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애윤 하
5 years ago
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1 마코프국면전환모형을이용한주택시장경기국면변동분석에관한연구 A Study on the Korean Housing Market Business Regime Fluctuation by Using Markov Switching Model 1) 전해정 * Haejung Chun 目次 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 선행연구고찰 Ⅲ. 분석모형 Ⅳ. 실증분석 Ⅴ. 결론 <abstract> < 참고문헌 > ABSTRACT 1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES The purpose of this study is to empirically analyze the business regime of the Korean housing market. (2) RESEARCH METHOD This research analyzed the business regime reflected in the changes in price levels in the Korean housing market by using 2-state Markov regime switching model. The time frame of the analysis was between January 2006 and July 2014 and the spatial frame was classified into the whole nation, metropolitan area, and non-metropolitan areas. The research set the index of actual amount paid for purchasing and selling apartments for comparing data. (3) RESEARCH FINDINGS The results showed that the rate of price increase during the extraction, and the * 주저자 : 성결대학교도시계획 부동산학부조교수, 도시및지역계획학 ( 부동산 ) 박사, wooyang02@sungkyul.ac.kr 접수일 (2015년 2월 8일 ), 수정일 (1차 : 2015년 3월 16일, 2차 : 2015년 4월 21일 ), 게재확정일 (2015년 12월 18일 )

2 120 마코프국면전환모형을이용한주택시장경기국면변동분석에관한연구 contraction was different according to regions, and also that the rate of price increase during extraction and contraction was much higher in metropolitan area. The results also showed that the possibility of having extraction to continue was 10% higher in metropolitan area compared to other regions and the period of maintaining that trend was 3-4 times higher in metropolitan area as well. With regards to the distribution of the rate of extraction, although there was a large-scale extraction in metropolitan area prior to the global financial crisis in 2008, there have been a contraction after the crisis. In contrast however, there have been an extraction in non-metropolitan areas after the financial crisis. 