<312E20C3D6C1BEC7A5C1F6BCADB9AEB5EE2E687770>
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- 도현 선
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5 ,..,,,, 150,..,..,..
6 ., VAR VAR, VAR, VAR.,,.....,..,...,,,.
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8 ,..,.,.,..,.,,.,,., VAR VAR,..,
9 .,,,..,,,, /420032/4, 50, 153.,,.,,,, 5 ARIMA, VAR,.,,, 4,
10 ,,, 62.,,., 3.,,,,, 8, 2.,, GNP 3., (OLS)..,,. VARVAR VAR, VAR. VAR3, -GDP- --5VAR( 2) (RMSPE). VAR (R)-GDP(Y)-(HR)-(LP)-(HP) 5, VAR. VAR g()=2.0 f(i, j)=0.2
11 VAR., VAR. 5VAR,.,,,,,.,,.,,, , (pooling).,,.,.,.. /,, /..
12 2003 4/4, (2003.6=100 ), VAR , VAR 102.2, ,.....,.,....
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19 ......,.
20 ,.,, VAR,,.,, KDI.,,. (, 2002),. VAR,. BSI()..
21 VAR,...,.,.
22 ,..,..,.. ( ),
23 ,.,, (time horizon).. ().. (2000),. (1992),.. (2002), VAR,., GDP,., (2002),.
24 ., (2000),,, ARIMA VAR. (1997)VAR..,.,... VAR,..
25 , BSI,. (, ARIMA VAR), BSI.. 1).,..,.. 1)..
26 ,. VAR, BSI.,,,.,., VAR VAR,. VAR VAR.,.. (),.
27 ...,., ().,.. 2) (pooling).,. 3) BSI, 2) VAR,. 3) ,
28 .,.
29 .,..,. BSI,..,
30 . 4),. 5),..,.,.,,, 4) ).
31 . (), 45,.,.. t(3/4)t+1(4/4)t+1 t,.,. t(3/4 ) t 8 (8)t 9 (9), t 7 (7)t 8 (8)t.,., ARIMA, VAR (reduced form). ARIMA, VAR
32 .,,,. (KRIHS-Sq) VAR (KRIHS-Vq)., VARVARVAR(Bayesian VAR),, VAR(Structure VAR).., VAR. VAR., VAR. 6). 6),,. 90,.
33 .,.,,,,.,. <3-1>.,...
34 .. t-1t, t+1. 7). t-1t, t., t+i(i=-4,-3,,3,4), t j (j=1,2,,12).,. t 1, t 2 t 3 (level variables), 7), (2/4) (7 ) (6 ) 1.
35 ,. KRIHS-Sq (dummy).. 8), 1.,. t+1(2003 4/4) t t 8 (2003.8) t 9 (2003.9) t 9 (2003.9) t 9 t+1 8), ().
36 <3-2>. 1,,, t(). 초단기예측모형 당분기주택가격등의잠정치추계 단기구조모형 단기 ( 다음분기 ) 부동산시장전망 부속모형 지역시장예측 단기 VAR 모형 외생적충격파급효과 단기전망치도출 전문가협의 중기예측모형 중기부동산시장전망 중기전망치도출
37 2 t+1(), VAR. VARt+1..., / , : 9, 3/4, : 3/4 VAR 4/4, (), - 4/410.29
38 /420032/4, 50, , 90. (, 2002) ).,,,. 3 GNP 9) (2000) /4 3/4, (1999)
39 , 12. CD91 CD. (M2), NM2, M3, (M3)., M ) 1999,...,.,,, GDP. 10).
40
41 ,,. ARIMA, VAR,. ARIMA, ),., MA AR. d, AR order p, MA orderq, MA AR.. 11),.
42 ARIMA <4-2> < 4-3>.
43 , 1.. ARMA. ARMA SIC, R 2, RMSPEARMA t, < 4-4>. ARMA RMSPE, ~7,, < 1> < 116>.
44 , ARIMA VAR(Vector Autoregressive model). VAR, 13).. VAR,.. VAR,,,, 56. VAR,, GDP, (3). GDP,. 12) (ARMA). VAROLS. 13)..
