서울시 아파트 매매시장과 경매시장 및 공매시장의 상호관계 연구 -- 김도균 정재호

서울시 아파트 매매시장과 경매시장 및 공매시장의 상호관계 연구 -- 김도균 정재호 

 

차 례
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰 및 선행연구 검토 
1. 부동산 가격결정 이론
2. 부동산 경매의 개념
3. 부동산 공매의 개념
4. 선행연구 및 연구의 차별성
Ⅲ. 연구의 모형 및 분석절차
1. 연구의 모형 설정  
 2. 변수선정
3. 연구모형에 따른 분석절차 
Ⅳ. 실증분석 결과
1. 충격반응분석
2. 분산분해분석
Ⅴ. 결론 

 

국문초록 

본 연구의 목적은 부동산 매매시장과 경매시장, 공매시장의 영향관계와 선·후행 관계를 파악하기 위하여 각각의 시장을 실증분석 하였다. 매매시장에서의 변수로는 서울시 아파트 실거래가격지수와 거래량을 경매시장에서의 변수로는 대법원 경매정보의 서울시 아파트 경매매각가율과 경매매각건수를 사용하였으며 공매시장에서의 변수로는 한국자산관리공사에서 진행하는 온비드를 통해 서울시 아파트 공매낙찰가율과 공매낙찰건수를 선정하여 VAR을 구축하고 분석하였다. 서울지역의 매매가격지수는 거래량과 공매낙찰가율의 순으로 영향을 미치며 나머지는 영향이 미미했다. 거래량의 경우, 경매매각가율과 경매매각건수 순으로 영향을 미치고 경매매각건수는 경매매각가율과 거래량 순으로 영향을 미친다. 경매매각가율은 경매매각건수에 영향을 미치며 공매낙찰건수는 공매낙찰가율과 경매매각건수, 거래량 순으로 영향을 받고 공매낙찰가율은 다른 변수들에 영향을 거의 받지 않는 것으로 파악되었다. 

 

Ⅰ. 서 론  

최근 아파트매매가격이 상승하면서 부동산재테크에 대한 관심이 높아졌고, 이러한 현상으로 부동산재테크의수단으로 많이 활용되고 있는 부동산경매와 부동산공매에 대한 관심이 높아지고있 다. 매매시장과 경매시장, 그리고 공매시장의 선·후행성여부나 영향관계에 대하여 언론이나 속설등을 통해 언급이 되고있으나 실증적연구는찾아 보기쉽지않다. 본연구를 통해 매매시장과 경매시장 그리고 공매시장의 특성을 분석하고 각 시장의 균형관계 및 영향관계에 대하여 실증분석 하고자 한다. 
   본 연구는 세개의 시장을 동시에 실증분석하는 것에 학문적 관점에서 기존연구와 차별성을 가지며, 실무적으로 경매시장과 공매시장을 이해하고 분석하는데 도움을 줄것으로 보여 부동산의 매입시기 및 투자시점에대한 기초자료로 활용될 수 있고 이를 바탕으로 정부의 부동산정책에 기여함을 목적으로 한다. 
   연구의 방법은 자료의 안정성과 정상성을 확인하고 단위근검정과 적정모형을 식별하고 추정하기 위하여 적정시차 검정을 하였다. 이후 모형 내에 투입될 변수의 선정과 투입순서를 정하기 위하여 그레인저 인과관계 검정을 하였고, 결합변수의 장기적인 균형관계를 파악하기 위하여 공적분 검정을 수행한 결과 서울시는VAR모형을구축하였다. 모형을 기반으로 충격반응분석을 진행하고 변수들 영향력의 방향 및 행태, 지속성등을 분석하였다. 그리고 분산분해분석을 통하여 상대적 영향력의 크기를 판단하였으며, 시계열 분석을 위하여 R 4.1.0과 EVIEWS 12 의 통계프로그램을 이용하였다. 