2. RESULTS The government should consider what regime housing market business regimes are when it decides housing market policies. The government should establish a differentiated policy enforcement by region. 3. KEY WORDS Housing Sales Price, Business Regime, Extraction, Contraction, Markov Regime Switching Model 국문초록 본연구는한국주택시장의가격변동에서나타나는경기국면특성을 2-상태마코프국면전환모형을이용해실증분석하였다. 시간적범위는 2006년 1월부터 2014년 7월까지로공간적범위는전국, 수도권, 비수도권으로설정하였으며내용적범위는아파트실거래가격지수로하였다. 분석결과, 지역별로확장기, 수축기의가격상승률이다르게나타났으며수도권이확장기, 수축기시에가격상승률이다른지역보다크게나타나고있음을알수가있다. 또한, 모든지역에서수축기가유지될확률이높게나타났으며수도권이다른지역에비해확장기가유지될확률이약 10% 높게나타났으며유지기간도약 3-4배높게나타나고있었다. 확장기국면의확률분포를살펴보면, 2008년글로벌금융위기이전에는수도권의경우는큰폭의확장기가존재하였으나이후기간에는전체적으로수축기로나타내고있는반면비수도권은금융위기이후확장기가나타나고있다. 이에정부는지역별로주택시장경기국면이다르게나타나는점을숙지하고지역별로차별화된주택정책을수립집행할필요성을있다. 핵심어 : 아파트실거래가격지수, 경기국면, 확장기, 수축기, 마코프국면전환모형

3 전해정 121 Ⅰ. 서론 주택가격지수는상승과하락을반복하며변동 (fluctuation) 을한다. 일반적으로경제활동전반에걸친변동을경기변동이라일컫으며이와같은경기변동현상을경기순환 (business cycle) 또는경기국면 (business regime) 이라한다. 주택가격지수는확률보행 (random walk) 모형을따른다고일반적으로가정한다. 주택가격변동률은불규칙하지만일정기간이지나면호황기에서불황기로전환하는경향을보인다. 주택가격지수는장기적으로호황기와불황기를반복하는경기국면의특성을보이는것이일반적이다. 2008년글로벌금융위기이전에수도권주택시장은최대연10% 씩상승하였으나글로벌금융위기이후수도권주택시장은하향안정세를유지하는반면비수도권의주택시장은세종시및각종공공기관의이전으로인해오히려상승세를유지하고있다 년 1월한국감정원이전국주택가격동향조사를실시한결과를보면, 전월대비매매가격은전국 0.14%, 수도권 0.13%, 비수도권 0.16% 상승한것으로나타났다. 지역별로는제주 0.57%, 대구 0.46%, 광주 0.27%, 경북 0.23%, 충북 0.20%, 경기 0.17%, 경남 0.15% 등은상승한반면, 세종 -0.04, 전남 -0.02% 등은하락하였다. 비수도권은제주지역에서지역고유의이사철수요와외부유입수요증가로강세가지속되며전국시도중가장높은상승률을기록하였으며, 대구는혁신도시공공기관입주등호재에따라수혜지역을중심으로상승세가지속되고있는것으로나타났다. 본연구는 2006년 1월부터 2014년 7월까지의전국, 수도권, 비수도권의아파트실거래가격지수로 Hamilton 마코프국면전환모형 1) (Markov Switching Model) 을이용해주택시장의경기국면변동을실증적으로분석하고자한다. 즉, 지역별로경기국면이어떻게나타나고있는지? 경기국면의지속기간 (duration) 은어떤지? 글로벌금융위기전 후로어떤차이가나타나는지? 이에따른정책적시사점은무엇인지? 를정량적으로살펴보고자한다. 본연구의구성은다음과같다. 2장은마코프국면전환모형을이용한경기국면과관련된선행연구를고찰하고 3장은분석모형인 Hamilton 마코프국면전환모형에대해살펴본다. 4장은실증분석으로결과를해석하였으며마지막은결론으로연구결과를요약하고시사점을제시하였다. Ⅱ. 선행연구고찰 마코프국면전환모형을이용해경기국면변동을분석한연구는 GNP, 주가, 환율등경제 금융시계열을이용한연구가주를이루며국내주택시장에적용한연구는거의없는편이다. 최공필 (1992) 2) 은 GNP, 이자율, 주가, 환율을마코프국면전환모형을이용해변수간의동태적변화를분석하였다. 분석결과, 시계열의비대칭성과국면지속성, 이분산적추세변동이국면전환모형에서효과적으로포착된다고하였다. 