45 , , 1. CENSUS X , 1. 토지 주택 전세 -- 1,.
46 경기동행지수 토지주택전세 이자율 VAR(- -). AIC SC 2. VAR <4-5>.. 3 < 4-6>., VAR 1(--). VAR 1(--) VAR 2(---) VAR 3(----). VAR 2-2.
47 주 : ( ) 은
48 주 : ( ) 은
49 주 : ( ) 은
50 주 : ( ) 은
51 주 : ( ) 은
52 주 : ( ) 은
53
54 ,,.,,, 4, ) < 4-7>,.. 14) , ,.
55 (level variable) (spurious regression).,. 15) 1,., (bias).,.,.,,. 12,.. -., 15),.
56 . (feed back). 16) -,,.,.,,, 62.,,. (permanent income hypothesis) (life cycle income hypothesis).,., ) 16).. 17),.,.
57
58 (substitute effect) (income effect), (time preference).,.,.,,, (flexible accelerator model)() 18). (gap),..,.,,.. (GDP),,,,.
59 .,. = (+), (+), (+,-) = (+), (-), (+), (-), (+) = (+), (-), (+), (+) = (+), (-), (+), (+) = (+), (+), (+) = (+), (+), (+) = (+), (+), 3. - (). 19),,,.. 19) Tobin, Markowitz..
60 (M3),. ().,..,,.,,. 20) 3 CD. CD. (M3) = (+), (-), (+), (+), (+) = (+), (+), (+), (+) CD = (+), (+) 20), CD.
61 ,,,,, 8, 2.,,.,, (),,. 21) -,. -,. -,.,. 21) - D. DiPasquale and W. Wheaton, Urban Economics and Real Estate Markets, 1996.
62 .,,,., -., ,, CD, 22). (). 23) () ) CD CD(91). 60% 3. 23) t-1t. t-n(n=1,2,3,...)t, t-1.
63 ,,.,.,. -,.., 80%..,..,,.,,,.
64 = (+), (-), (-), (+) = (+), (-), (-), (+) = (+), (-), (-), (+) = + + = (+), (+), CD(-), (+) = (+), (+), CD(-), (+) = (+), (+), CD(-), (+) = + + = (+), (+), (-), (+) = (+), (+),, GNP3..,,. 24),., (), q,, 24),. (Cecchetti, S. C., H. Genberg, J. Lipsky and S. Wadhwani, Asset Prices and Central Bank Policy, Geneva Reports on the World Economy No. 2, Centre for Economic Policy Reh. London, 2000)
65 .,.,,. GDP(mark-up),,,.,,,.. = (+), (+), (+), (+), (+) = (+), (+), (+), (+) GDP= (+), (+), (+), (+), (+), (OLS).,
66 ().. (slope dummy).. t (adj. R 2 ),, F, DW(Durbin-Watson). 25),.. 25) (residuals) () (independently and identically distributed).