 Ⅱ. 이론적 고찰 및 선행연구 검토  

1. 가격결정이론  

  주택 특성의 변화에 따른 주택가격의변화는 주택특성의 양이나 질이 변하여 주택가격이 변하는 것 또는 주거환경이 변하여 주택가격이 변하는 것을 의미한다. 반면, 특성가격의 변화에 기인한 주택가격의 변화는 소득변화, 인구변화, 이자율변화, 선호도변화 등에 따라 주택가격이 변하는 것을 의미한다.1) 
  주택시장이란 주택의 거래가 이루어지는 추상적인 장소이며, 다른 재화와 마찬가지로 수요와 공급이라는 균형속에 이루어지는 시장을 말한다. 즉, 일반재화의 시장을 수요와 공급을 통하여 가격조정 및 결정을 하는 공간이듯이 주택시장 또한 수요와 공급을 통해 경쟁적 이용에 의한 공간배분과 주택 교환 및 가격결정의 공간이라할 수 있다.2) 
    DiPasquale&Wheaton(1996)3)은 부동산시장을 미시적, 거시적으로 영향을 미치는 공간시장과 자산시장으로 구분하고 부동산개발시장의 변화를 통해 부동산시장의 균형을 설명한다. 즉, 임대시장과 매매시장의 작동원리를 수요와 공급이론으로 설명한다. 건물을 구입하는 목적이 실제 거주하기위함이 아니라 건물을 임대하여 임대료를 받고 향후 처분하여 자본이득(매도차익)을 실현하기 위한 투자목적이라면DiPasquale&Wheaton 의 부동산자산시장의 가격결정이론을 주택시장에 적용할 수 있다. 

1) 이용만·박헌수·이창무, 「부동산 실거래가격에 기초한 주택가격지수개발」 한국감정원, 2007, pp.9.  2) 류제형, 「감정평가이론」리북스, 2009, pp.133-220  3) DiPasquale, D. and Willam C. Wheaton, 「Urban Economics and Real Estate Market」, Prentice-Hall, 1996,  pp.7-20.

 2. 경매의 개념  

부동산경매는 채무자가 변제일까지 채무를 상환하지 않을 경우, 채권자의 신청에 의해 채무자의 부동산에 대하여 법원을 통해 경쟁입찰방식으로 매각하고 그 매각대금을 배당절차를 통해 채권자의 금전적인 채권을 변제받게 하는 절차를 말한다. 
  매도인이 다수의 매수희망자에게 구두 또는서면으로 매수의 청약을 하여 그 중 최고가격으로 청약한 사람에게 매도의 승낙을 함으로써 이루어지는 매매의 한 형식이다.4) 강제집행의 성격을 가지고 있으며 채권자를  위해서 국가가 집행권원이 되어 사법상의 청구권을 강제적으로 실현시키는 법적절차이다. 
  부동산경매의 종류에는 강제경매와 임의경매가 있는데 강제경매는 채무자가 소유한부동산을 압류하고 매각을 진행한 후 매각된 대금을 채권자에게 돌려주는 절차이다. 예를 들어 채권자가 채무자를 상대로 소송을 하여 승소판결을 받았어도 채무자가 계속하여 채무를 변제하지 않을 경우채권자는 채무자의부동산을 압류하고매각하여 매각된 대금으로 채무를 받아내는 절차가강제경매다. 
  임의경매는 통상적으로 담보권의실행을위한경매를의미한다.채무자가채무를 이행하지 않을 경우저당권등담보권을 가진채권자는담보권을실행하여담보물이 부동산 등을매각하고그매각대금에서채권을 회수하게 되는데 이것이 임의경매이다. 
   경매는시세보다저렴하게부동산을매수할수있다는장점이있지만,물건분석이나권리분석등의실수를하면손해를볼수 있는단점도가지고있다.그러므로경매에 관심이 있는투자자들은정확한부동산권리분석과경매부동산에대한가치분석을하는 것이 매우 중요하다. 

4) 정용우, 「부동산 경매·공매에 대한 이해」 부연사, 2008, pp.15.

 3. 공매의 개념  

  공매는 국가 등이 가지고 있는 자력집행권에 의한 체납처분절차로 체납자의 소유재산에 대해 압류를 하고 대통령령으로 정한 바에 따라 공개매각하여 경쟁계약에 따라 환가하는 강제집행 절차를 말한다. 
   공매는 넓은 의미로는 공개매각 또는 공공기관에 의한 매각으로 사용되며 좁은 의미로는 체납처분의 일환으로 압류재산을 입찰이나 경매의 방법으로 행하는 강제환가처분 등 다양한 의미로 쓰인다.5) 
   공매는 자산을 매각하는 기관이 지정하는 곳에서 입찰하여 진행을 하지만, 최근에는 한국자산관리공사가 구축하여 운영하는 전자자산처분시스템인 온비드를 이용하여 대부분 이루어지고 있다. 세관공매나 부동산신탁공매 등 일부는 아직까지 현장에서 진행되는 경우도 있지만 인터넷을 이용한 온비드의 이용이 점차 증가하고 있다.
공매로 부동산을 취득하게 되면 시세보다 저렴하게 부동산을 매수할 수 있고, 토지거래허가나 자금조달계획서의 제출의무가 없어 각종 규제를 받지 않는 장점이 있다. 
   또 현장에서 이루어지는 법원경매와 달리 인터넷을 이용한 입찰을 할 수 있어 코로나 19로 위축된 경매에 비해 인기가 더해지 있다.