조재범 김호일 (1998) 3) 은마코프국면전환 1) Burns and Mitcheel(1946), 박헌수 (2010) 에의하면경기순환은확장기, 불황기, 수축기그리고회복기의순으로시간에따라발생하는것이라하였다. 그러나단순히경기순환의국면은저점에서정점까지의확장국면과정점에서의저점까지의수축국면의두개로구분하기도한다라고하였다. 이에본연구는부동산경기순환을확장국면과수축국면으로적용해 Hamilton 2-상태마코프국면전환모형을이용해실증분석하였다. 2) 최공필, 마르코프전환모형에의한시계열분석, 금융연구, 한국금융연구원, 1992, 6(2), pp ) 조재범 김호일, 마르코프국면전환모형을이용한 KOSPI 와금리의추이분석, Communications for statistical applications and

4 122 마코프국면전환모형을이용한주택시장경기국면변동분석에관한연구 모형을이용하여 1989년 9월부터 1997년 8월까지 96개월간 KOSPI 와금리의추이에따라 4개의국면으로분류한후, 각국면의특징과지속기간, 타국면으로전이될확률등을분석하였다. 김명직 (2000) 4) 은원달러환율을 3-상태일반화 Hamilton 모형을추정한결과 2-상태마코프국면전환모형보다환율변동을설명하는게더적합하다고분석하였다. 외환위기의출발점이 1997 년 월보다약 7개월선행하는것으로분석하였다. 또한외환국면이절하국면에서위기국면으로전이될때의확률이약 3배이상지속적으로높아진다고하였다. 김봉한 유만식 (2004) 5) 는 Hamilton 마코프국면전환모형을이용하여원달러환율의예측능력을제고하고자실증분석하였다. 분석결과, 외환위기이후에는표본내추정에서도정확도가떨어지고표본외예측에서도임의보행모형을능가하지못한다고하였다. 이처럼예측력이떨어지는이유는원달러환율데이터에 2개이상의국면이존재하기때문이라고하였다. 박재진 (2012) 6) 는마코프국면전환모형을이용해원달러환율의변화율을분석하였다. 분석결과, 각국면이아시아외환위기및글로벌금융위기와관련되어잘식별됨을확인하였다. 또한각국면별로환율수준의변화요인과그영향력이달라진다하였다. 박헌수 (2010) 7) 는서울시각구별주택매매가격상승률로마코프국면전환모형을이용하여부동산경기순환이어떤국면에있는지를실증분석하였다. 분석결과, 각구별주택매매가격 의변동률은부동산경기순환국면의상태에따라가격변동률이큰차이를보이고있으며지역별로도차이가존재한다고하였다. 윤재호 (2015) 8) 는주택가격과거시경제변수의동행성을 Hamilton 국면전환모형을확장해실증분석하였다. 분석결과, 불황시기에주택가격급락정도가경기의확장국면시기의주택가격상승보다더크게나타난다고하였다. Hamilton(1989) 9) 은마코프국면전환모형으로미국의실질 GNP의추세를검정해본결과국면에따라시계열의움직임이다르다는것이통계적으로유의했으며추정된경기하락국면은미국의경기국면을공식결정하는 NBER(National Breau of Economic Research) 이발표하는경기하락국면과잘부합하였다. Eagle and Hamilton(1990) 10) 은환율이장기순환하는패턴을지닌모형으로보고 2- 상태마코프국면전환모형을이용해실증분석하였다. 분석결과, 종전의환율관련연구에서대부분의결론이었던임의보행가설을기각하고환율이장기순환한다고하였다. 본연구의차별성은다음과같다. 첫째, 주택시장에마코프국면전환모형을적용해불황국면과호황국면을실증분석함에있다. 둘째, 공간적범위를전국, 수도권, 비수도권으로나누어서지역별로주택가격경기변동이어떻게나타나는지를확인함에있다. 셋째, 시간적범위를한국부동산시장의구조적변화기 (structure change) 라일컫는글로벌금융위기기간을포함하여분 methods, 한국통계학회, 1998, 5(1), pp ) 김명직, 확률모형에의한외환위기의식별과예측, 증권학회지, 한국증권학회, 2000, 27(1), pp ) 김봉한 유만식, 마코프국면전환모형을이용한환율예측, 경제논집, 서울대학교경제연구소, 2004, 43(1), pp ) 박재진, 원 / 달러환율의레짐변화와변동요인, 한국경제연구, 한국경제연구학회, 2012, 30(1), pp ) 박헌수, 마르코프국면전환모형을이용한부동산경기변동분석, 감정평가학논집, 한국감정평가학회, 2010, 9(2), pp ) 윤재호, 주택가격과거시경제변수의경기동행성분석, 한양대학교박사학위논문, 2014, pp ) Hamilton, J. D., "A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle", Econometrica, 1989, 57, pp ) Eagle C., and J. D. Hamilton, "Long Swings in the Dollar: Are They in the Date and Do Markets Knoe It", The American Economic Review, 1990, 80(4), pp