67 CP = INCOME HPRICE RC/CPI ( ) (1.2148) ( ) CPdum t dum ( ) ( ) (1.5364) R 2 : adj. R 2 : D.W.: IME = mov2m3/gdef*sdum(-1) mov2rc/cpi(-2) (2.5211) ( ) mov2SPI(-1) LP(-2) IMElag (4.5092) ( ) (8.5812) IME dum t dum ( ) ( ) ( ) R 2 : adj. R 2 : D.W.: ICH = HPRICE mov2hfin/gdef(-3) UNSEL(-2) (0.8146) (0.7061) ( ) ICH lag (6.2372) (0.1671) R 2 : adj. R 2 : D.W.:
68 ICNH = mov2nagdp(-1) RC/CPI(-3) ICNHlag (1.6824) ( ) (2.6498) SPI(-3) ICNH dum ( ) (5.0353) (1.7152) R 2 : adj. R 2 : D.W.: IRI = GC/GDEF M3/GDEF(-1) IRI lag (1.9980) (1.3081) (3.2630) IRI dum (4.7105) ( ) R 2 : adj. R 2 : D.W.: M3/GDEF = NAGDP RC/CPI SPI(-2) (2.1764) ( ) ( ) HPRICE(-1) M3/GDEF lag M3/GDEF dum ( ) (4.1559) (1.8762) (3.7669) R 2 : adj. R 2 : D.W.:
69 RC/CPI = IFR TDR/CPI CR/CPI lag (4.1581) (3.7717) (8.1495) RC/CPI KIDEA dum (4.5850) ( ) RC/CPI dum ( ) (2.3873) R 2 : adj. R 2 : D.W.: CD CD/CPI = CR/CPI mov2 RC/CPI CD/CPI dum ( ) (8.5760) ( ) ( ) R 2 : adj. R 2 : D.W.: ARENT = INCOME mov2ich(-1) RC/CPI(-1) (5.4634) ( ) ( ) ARENT lag RENT dum (6.6903) (2.2064) (4.8632) R 2 : adj. R 2 : D.W.:
70 RRENT = INCOME mov2 ICH(-1) RC/CPI(-1) (7.9532) ( ) ( ) RRENT lag RENT dum ( ) (3.8970) (4.3311) R 2 : adj. R 2 : D.W.: DRENT = INCOME mov2 ICH(-1) RC/CPI(-1) (7.7177) ( ) ( ) DRENT lag RENT dum ( ) (3.7230) (3.4875) R 2 : adj. R 2 : D.W.: AHPRICE = mov2 ARENT(0) HLOAN/CPI CD/CPI(-2) (1.7548) (2.2456) ( ) AHPRICE lag (7.8900) (2.0343) R 2 : adj. R 2 : D.W.: RHPRICE = mov2 RRENT(0) HLOAN/CPI CD/CPI(-2) (1.5717) (2.5004) ( ) RHPRICE lag ( ) (1.0438) R 2 : adj. R 2 : D.W.:
71 DHPRICE = mov2 DRENT(0) HLOAN/CPI CD/CPI(-2) (2.3008) (1.4659) ( ) DHPRICE lag ( ) (1.2513) R 2 : adj. R 2 : D.W.: LP = NAGDP LT RC/CPI(-2) LP lag (4.7786) (1.1707) ( ) ( ) LP dum (2.5095) (0.2423) R 2 : adj. R 2 : D.W.: LT = ICH HPRICE LT dum LT dum2 (1.7639) (5.5118) (7.3870) (2.7704) (1.3401) R 2 : adj. R 2 : D.W.:
72 CPI = INCOME(-3) mov2 M3/GDEF*sdum(-1) MPI (1.4027) (3.0579) (7.3057) HPRICE(-2) CPI lag (0.7676) (6.7621) (0.4026) R 2 : adj. R 2 : D.W.: PPI = WAGE MPI RC/CPI(-1) (2.3678) ( ) (1.0955) PPI lag ( ) ( ) R 2 : adj. R 2 : D.W.: GDP GDEF = CPI WAGE(-2) MPI (1.1320) (4.2967) (2.9929) M3/GDEF*sdum GDEF lag (2.7332) (2.3905) ( ) R 2 : adj. R 2 : D.W.:
73 UNSEL = AR(1) AR(2) MA(1) MA(2) ( ) (4.7955) ( ) ( ) R 2 : adj. R 2 : D.W.: GC= AR(1) MA(1) MA(2) MA(3) ( ) (5.9599) ( ) ( ) R 2 : adj. R 2 : D.W.: II= AR(1) AR(2) MA(1) (5.6702) ( ) ( ) (2.2026) R 2 : adj. R 2 : D.W.: TDR= AR(1) AR(2) MA(1) MA(1) (8.8648) ( ) ( ) ( ) MA(2) MA(3) ( ) ( ) (6.4294) R 2 : adj. R 2 : D.W.:
74 CR= AR(1) AR(2) AR(3) MA(1) (6.7605) ( ) (1.8824) ( ) ( ) R 2 : adj. R 2 : D.W.: WAGE= AR(1) AR(2) MA(1) MA(1) (8.7288) ( ) ( ) ( ) MA(2) MA(3) MA(4) (2.0906) (2.0678) ( ) (7.7313) R 2 : adj. R 2 : D.W.: MPI= AR(1) AR(2) MA(1) MA(2) (6.0733) ( ) ( ) ( ) (0.5015) R 2 : adj. R 2 : D.W.:
75
76 (RMSPE(%)), <4-10>,. RMSPE(%)...,. y t, ^y t, h.