5) 이정환, “경제 요인에 따른 공매체감지수가 부동산 공매시장에 미치는 영향 연구”, 동의대학교 박사학위논문, 2018, pp.9.

 4. 선행연구 및 연구의 차별성 

1) 선행연구 검토 

본연구는 부동산매매시장과 경매시장, 그리고 공매시장의 선행연구들을 다음과 같이 제시하였다. 
  임재만(2011)은 거래량 증가는 가격 상승으로 이어지고가격이상승하면항상거래량 증가로이어지며가격과거래량의관계는 물가나대출시장, 채권시장, 주식시장의 충격에영향을받고주택시장은대출시장보다는 물가, 채권시장, 주식시장의 영향을 받는 것으로 확인하였다.6) 
   서성수(2012)는 부동산 매매시장과 경매시장의 상호관계에 대하여 아파트매매지수와 경매통계의 낙찰가율과 경매건수를 이용해 실증적분석을 통하여 장기적으로 낙찰가율이 상승하면 매매가격도 상승한다는사실을 확인하였다.7) 
   전해정(2013)은 서울지역의 매매가격지수와 경매건수 및 매각가율자료를 활용하여 상호간의 선·후행 관계를 분석하여 주택가격이 상승하면 경매가격이 상승하는 현상이 나타나 매매시장이 경매시장에 선행하는것으로 분석하였다.8) 
   현문길(2014)은 서울지역은 토지시장이 경기변동보다 선행하고,  토지시장을 기준으로 경기변동, 아파트매매시장, 아파트경매시장의  전달대비 변화율 순으로 선행성이 나타나고, 이런 인과관계가 계속 순환되는 것을 확인하였다.9) 
   백석기(2015)는 거시경제변수인 소비자물가지수, CD금리, 경제심리지수, 주택매매가격지수, 지가지수는 압류재산 공매낙찰가율에 영향을 주고 받지만 그영향력의 시차는 거시경제변수와 지역에 따라각각다르게 나타남을 확인하였다.10) 
   임의택,이호병(2015)은 경매낙찰가율에(+) 영향을 미치는 요인은응찰자수이고, (-) 의 영향을미치는요인은유찰횟수로확인하였으며수도권지역보다는서울지역의아파트 낙찰가율이 높은 것을 확인하였다.11) 
   이지영(2017)은 매매가격과 거래량의 선·후행 관계를실증분석하여매매가격기대상승률이높아지면전세가격비율도동반상승하고매매가격이높은행정구역일수록 전세가격 비율이 높은 것을 확인하였다.12) 
   이종필(2017)은 주택가격과 주택거래량은(+)의 관계이며, 주택거래량이 주택가격에영향을미치는효과는미미하고,주택가격은 주택거래량에 큰영향을미치는것으로 분석하였다.13)  
   이정환(2018)은 공매시장에 대한 이해를돕고, 공매제도의발전및후속연구를위해 공매참여자들의 시장체감에따른부동산 공매시장의 변화를 분석하였다.14)  
   정재호,김종하(2018)는 압류부동산 공매낙찰가와경매낙찰가는상호밀접한관계를가지고있으며경매낙찰가는압류부동산공매낙찰가에 가장 많은영향을미치고있어경매시장을기반으로공매시장예측가능성을 확인하였다.15) 
   정재호(2020)는 대전·세종·충남 지역에실거래가격지수는 대전 실거래가격지수에 영향이 자체변수를 제외하고 가장큰것으로확인하였으며매매거래현황의경우,지역별실거래가격지수는세종실거래가격지수에영향이큰것으로나타나신도시실거래가격지수형성이매매거래현황에영향을주는 것을 확인하였다. 16)  