5 전해정 123 석해금융위기전 후의차이를실증적으로살펴봄에있다고할수있다. 마지막으로주택가격지수를아파트실거래가격지수를사용함에차별성이있다고할수가있다. Ⅲ. 분석방법론 국면전환모형 (regime switching models) 이란경기변동에서불황과호황, 환율의평가절상과절하, 주식시장에서상승세시장과하락세시장, 그리고이자율변동성이상대적으로큰기간과작은기간등관측 (observed) 변수 의확률과정이어떤비관측 (unobserved) 상태변수 에종속하는경우를말한다. 만일상태변수가관측가능하다면더미변수 (dummy variables) 를사용하여국면간평균이나회귀계수값이다르도록모형을설정할수도있으나실제로는관측불가능하므로이를처리하는계량기법이필요하다. 이러한계량기법중대표적인것으로 Hamilto모형을들수있다. 11) 이에본연구에서는 Hamilton(1989) 이제시한마코프국면전환모형을사용하여전국, 수도권, 비수도권의주택시장의가격변동을분석하고자한다. 주택시장의경기를나타내는변수로주택가격지수변동률 을이용하였고이를평균이 이고안정적인 m 차의자기회귀과정을따른다가정한다. 2- 상태 Hamiton 모형은다음과같이나타낼수있다 12). 는확장기국면에서 1, 수축기국면에서는 2의값을가지는이산확률변수라정의하면평균성장률는 에따라확장국면에는, 수축국면에는 의값을가지게된다. 즉, 는경기국면에따라서로다른평균, 또는 을갖고각국면에고유한평균으로부터이탈분 는 차자기회귀고정을따르는것으로가정한다. 상기의모형은일반적으로식별되지않으므로주택시장을불황으로또는불황으로부터벗어나게하는확률법칙설정이필요하다. 한방법은경기변동국면이모든 에대하여 와독립인 2-상태 1차마코프체인확률과정을가정한다. 일반적인경우로 가 인 N개의정수값을취하는확률과정이고이과정이현재시점에서 -상태 에속할확률 가존재할때 과정을마코프체인 (Markov chain) 이라한다. 는아래와같이행렬로나타낼수있고이를전이행렬 (transition matrix) 또는확률행렬 (stochastic matrix) 이라한다. 11) 김명직 장국현, 금융시계열분석, 경문사, 2009, p ) 박헌수, 전게논문, pp

6 124 마코프국면전환모형을이용한주택시장경기국면변동분석에관한연구 이 2 인 2- 상태마코프체인의경우확률행렬은아래와같다. 식5 에서전환확률 은 t-1 기중나타난확장국면이 기에도지속될확률을의미하며 는 기중나타난수축국면이 기에도지속될확률이다., 는각 기의국면이 기에서다른국면으로전환될확률이다. 2-상태 1차마코프체인모형에의한경기국면전환여부는식1과 3의추정결과로나타나는 또는 의값을이용하여식별한다. 한상태가일정기간지속되는기간을국면지속기간이라고하며국면 가지속될기간은 로계산한다. 모형추정은최대우도추정법 (Maximum Likelihood Estimator : MLE) 를사용하여추정한다. 타나가격변동폭이수도권보다비수도권이크다는것을알수가있다. 표 1 기초통계량 지역 Mean Std. Min Max 전국 수도권 비수도권 < 그림 1> 은전국, 수도권과비수도권의주택가격지수및주택가격지수증가율을보여주고있다. 그래프로부터알수있듯이, 전국주택가격지수는전체적으로성장추세에있으며, 수도권은글로벌금융위기이전까지급격한가격상 < 그림 1> 주택가격지수 ( 左 ) 및주택가격지수증가율 ( 右 ) 전국 IV. 실증분석 수도권 본연구에서는전국, 수도권, 비수도권의주택가격변동에서나타나는경기국면을분석하고자한다. 자료의분석기간은 2006 년 1 월 13) 부터 2014 년 7 월까지의월별자료로총 103 개의시간적단위로구성되어있다. 주택가격은한국감정원에서발표한아파트실거래가격지수를사용하였으며변수의기초통계량은아래표 1 과같다. 표 1 을살펴보면평균주택가격은수도권 으로비수도권 과전국 보다높게나타났다. 표준편차는비수도권이 로수도권 보다크게나 비수도권 13) 분석기간을 2006 년 1 월부터로설정한이유는해당기간부터아파트실거래가격지수를공개하고있기때문이다.