77 19911/ /4, 20023/4, <2>. VARVAR(2001,, ),. VAR VAR, VAR. 26) VAR(Bayesian VAR) (Bayesian prior),. VAR (Structural VAR),. 26) VAR (),.
78 VAR,, GDP, (3 ),. (sonal factor) X-12-ARIMA,. 1., <4-11><4-14>.( )
79 토 지 주택전세...,.
80 건설투자 명목 GDP 토 지 회사채 주식가격 < 4-12>< 4-14>.,..
81 건설투자 명목 GDP 주 택 회사채 주식가격...,. GDP.
82 건설투자 명목 GDP 전 세 회사채 주식가격 VAR., GDP,,,, 6 VAR (Akaike Information Criteria, AIC) (Schwartz Bayesian Criteria, SC) 27). 6 VAR.. (Johansen's Cointegrntion Test), (Vector Error-Correction Model, VEC ). 27), n 2 PVAR, P, T.
83 (), GDP,, VAR. VAR X-12-ARIMA. <4-15>, GDP,,, 5 VAR, SC 2. VAR < 4-16>. 5VAR2 14. VEC. 28) 28) VEC < 6>.
84
85 , GDP,, 4VAR. (19974/4~1998 3/4). -GDP-- (VAR) -GDP-- ( VAR). 29) 3 -GDP- (VAR-1), 3 -GDP- ( VAR -1). 29), VAR.
86
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90 , VAR 3. -GDP VAR ( 2), - GDP-- 4 VAR( 3) -GDP-3VAR(3). -GDP-- 4 VAR(3)-GDP-3VAR(3). 3 VAR /4~2000 4/420011/4~20031/4 9, 2001~ /4~2001 4/ /4~2003 1/4 5. <4-21>. 1(VAR) (RMSPE), 2., 1.
91 ,, /4~2003 1/ /4~20031/45<3>. 30) VAR. VAR,. VAR 31). 30) DRI, Chase, Wharton, Blue Chip Forecasts. Litterman(1986), Zha(1998) 31) (unconditional forecast). Waggoner and
92 (, Baysian prior) VAR0, 0. (Minnesota prior). VAR (the deterministic variable).. 0., 1 random walk. 3. VAR. 32) Zha(1990) 32), VAR(scale)., VAR. (overall tightness)
93 (2) (R)-GDP(Y)- (HR)-(LP)-(HP) 5VAR, VAR.. VAR (prior). Minnesota prior VAR. 0.15, g()0.5, 1.0, 2.0, f(i, j) 0.01, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, VAR VAR. VAR5, 33) / / / /4 91, 2, 3, 4 3 RMSPE...,,. 33) 5VAR2VAR 20,. 1.
94 <4-22>33 VAR12g()=2.0 f(i, j)= , 34g()=0.5 f(i, j)=1.0.
95 < 4-25> VAR VAR. 1 (HR) 4.5% 2.4%, (LP) 1.2% 0.9%.
96 VAR g()=2.0 f(i, j)=0.2 ( 19871/420031/4)2003 < 4-26> /4..
97 VAR.,., VAR,.,,.. VAR2,,. VAR < 4-2 7><4-28> /4.. VAR.
98
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100 VAR, <4-29> <4-30>.. VAR20041/4108.5, 6.3%VAR
101 , VAR. 34) VAR.. (impulse response analysis) (variance decomposition).. VAR. (1). (1) L, (). y t n 1 e t n 1. e t, var(e t )= n n.. G(L)y t = e t (1), (2) 34) VAR,.