6) 임재만, “주택거래량은 주택 가격 변동을 설명할 수 있는가?”, 국토연구, 제69권, 2011, pp15.  7) 서성수, “주택 매매시장과 경매시장의 상호 관계에 관한 실증연구”, 영산대학교 박사학위논문, 2012, pp142-146.  8) 전해정, “주택 매매시장과 경매시장간의 상관관계에 관한 실증연구 : 글로벌 금융위기 전·후를 중심으로”, 한국부동산연구, 제23권 제2호, 2013, pp130-131.  9) 현문길, “부동산시장과 경매시장 및 경기변동간의 상호 연관성에 관한 연구–서울특별시와 6대광역시의 아파트와 토지를 중심으로”, 목원대학교 박사학위논문, 2014, pp138-141 10) 백석기, “거시경제요인과 부동산공매시장 관계 연구”, 목원대학교 박사학위논문, 2015, pp112-116.  11) 임의택,이호병, “수도권 아파트의 경매낙찰가율에 미치는 영향 요인 연구”, 부동산학보, 제69권 제9호, 2017  pp128  12) 이지영, “벌집순환모형에 의한 주택가격과 거래량과의 관계”, 한성대학교 박사학위논문, 2017, pp129-133.  13) 이종필, “주택가격과 주택거래량 상관관계–VECM 분석-”, 영산대학교 박사학위논문 2017, pp106-109.  14) 이정환, “경제 요인에 따른 공매체감지수가 부동산 공매시장에 미치는 영향 연구”, 동의대학교 박사학위논문, 2018, pp107-108.  15) 정재호·김종하, “부동산공매시장과 경매시장의 동태적 균형관계 분석”, 금융과공공자산연구, 제2권 제1호, 2018, pp20.  16) 정재호, “세종·대전·충청지역 간 아파트 가격과 거래량의 상호 영향관계 연구”, 부동산정책연구, 제21권 3호, 2020 pp17.

 2) 선행연구와 차별성  

본연구는선행연구의학위논문및관련학회학술지와각종연구보고서,그리고공공기관에서공개한정보를수집하여기초자료로 활용하였다. 본연구는선행연구와다음의차별성을 갖는다. 
   첫째, 분석대상 지역과 변수선정이다. 분석대상 지역은 거래량과 인구수가 가장 많은 서울시로 선정하였으며 각시장의변수로는 매매가격지수, 거래량, 경매매각건수, 경매매각가율, 공매낙찰건수, 공매낙찰가율을선정함으로써다른선행연구들과차 별성을 가지고 있다. 
   둘째, 시간적범위이다. 부동산실거래가 신고가 의무화 되어 주택거래량이 공개된 2006년 1월부터 2020년 12월까지의 자료를 시계열로 정리하여 연구의 시간적 범위를 확대하였다. 
   셋째, 내용적 범위이다. 기존 선행연구는 매매시장과 경매시장, 경매시장과 공매시장등두개의시장을비교한연구가대부분이다. 본 연구는 세 개의 시장을 동시에분석한다는 점에서 선행연구와 가장큰차별성을 가지고 있다. 
   본연구의다양한분석을통해조금더 의미있는결론에접근할수있을것으로판단된다. 

 Ⅲ. 연구의 모형 및 분석절차  

1. 연구의 모형설정  

 

Christopher Sims(1980)17)는 과거의 경제자료 속에서 통화정책과 재정정책, 거시경제변수 간의 인과관계를 분석해 내고자 인과관계를 실증적으로 분석해 낼수있는 계량모형 개발을 추구하여 벡터자기회귀(Vector Auto Regression; VAR) 모형을 창안했다. 위 모형은 각 경제변수들 간의 시계열 변수들 사이의 영향관계를 밝히기위하여 모형내의 과거치를 사용하여 모형의모수를  추정한다.  
  특정한 경제이론의 제약을 받지않은 상태로 통계적추정을 통해 제약조건을 도출하는 VAR은 모든 변수를 내생변수로 취급하여 타 시계열과의 동태적인 상관관계를 통해 예측력을 높일수있다. 또한 VAR은 모형내의 변수들 사이의 동태적 인과관계를 분석하여 변수의 외부충격이 전체 모형에 미치는 영향 및 모든 변수들의 동시적 외부충격이 각 변수에 주는 영향을 분석할 수 있다. 이에 따라 구조 변화에 적응력이 높은 장점을 가지며 부동산시장모형에서 많이 사용되고 있다. 