7 전해정 125 승을유지하다이후기간에는안정하향세를유지하는반면비수도권은이전기간에는안정세를유지하다이후기간에는지속적인가격상승세를유지하고있는것으로나타났다. 이는세종시및각종공공기관의지방으로이전으로인한호재에기인한것으로판단된다. 변수에대한안정성 (stationary) 을 ADF (Augmented Dickey-Fuller) 검정을이용해단위근검정 (unit root test) 을하였다. 모든변수는원시계열에서단위근을가지는불안정한 (non stationary) 로나타나 1차로그차분을취한결과단위근이존재하지않는안정적인시계열로나타났다. < 표 2> 단위근검정결과 수준변수 구분 Constant, Constant Linear Trand None 전국 수도권 비수도권 구분 1차차분변수 전국 ** ** ** 수도권 ** ** ** 비수도권 ** ** ** 주 : *<0.05, **<0.01 잔차에대한 ARCH-LM 검정을한결과비수도권은이분산성이존재하는것으로나타났고모든지역에서잔차가정규분포가아닌것으로 < 표 3> ARCH-LM 검정및정규성검정 구분 F-statistic Obs*R-squared Jarque-Bera 전국 ** 수도권 ** 비수도권 8.587** 8.035** ** 주 : *<0.05, **<0.01 나타났다. 본연구에서는 Hamilton(1989) 가제시한 2-상태마코프국면전환모형 (2-State Markov Regime Switching Model) 을분석에사용하였으며해당모형의상수항과오차항의분산이국면에따라달라진다고가정하였다. 자기회귀의시차는 Said and Dickey(198 4) 14) 가제시한시계열관측수를 T라고하면 T1/3 의기준을적용해최대 5로설정하였다. 주택가격지수의평균성장률은주택가격지수의로그차분값에 100을곱하여산출하였으며 15) 주택가격호황기국면을국면1과불황기국면을국면2로식별한다. 마코프국면전환모형을이용하여추정한결과는표4와같다. 전국은평균적으로확장기는연평균 %(1.294x12개월 ) 상승한것으로나타났고수축기는연평균 2.628% 상승하는것으로나타났다. 수도권은확장기에주택가격 표 4 전국, 수도권, 비수도권추정결과 구분 전국 수도권 비수도권 1.294(0.329)*** 1.980(0.766)** 0.635(0.292)* log( ) 0.183(0.211) 0.807(0.259)** (0.189) 0.219(0.186) 0.143(0.209) 0.426(0.137)** log( ) (0.134)*** (0.111)*** (0.120)*** 0.856(0.114)*** 0.966(0.136)*** 0.374(0.103)*** (0.174) (0.169) 0.197(0.089)* (0.199) 0.147(0.135) 0.010(0.072) (0.223) (0.206) (0.072) 0.048(0.128) (0.138) 0.124(0.071) 0.610(0.976) 0.763(0.905) 0.678(0.664) 0.918(0.562)*** 0.963(0.666)*** 0.872(0.581)*** 주 : 1) p<0.001***, p<0.01**, p<0.05* 2) ( ) 은표준오차임 14) Said, E and David A. Dickey., "Testing for Unit Roots in Autoregressive Moving Average Models of Unknown Order", Boimetrica, 1984, 71(3), pp ) 주택가격변화율 주택가격지수 주택가격지수