102 . (2)B(L)L VAR, var(u t )=. y t = B(L)y t + u t (2) 35), Blanchard and Watson(1986), Bernanke(1986), Sims(1986). Blanchard and Watson VAR. Blanchard and Watson(1986), Bernanke(1986), Sims(1986). (1)G(L)L 0 () G 0 G 0 G 0 (L) (3). G(L) = G 0 + G 0 (L) (3) (1)(2). B(L) = -G -1 0 G 0 (L) (4) e t =G 0 u t e t u t (5). = G -1 0 G 0-1 (5) () G 0 35) () ( )() (Sims, 1980). (recursive)wold-causal chain.
103 (Maximum Likelihood Estimator). (5). (5)n (n-1) n (n+1)/2 n (n+1)/2. G 0 1 G 0 n (n-1)/2. VAR G 0 VAR G 0 (5)- G 0 e t. (R)- GDP(Y)-(HR)-(LP)-(HP) 5 VAR,. 36). VAR, / /4, VAR 2. GDP -GDP- 36) VAR. G 0VAR, G 0VAR.
104 3 37),,, 6.,. (R) - GDP(Y) - (HR) - (LP) - (HP), G 0 (lower triangular matrix). VARGDP (+). 3. G 0 05 VAR10 0. G 0 3 R Y. 37) ()GDP.
105 120(? )(over-identified).?20 3, 6. 38) 167. VARGDP(+). 39) 3. VAR, (R)- GDP(Y)-(HR)-(HP)-(LP). VAR (4), <4-29> (41%) (25%) (24%), (56%) (17%) (15%), (38%) (195) (16%). 38) 6?3(4) a34 a ) (+)GDP, 6.
106
107 ..,,.,,.,..,,,,. log() = 1 log() +2 log(1grdp) +3log() t-2 +4log() log() = 1 log()+2 log(1grdp)+3 log() t-2 +4 log() log() = 1 log() +2 log(1grdp) +3 log() + +
108 , 15() 255.,,. ().,, 1GRDP. ()(1998),., (Slope dummy). <4-32><4-34>., -(Durbin-Watson Statistic).
109 ,..
110 , 1990, , /,. /, 40) < 4-35> < 4-36>. /. 40) /2, 1, (+), (-).
111 ...
112
113 , /4, , 3/ /43/4 4/ (2003.6=100 ), /4. VAR3/44/ , <5-1>
114 . 41) VAR<5-2> 102.2, ),., ),.
115 9.5, 20034/ ,, , 1.1%, 0.9%. 9, 0.8%0.3%. 9.5, %P <5-1>. <5-1>2%P %., 2 6 2%..,
116 아파트매매가격 아파트전세가격 % CD %. 30%...
117 ,..,..,,.,...,..,.. (BSI).
118 .,,,.
119 IMF : VAR
120 " " " " " ". 45(1) :, : , Bernanke, B. S Alternative Explanations of the Money-Income Correlation. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy 25. pp Blanchare, O. J. and M. W. Watson Are All Business Cycles Alike?. R. J. Gordon(ed.), American Business Cycle. Chicago: University of Chicago Press. Capoza, D.R., G.M. Schwann and K.E. Case "The Asset Approach to Pricing Urban Land: Empirical Evidence". AREUEA Journal. pp Case, B. and Quigley, J. M. Feb "The dynamics of real estate price". Review of Economics and statistics No. 1.
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123
124
125
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139 / / / / / / / / /4 실적치 대안1의전망치 대안2의전망치 대안3의전망치 / / / / / / / / /4 실적치 대안1의전망치 대안2의전망치 대안3의전망치
140 / / / / / / / / /4 실적치 대안1의전망치 대안2의전망치 대안3의전망치
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144 VAR VECAIC SC5VEC ( 4).
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21 5 LG < > / 5 5 Chen, Roll, Ross,, (-) (+) (-), (-) (+) / (-), (+) J, /, (-) IMF, /,,, 5bp 5bp 1 1 3 ( )/ ( ) ( :p) 1 3 6 / 1-23 45 55 1% 2 33 42 1p 296 234 175 1%p -13 147 171 1%p 1 81 7 1% 48 57 54
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