본 연구는 VAR모형을 구축하기 위하여 [표 1]과 같이 서울지역아파트의 trading volume, 거래, auction sale price, 경매매각가율, 공매낙찰건수, 공매낙찰가율을 변수로하였으며,각변수들중하나를종속변수로, 나머지를 독립변수로하여분석을실시하였다. 분석에 사용된각자료들은자료들의 수준의차이와분산의안정화를위하여 로그 변환을 한 뒤분석을 하였다. 
  하지만 변수들 간에 공적분관계가 존재하게 될 경우 시계열의 정상성을 만족하지 못하는 장기균형관계를  고려하지 않는 VAR모형 적용은 잘못된 결과를 도출할 수 있다. 즉, 변수 간 장기균형관계가 존재함에도 불구하고, 장기균형관계를 고려하지 않을 경우, 모형의 모수추정결과가 부정확하게 나타나는 문제점이 발생한다.이에먼저, 공적분검정을 통하여, 공적분관계가 없을 경우 VAR모형을 선택하게되며, 공적분관계가 존재할 경우, VEC 모형을 선택한다. 본 연구에서는 공적분 검정 결과에서 공적분관계가 존재하는 지역은 VEC 모형을제시하고 공적분 관계가 존재하지 않는 지역은 VAR모형을 제시한다. 

 2. 변수선정  

본 연구는 매매시장과 경매시장, 그리고 공매시장의 상호관계를실증분석하기위하여 다음과 같이 변수를 선정하였다. 
매매시장에서의 변수로는 한국부동산원의지역별아파트실거래가격지수와거래량을선정하였고경매시장에서의변수로는 대법원경매정보의지역별아파트경매매각가율과경매매각건수를사용하였으며공매시장에서의 변수로는 한국자산관리공사에서 진행하는온비드를통해지역별아파트공매낙찰가율과 공매낙찰건수를 선정하였다. 각각의 시계열자료를기반으로2006년 1월부터 2020년 12월까지의 서울시 아파트데이터로 한정하였다.

 3. 연구모형에 따른 분석절차  

  본 연구의 분석절차는 아래[그림1]과 같다. 우선 연구주제에 맞춰 분석하고자 하는 변수들을 선정하였으며,각 변수들의 시계열적 특성에 따라 연구방법을 설정하였다. 이후, 시계열 자료의 기초통계량과 시계열 도표를통해 자료를 전반적으로 확인하고 자료의 안정성을 검증하였다. 다음으로 그레인저 인과관계 검정과 공적분 검정을 통해 선정한 변수사이의 그레인저 인과관계와 공적분관계를 파악하였으며 ,앞서 안정성검증결과를 바탕으로 VAR 또는 VEC 모형을 적합한후, 모형을 활용하여 충격반응분석과 분산분해분석을 통해 분석결과를 해석하였다.  

Ⅳ. 실증분석 결과  

1. 기술통계량  

본 연구에서 사용된 자료는 서울시 아파트에 대한 매매 가격지수, 거래량, 경매매각건수, 경매매각가율, 공매낙찰건수, 공매낙찰가율로서  2006년 1월부터  2020년 12월까지 132개월간의  월 자료이다. 서울지역 자료의기술통계량을 살펴보면, 매매가격지수는 최소 66.28에서 최대 113.46으로 나타났으며, 평균지수는  93.49이었다. 거래량의 경우 최소1,213건에서 최대 25,382건이 거래되었으며, 평균적으로 약 7,164건이 거래되었다. 
   경매매각건수와 공매낙찰건수의 경우 각각 평균적으로 약137.12건, 4.31건이 이루어졌으며, 최소 0건에서각각 최대1,337건, 17건으로나타났다. 경매매각가율과 공매낙찰가율은 각각 평균89.59%, 77.35%로 나타났으며 최소 0%에서 각각 최대124%, 241.89%로 나타났다. 공매낙찰과 경매매각이 없던 월의 경우에 최소값이 0으로 나타났다.  

 2. 정상성 검정(단위근 검정)  

 VAR모형의 시계열변수들은 위의 정상성을 만족한다는 가정하에서 사용된다. 만약 시계열변수들이 비정상적 (Non-Stationary)인 경우, 변수 간에 아무런 인과관계가 없음에도 불구하고 회귀분석에서 높은 적합성을 가질 수 있는 가성회귀(Spurious Regression)의 문제가 발생될 수 있다. 가성회귀란 독립변수가 늘어남에 따라 종속변수에 대한 설명력이 높아지는 현상을 말한다. 시계열변수가 정상성을 만족하는지 가설검정을 위해 단위근검정을 수행한다. 검정결과 시계열변수에 단위근이 존재한다면 정상성을 만족하지 않는 것으로 판단하여 차분(Differencing) 또는 추세 제거(Detrending) 등의 방법을 통해, 시계열을 안정화시켜주고정상성을만족하게한후, 분석을 수행한다. 