8 126 마코프국면전환모형을이용한주택시장경기국면변동분석에관한연구 이연평균 % 상승하였으며수축기는연평균 9.684% 상승하는것으로나타났다. 비수도권은확장기에주택가격이연평균 7.620% 상승하는것으로나타난반면수축기는연평균 % 하락한것으로나타났다. 지역별로확장기, 수축기의상승률이다르게나타났으며수 도권이확장기, 수축기시에상승률이다른지역보다크게나타나고있음을알수가있다. 한편모형중국면전환확률인 과 는각각확장기와수축기국면이계속유지될확률을보여준다. 전국은확장기 가유지될확률은 < 그림 2> 확장기국면의확률분포 전국 수도권 비수도권

9 전해정 127 약 61.0%, 평균지속기간이 1/(1- )=2.564개월로나타났으며수축기 가계속유지될확률은약 91.8%, 평균지속기간이 1/(1- )=12.195개월로수축기가계속유지할가능성이더높은것으로나타났다. 수도권은확장기 가유지될확률은약 76.3% 로나타났고평균지속기간이 1/(1- )=4.219개월로나타났으며수축기 가유지될확률이약 96.3%, 평균지속기간이 1/(1- )= 개월로수축기가유지할가능성이더높은것으로나타났다. 비수도권은확장기 ( ) 가유지될확률은약 67.8% 로나타났고평균지속기간이 1/(1- )=3.106 개월로나타났으며수축기 가유지될확률이약 87.2%, 평균지속기간이 1/(1- )=7.813 개월로역시수축기가계속유지할가능성이더높은것으로나타났다. 지역별로차이는존재하나모든지역에서수축기가유지될확률이약 10% 높게나타났으며수도권이다른지역에비해확장기가유지될확률이높게나타났으며유지기간도약 3-4배높게나타나고있었다. < 그림 2> 는전국, 수도권및비수도권의확장기국면의확률분포를보여주고있다. 전국을볼때주택가격은대부분수축기에있으나, 일부기간에서는급격한변화인확장기가보이고있다. 수도권주택가격은 2010 년 1분기전에일부기간에거쳐높은확장기가보이는것으로주택가격지수의상승률이비교적큰상태가존재한것을확인할수있으며이는 2010년 2분기에수축기에진입하여주택가격지수의상승과하락폭이안정된것을확인할수있다. 비수도권주택가격지수는전반적으로수축기가지속된상태였으나확장기와수축기이어가는 6차례의역동적인변화가나타났다 년글로벌금융위기이전에는수도권은큰폭의확장기가존재하였으나이후기간에는대체로수축기로나타내고있는반면비수도권은확장기가일부나타나고있다. 수도권은글로벌금융위기이전에는정부에서주택가격을 안정시키고자부동산시장안정화방안등다양한규제정책을수립집행하였으나시장은오히려확장하는모습을보인반면글로벌금융위기이후기간에는침체된주택시장을활성화시키고자주택거래활성화방안등다양한부양정책을내놓았으나시장은이에반응하고있지못하는것을알수가있었으며비수도권은이후기간에오히려수도권과달리금융위기이후기간에확장기를보이는것은세종시이전및각종공공기관의시장이전으로인해시장이수도권에비해활성화되고있기때문이라판단된다. Ⅴ. 결론 본연구는주택시장의가격변동에서나타나는경기국면특성을 2-상태마코프국면전환모형을이용해실증분석하였다. 시간적범위는 2006년 1월부터 2014년 7월까지로공간적범위는전국, 수도권, 비수도권으로설정하였으며내용적범위는아파트실거래가격지수로하였다. 분석결과, 지역별로확장기, 수축기의상승률이다르게나타났으며수도권이확장기, 수축기시에상승률이다른지역보다크게나타나고있음을알수가있다. 또한, 모든지역에서수축기가유지될확률이높게나타났으며수도권이다른지역에비해확장기가유지될확률이높게나타났으며유지기간도약 3-4 배높게나타나고있었다. 확장기국면의확률분포를살펴보면, 2008 년글로벌금융위기이전에는수도권의경우는큰폭의확장기가존재하였으나이후기간에는대체로수축기로나타내고있는반면비수도권은금융위기이후확장기를일부나타내고있다. 수도권은글로벌금융위기이전에는정부에서주택가격을안정시키고자다양한규제정책을수립집행하였으나시장은오히려확장하는모습을보인반면글로벌금융위기이후기간에는침

