반 국민 인식을 제고 8.3. 도시 및 주거환경정비법 시행령 일부개정령 시행 - 정비사업의 추진이 곤란한 지역에 대한 정비구역 등의 해제, 가로주택정비사업과 주거환경관리사업 등 새로운 정비사업 방식의 도입 8.. 개인정보 보호법 일부개정법률 시행 - 모든 개인정보처리자에 대하여 원칙적으로 주민등록번호의 처리를 금지, 주민등록번호가 분실 도난 유출 변조 훼손된 경우 5억원 이하의 과징금을 부과 징수 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령 일부개정령 시행 - 투자자 보호를 강화하기 위하여 투자권유 없이 파생상품 등을 판매하려는 경우 투자자의 투자목적 재산상황 등을 파악하도록 하는 적정성의 원칙 적용대상에 파생상품 등에 운용하는 금전신탁계약의 수익증권을 추가 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 51

52 04 부 록 수록 월 제목 필자 2004년 8월 2004년 9월 2004년 월 2004년 11월 2004년 12월 2005년 1월 2005년 2월 2005년 3월 2005년 4월 2005년 5월 2005년 6월 2005년 월 2005년 8월 2005년 9월 2005년 월 2005년 11월 공사 설립 취지 및 배경 유동화제도 주택금융신용보증제도 모기지 시장의 원활한 정착을 위한 제언 중도금연계 모기지론 제도의 개요 최근 우리나라 주택시장의 변화와 주택금융제도의 발전 해외 주요 주택금융 전담기관의 업무현황 비교 최근의 주택시장 상황에 대한 평가 우리나라 단기자금시장(Money Market)의 현황과 가격결정기능 제고방안 호주의 주택금융시장 부동산시장의 선진화를 위한 정책방향 모색 2005년 부동산 시장 전망과 정책 과제 모기지론 이용실태 조사결과 수도권 아파트 가격의 지역간 상관관계 분석 한국경제 : 2004년 회고와 2005년 전망 미국 채권시장의 최근 동향 2005년 이후 한국부동산 시장의 두 가지 문제 MBS발행확대를 위한 모기지론의 활성화 방안 학자금대출 지원제도의 개선방향과 정책과제 최근 주택시장의 변화와 향후 전망 [주택법] 개정으로 달라지는 제도 유럽의 주택 자가소유율 차이에 관한 비교분석 종합기획부/ 한국주택금융공사 유동화기획부/ 한국주택금융공사 신용보증부/ 한국주택금융공사 고성수/ 건국대학교 부동산학과 교수 유동화기획부, 신용보증부/ 한국주택금융공사 조사부/ 한국주택금융공사 장근익, 서승남/ 한국주택금융공사 종합기획부 중장기 경영전략 TF팀 손 욱/ 한국은행 정책기획국 차장 류창범/ 뱅크오브아메리카 서울지점 자금운영담당 상무 권경원/ 한국주택금융공사 리스크관리부장 손경환/ 국토연구원 토지주택연구실장 김현아/ 한국건설산업연구원 부연구위원 안홍찬/ 한국주택금융공사 유동화영업부 과장 왕세종/ 한국건설산업연구원 연구위원 장재철/ 삼성경제연구소 수석연구원 유석희/ 한국주택금융공사 조사부장대행 권혁부/ 대신경제연구소 책임연구원 김진수, 이 선/ 연세대학교 도시공학과 3년 이중희/ 한국주택금융공사 유동화개발부장 김영진/ 내집마련정보사 대표이사 박성재/ 한국주택금융공사 경영관리부 과장 유석희/ 한국주택금융공사 조사부 조사연구1팀장 MBS시장의 활성화 방안 신일용/ 한국주택금융공사 조사부 전문역 영국 주택금융시장의 현황과 시사점 유승동/ 한국주택금융공사 혁신기획실 대리 주요국의 모기지보험제도 운용현황과 시사점 홍지영/ 한국주택금융공사 조사부 전문역 민사집행법 주요 개정내용 백상우/ 한국주택금융공사 경영관리부 변호사 프로젝트금융보증제도의 개요 차경만/ 한국주택금융공사 신용보증부 1팀장 미국 주택금융의 개요와 특징 홍지영/ 한국주택금융공사 조사부 전문역 주택저당채권가격 평가와 위험측정 이준희/ 숭실대학교 경영학부 교수 미국 정부지원 주택금융기관의 최근현황과 시사점 유석희/ 한국주택금융공사 조사부 조사연구1팀장 주택금융신용보증기금과 은행의 경영성과 이기영/ 경기대학교 경제학부 교수 국채시장 활성화방안과 장기채시장에 대한 전망 주택경매에서의 말소되지 않는 권리에 대한 고찰 새로운 학자금대출제도의 소개 신일용/ 한국주택금융공사 조사부 전문역 윤 경/ 사법연수원 교수 부장판사 정정일/ 한국주택금융공사 학자금유동화부 학자금발행팀장 명의대여여신에 있어서의 법률관계 박영복/ 한국외국어대학교 법과대학 교수 바젤Ⅱ 도입에 따른 모기지 보험의 역할 유승동/ 한국주택금융공사 혁신기획실 과장 우리나라의 역모기지론 취급현황 및 활성화 방안 조태식/ 한국은행 금융안정분석국 차장 통합도산법의 주요내용 2006년 금리 전망 일본의 공적 역모기지제도 현황 이무홍/ 한국주택금융공사 업무지원부 법무팀장 서철수/ 대우증권 선임연구원 윤정한/ 한국주택금융공사 주택신용보증부 신사업추진 T/F 팀장 2005년 12월 우리 經 濟 의 最 近 動 向 및 2006 年 展 望 서원석/ 한국은행 조사국 차장 주요국의 최근 주택시장 동향 조점호/ 한국주택금융공사 조사부 과장 2006년 1월 가계의 금융자산 부채, 부채부담능력 및 부채조정 홍경식/ 한국은행 정책기획국 과장 미국 모기지시장에 현존하는 위험과 시사점 유석희/ 한국주택금융공사 조사부 조사연구1팀장 154 주택금융월보