  단위근검정(ADF 검정)은 시계열 자료의 정상성을 확인하는 검정으로서, 유의수준 0.05보다 유의확률이 작을 경우, 단위근을 가지고 있다는 귀무가설을 기각하게 되며, 이는 원자료가 정상성을 만족하는 것을 의미한다. 서울지역의경우, 상수항이 존재하는 가정 하에서 거래량, 경매매각건수, 경매매각가율, 공매낙찰건수, 공매낙찰가율 변수에 대한 ADF 검정의 유의확률이 유의수준0.05보다 작아, 정상성을 만족하는 것으로 나타났다. 하지만 매매가격지수 변수는 상수항 존재 가정과, 상수항과 추세가 함께 존재하는 가정 모두에서 유의확률 이유의 수준0.05 보다 커 정상성을 만족하지 않는 것으로 나타났다. 매매가격지수 변수를 제외한 모든변수의 정상성이 만족함에 따라, VAR 모형을 활용한 분석이 적합할 것으로 사료된다. 

 

3. 그레인저 인과관계 분석  

  그레인저 인과관계 검정(Granger Causality Test)은 서로 다른 두 시계열의 시계열적 인과관계를 검정하는 방법으로 F통계량을 이용하여 시계열적 변수사이의 인과 관계를 검정하는데 사용되는 보편적인 검정 방법이다. [그림 2]를 통해, 1~5차 시점에서 각 변수사이에서 1개 시차 이상 영향관계가 있는지를 종합적으로 살펴보면, 매매가격지수는 거래량과 공매낙찰건수와 상호 영향을 주고받는 것으로 나타났으며, 공매낙찰가율에 영향을 주는것으로 나타났다. 거래량은 경매매각가율에 영향을 주고 공매낙찰건수에 영향을 받는 것으로 나타났다. 

 

경매매각건수는 공매낙찰가율, 경매매각가율에 영향을 주고 공매낙찰건수에 영향을 받는 것으로 나타났다. 경매매각가율은 공매낙찰가율에 영향을 주고 거래량과 경매매각건수에 영향을 받는것으로나타났다. 공매낙찰건수는 거래량, 경매매각건수, 공매낙찰가율에 영향을 주는 것으로 나타났다. 
   마지막으로거래량을제외한나머지변수에 영향을받는것으로나타났다.이를종합해보면, 서울 지역아파트시장에서는매매가격지수, 거래량, 공매건수가 서로 상호적으로 선후행하는 인과관계가 나타나고 있으며, 매매가격지수는거래량과공매낙찰건수에 그레인저 인과하고, 거래량은 경매매각가율에5차시점에, 공매낙찰건수는경매매 각건수에, 경매매각건수는 경매매각가율에 그레인저인과하고경매매각가율은공매낙찰가율에그레인저인과함을알수있다. 공매낙찰가율은또한매매가격지수와공매건수로부터도그레인저인과하여,최종적으로
각변수가공매낙찰가율에그레인저인과함을 알수있다. 

 4. 공적분 검정  

  VAR모형을 적용하기 위해서는 변수가 단위근을 갖지 않는 정상성을 만족하는 시계열이어야 하며, 변수간에서로 공적분관계를 갖지 않아야 한다. Engle and Granger(1987)18)에 따르면 개별 변수로는 단위근을 갖는 정상성을 만족하지 않는 시계열이지만, 이들 변수들이 동일차수로 적분되어 있고 그들의 선형결합이 정상적 시계열을 생성한다면 이러한 선형결합은 공적분관계를 갖는다. 즉, 공적분관계는 정상성을 만족하지 않는(non-tationary) 시계열들끼리 선형결합에 의해 정상성을 만족하는 시계열이 되는 관계를 말한다. 