10 128 마코프국면전환모형을이용한주택시장경기국면변동분석에관한연구 체된주택시장을활성화시키고자주택거래활성화방안등다양한부양정책을내놓았으나시장은이에반응하고있지못하는것을알수가있었으며비수도권의경우는이후기간에오히려수도권과달리금융위기이후기간에확장기를보이는것은세종시이전및각종공공기관의시장이전으로인해시장이수도권에비해활성화되고있기때문이라판단된다. 본연구결과에따르는정책적시사점은다음과같다. 첫째, 지역별로주택가격경기국면의확장기와수축기가다르게나타나고있으며특히글로벌금융위기이후기간에는수도권은수축기를지속하고있는반면비수도권은확장기를보이고있어정부는경기국면을정확히인지하고주택시장을활성화시키기위해지역별로차별화된 정책을수립집행해야한다. 둘째, 정부는주택시장경기국면을지속적으로모니터링해주택시장상황을예측해적정한시기에알맞는주택정책을수립집행해야한다. 셋째, 현재는전반적인경기상황의영향으로인해수도권의주택가격이하향안정세를유지하고있으나본연구의결과확장기시상승률이타지역보다높고지속기간이높게나타난바수도권의경우는주택가격상승시에는이를고려한정책을별도로수립집행해야효율적인주택시장관리가가능하다. 본연구는공간적단위를전국, 수도권, 비수도권으로설정하였으나시, 군, 구단위로세분화하여주택시장경기국면변동을분석하고예측하는연구로확장하는것은추후과제로남긴다. 參考文獻 김리영, 서원석, VECM 을이용한외환및금융위기경제여건변화가대도시주택시장에미치는영향비교, 부동산학보, 한국부동산학회, 2014, 56. 김명직, 확률모형에의한외환위기의식별과예측, 증권학회지, 한국증권학회, 2000, 27(1). 김명직 장국현, 금융시계열분석, 경문사, 김봉한 유만식, 마코프국면전환모형을이용한환율예측, 경제논집, 서울대학교경제연구소, 2004, 43(1). 김용선, 송명규, 주택시장경기변동과주거특성이아파트가격에대한영향력변화, 부동산학보, 한국부동산학회, 2014, 58. 박재진, 원 / 달러환율의레짐변화와변동요인, 한국경제연구, 한국경제연구학회, 2012, 30(1). 박헌수, 마르코프국면전환모형을이용한부동산경기변동분석, 감정평가학논집, 한국감정평가학회, 2010, 9(2). 윤재호, 주택가격과거시경제변수의경기동행성분석, 한양대학교박사학위논문, 조재범 김호일, 마르코프국면전환모형을이용한 KOSPI 와금리의추이분석, Communications for statistical applications and methods, 한국통계학회, 1998, 5(1). 전해정, 패널공적분을이용한거시경제변수및주택정책이주택매매가격에미치는영향에관한연구, 부동산학보, 한국부동산학회, 2014, 57. 우경, 글로벌금융위기전 후로거시경제변수와부동산시장간의관계에대한연구-동적패널분석을이용하여, 부동산학보, 한국부동산학회, 2014, 58. 정은주 이기우, 주택시장최소유동성유지를위한거래량산정에관한연구, 부동산학보, 한국부동산학회, 2014, 56. 최공필, 마르코프전환모형에의한시계열분석, 금융연구, 한국금융연구원, 1992, 6(2). Burns, A, F. and W. C. Mitchell, Measuring Business Cycles, National Bureau of Economic

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에너지경제연구제 16 권제 1 호 Korean Energy Economic Review Volume 16, Number 1, March 2017 : pp. 35~55 학술 전력시장가격에대한역사적요인분해 * 35

에너지경제연구제 16 권제 1 호 Korean Energy Economic Review Volume 16, Number 1, March 2017 : pp. 35~55 학술 전력시장가격에대한역사적요인분해 * 35 36 37 38 39 40 41 < 표 1> 표본자료의기초통계량 42 [ 그림 1] 표본시계열자료의추이 43 < 표 2> 수준및로그차분변수에대한단위근검정결과