53 수록논고 일람 수록 월 제목 필자 2006년 2월 2006년 3월 2006년 4월 2006년 5월 2006년 6월 2006년 월 보증기관에 의한 신용보증 박영복/ 한국외국어대학교 법과대학 교수 정부의 부동산대책을 전후한 시장동향의 변화 홍지영/ 한국주택금융공사 조사부 전문역 한국주택금융공사의 모기지보험시장 참여방안 고성수/ 건국대학교 부동산학과 교수 선진국 부동산개발 및 자금조달 사례와 시사점 미등기건물에 대한 대위등기신청 및 집행방법 우리나라 대출모집인 제도와 미국의 Mortgage Broker 제도 운영현황 박민규 임효언/ 교보증권 프로젝트금융팀 과장 윤 경/ 사법연수원 교수 부장판사 신일용/ 한국주택금융공사 조사부 전문역 미국의 주택가격 버블 붕괴 가능성과 거시경제변수 김영익/ 대신증권 리서치센터장 공적보증 역모기지 정착을 위한 상품개발 방향 김갑태/ 한국주택금융공사 신사업추진T/F팀장 후분양제도 시행과 프로젝트 금융의 활성화 방안 조성진/ 대우건설 프로젝트금융팀 부장 공적보증 역모기지 계리모형의 이해 김갑태/ 한국주택금융공사 신사업추진T/F팀장 장기 주택가격 전망에 관한 소고 손재영/ 건국대학교 부동산학과 교수 미국 주택금융기관의 e-모기지 운영 현황 홍지영/ 한국주택금융공사 조사부 전문역 2006년 8월 한 미 FTA 서비스협상과 소비자 이익 신용상/ 한국금융연구원 연구위원 2006년 9월 MBS 해외발행과 국내발행 비교 김중민/ 한국주택금융공사 유동화영업부 대리 2006년 월 2006년 11월 2006년 12월 200년 1월 200년 2월 200년 3월 200년 4월 200년 5월 200년 6월 200년 월 보증채무의 성립 및 그 범위에 관한 판례의 태도 박영복/ 한국외국어대학교 법과대학 교수 주택금융 및 보금자리론의 수요행태 조사부/ 한국주택금융공사 아파트 특성요인이 아파트가격에 미치는 영향 이철순/ 와이즈에프엔 대표이사 미국 모기지컴퍼니의 성장발전과 운영현황 유석희/ 한국주택금융공사 조사부 조사연구팀장 최근의 경제상황 및 200년 전망 김상기/ 한국은행 조사국 차장 유럽의 주택금융 개요 홍지영/ 한국주택금융공사 조사부 대리 200년 주택 부동산 경기전망 강미석/ 한국건설산업연구원 연구위원 학자금 대출금리와 유동화에 대한 이해 저소득층에 대한 소액주택금융 : 기회와 한계 역모기지의 대출종료확률에 관한 연구 미국 서브프라임 모기지 시장의 성장과 위기, 그리고 한국의 주택담보대출시장 상황 Excess Spread의 측정 및 활용에 관한 연구 임남윤/ 한국주택금융공사 유동화영업부 대리 손 욱/ KDI 국제정책대학원 조교수 마승렬/ 한국주택금융공사 주택연금보증부 연구위원 이중희/ 한국주택금융공사 조사부장 장철영/ 한국신용정보 평가사업본부 S/F평가실 책임연구원 주택담보대출 여신심사체계의 선진화 장순택/ 금융감독원 은행감독국 수석조사역 신BIS협약 도입에 따른 주택담보대출 금융환경의 변화 김기성/ 한국주택금융공사 리스크관리부 대리 부동산선물옵션의 이론과 사례 오성미/ 한국감정원 연구원 주택금융신용보증기금 보증료 체계 개선에 관한 소고 권병운/ 한국주택금융공사 주택신용보증부장 주택관련 세금의 이해 이삼남/ 한결세무법인 대표이사 주택연금제도의 정착을 위한 향후 연구방향 고령화시대와 주택연금의 활용 미국 학자금대출제도의 고찰을 통한 정부보증 학자금대출 발전방안 김갑태/ 한국주택금융공사 주택연금보증부장 이중희/ 한국주택금융공사 조사부장, 배다희/ 한국주택금융공사 조사부 대리 류기윤/ 한국주택금융공사 학자금신용보증부 팀장 윤준철/ 한국주택금융공사 학자금신용보증부 주임 200년 8월 프로젝트금융보증을 활용한 주택공급자금융에 관한 연구 김용경/ 한양대학교 도시공학과 BK연구팀 박사후연구과정 Fannie Mae와 Freddie Mac의 역할과 성과 홍지영/ 한국주택금융공사 조사부 대리 200년 9월 200년 월 초과유동성 및 자산가격간 선후행성에 대한 분석과 시사점 신용상/ 한국금융연구원 거시경제연구실장 주택금융 및 보금자리론 수요행태 보증과 소멸시효 일본의 주택저당채권 유동화 소개 조사부/ 한국주택금융공사 박영복/ 한국외국어대학교 법과대학 교수 김대근 CFA/ 한국주택금융공사 유동화영업부 과장 MONTHLY HOUSING FINANCE REPORT 155