18) Engle, R. F. & Granger, C. W. (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and  testing. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 251-276

   공적분 관계의 경제적 의미는 변수들간에 안정적 장기균형관계(Long-Run Equilibrium Relationship)가 존재한다는 것이다. 공적분 관계를 검정하는 방법에는 단일변량 시계열간의 공적분 관계를 검정하는  Engle and Granger(1987)의 방법과 다변량 시계열 간의 공적분 관계를 검정하는 Johansen and Juselius(1990)의 방법이 있다. Johansen방법에서는 트레이스 통계량( )과 Max_Eigen 통계량(max )을 사용한다. 
    Johansen 공적분 검정(Johansen's  Cointegration Test)은 공적분 관계의 수와 모형의 파라미터들을 최우 추정방법(MLE)으로 추정하고 검정하는 방법으로, 모든 변수를 내생변수로 간주한다는 점에서 종속변수를 선택할 필요가 없으며 여러 개의 공적분 관계를 식별해낼 수 있다. 그레인저인과 관계결과를 통해 각 변수들에영향을 미치는 변수를 독립변수로서 선택하였으며,  VAR 모형의 추정 오차를 통해 적정시차 p를 선택한뒤, VAR(p) 모형에 대해 공적분 여부를 검정하였다. 이를 위해, 무제약 VAR 모형을 먼저 설정한다음, 적정시차 를검정한 결과를 확인하였으며, 모형선택의 기준으로는 Akaike Information Criterion(AIC) 대신, 모수의 절약성을 고려할 수 있는 Schwarz Information Criterion(SC)를 사용하였다. 
   서울지역의 자료의 경우, 적정 시차분석결과를 살펴보면, 1 시차일때, SC 값이 가장 낮아 적정 시차는 1로나타다. 그리고 매매가격지수를 제외한 나머지 5개 변수들이 정상성을 만족하는 것으로 나타나, 각 변수 사이의 공적분 관계는 고려하지 않고 VAR(1) 모형을 고려하였으며, 요한슨 공적분 검정결과에서도 변수간 공적분관계가 없는 것으로 나타났다.  

 5. 장기적 균형관계(VAR)  

서울 지역의 경우 VAR 모형이 적합하여 공적분을 통한 장기적 균형관계는 확인할 수 없고 단기적으로 매매가격지수는 매매가격지수와 거래량, 경매매각건수, 공매낙찰가율에 양의 영향을 받았고 거래량은 매매 가격지수에 음의 영향을, 경매매각가율에 양의 영향을 받았다. 경매매각건수는 매매가격지수와 경매매각가율에 음의 영향을 받았으며 경매매각건수에 양의 영향을 받았다. 경매매각가율은 경매매각건수에 음의 영향을받았고 공매낙찰건수는 매매가격지수에 음의영향을, 거래량과 경매매각건수, 공매낙찰가율에 양의 영향을 받았다. 마지막으로공매낙찰가율은공매낙찰가율에양의 영향을 받았다. 

 6. 충격반응분석  

  VEC는 분석하고자 하는 시계열자료가 단위근이 존재하여 불안정하지만, 변수들간에는 공적분 관계가 존재할 경우 적용하는 VAR 모형이다. 따라서 VAR모형에서 적용되는 충격반응분석과 분산분해분석을 그대로 적용할 수 있다. 
   충격반응분석은 VEC의 추정계수를 이용하여 변수의 잔차항에 충격이 가해지면 그 충격의 영향으로 모형내의 다른 변수들은 시간이 경과함에 따라 어떻게 반응하지를 관찰할 수있을 뿐만 아니라 변수들의 상호연관관계와파급효과를분석할수있다. 

   또한, 예측오차에 대한 각 변수의 기여도를 통해 분산분해분석을 할 수 있다. 서울지역의 충격반응 결과 매매가격지수는 거래량과 경매매각건수, 공매낙찰건수,공 매낙찰가율에서 정의 영향을 받았으며 거래량의 경우 공매낙찰건수와 공매낙찰가율은 정의 영향을 경매매각건수는 부의 영향을받았다. 경매매각건수는 경매매각가율과 공매낙찰건수, 공매낙찰가율에 정의 영향을 받았으며 거래량에는 부의 영향을 받았다. 경매매각가율은 거래량과 공매낙찰건수, 공매낙찰가율에 정의 영향을 경매매각 건수에 부의 영향을 받았으며 공매낙찰건수는 경매매각건수와 공매낙찰가율에 정의 영향을 받았다. 공매낙찰가율은 경매매각건수와 공매낙찰건수, 거래량에 정의 영향을 받았다. 

 7. 분산분해분석  

  충격반응분석을통해각변수에대한충격반응의 영향력을 분석하였는데, 그러면 그 영향력의크기는어느정도인지를분석하기 위해 예측오차 분산분해를 이용한다. 
   분산분해는 직교 오차의 각 구성요소들의MSE(Mean Square Error, 평균제곱오차)에 얼마나 기여하는가를 측정하는 것으로, 분산분해는 예측오차의 분산을 VAR에 속하는 각 변수들의 충격기여도에 비례하여 분해함으로써 각 변수의 상대적인 중요성을 발견하기 위한 기법이다. 즉, 한 변수의 움직임을 설명하는데 있어 다른변수들의상대적인 중요성을 알아보기 위하여 분산분해를 행한다. 
   분산분해는 직교 오차의 각 구성요소들의 평균제곱오차로 파악할 수 있으며, 예측 오차의 분산을 모형에서각 변수들의 충격에 비례하여 상대적인 중요성을 발견하기 위한 기법으로,어떤 변수에 관한 정보가 다른 변수에 얼마나 기여하는지 변수간 영향정도를 분산분해를 통해 제시할 수 있다. 즉, 변수별로 예측오차 분산이 어느정도 설명되는지를 살펴보기 위해 실시하는 분석방법으로 아래 결과에서 각 지역에 대한 변수들의 분산분해 결과를 제시하였다.
분산분해 결과 서울지역의 매매가격지수는 거래량과 공매낙찰가율의 순으로 영향을 미치며 나머지는 영향이미미하다. 거래량의 경우, 경매매각가율과 경매매각건수순으로 영향을 미치고 경매매각건수는 경매매각가율과 거래량 순으로 영향을 미친다. 경매매각가율은 경매매각건수에 영향을 미치며 공매낙찰건수는 공매낙찰가율과경매매각건수, 거래량 순으로 영향을 받고 공매낙찰가율은 다른 변수들에 영향을 거의 받지 않았다.  

Ⅴ. 결론  

  본 연구에서는 서울시 아파트매매시장과 경매시장, 그리고 공매시장의 영향관계를 검증하는 것에 초점을 맞추었다. 이를위해  2006년도 1월부터 2020년도 12월까지의 서울시의 아파트 매매가격지수, 거래량, 경매매각가율, 경매매각건수, 공매낙찰가율, 공매낙찰건수에 대하여 연구모형을 구성하였고 각각의 시장에 미치는영향관계에 대하여 실증적인 분석을 실시하였다. 분석방법으로는 시계열자료의 기초통계량과 시계열 도표를통하여 자료를 확인하고 안정성을 검증한 후, 각 지역별로 그레인저 인과관계를 확인하였다. 다음으로 공적분의 존재 여부를 검정한 후,VAR 모형을 통한 충격반응분석, 분산분해를 통해 각 변수사이의 영향 관계를 파악하였다. 
   시계열 자료의 안정성을 위해 단위근검정 (ADF 검정)을 실시한 결과, 서울지역의 경우, 각 변수들이 정상성을 만족하였으며, 변수사이의 공적분 관계가 없는 것으로 나타났다. 따라서 각 변수에 대해 VAR 모형을 적용하여 분석을 하였다. 이러한 실증분석을 통해 상호관계에 대한 연구결과는 다음과 같다. 
   첫째, 서울지역 아파트시장에서는 매매가격지수, 거래량, 공매건수가 서로 상호적으로 선후행하는 인과관계가 나타나고 있으며, 매매가격지수는 거래량과 공매건수에 선행하고, 거래량은 경매매각가율에, 공매낙찰건수는 경매매각건수에, 경매매각건수는 경매매각가율에 선행하는 것으로 나타났다. 경매매각가율은 공매낙찰가율에 선행하고 있으며 공매낙찰가율은 매매가격지수와 경매매각건수, 경매매각가율과 공매낙찰건수에 선행하는 것으로 나타났다. 
   둘째, 서울지역의 경우 단기적으로 매매가격지수는 매매가격지수와 거래량, 경매매각건수, 공매낙찰가율에 양의 영향을 받았고 거래량은 매매가격지수에 음의 영향을, 경매매각가율에 양의 영향을 받았다. 경매매각건수는 매매가격지수와 경매매각가율에 음의 영향을 받았으며 경매매각건수에 양의 영향을 받았다. 경매매각가율은 경매매각건수에 음의 영향을 받았고 공매낙찰건수는  매매가격지수에 음의 영향을, 거래량과 경매매각건수, 공매낙찰가율에 양의 영향을 받았다. 마지막으로 공매낙찰가율은 공매낙찰가율에 양의 영향을 받았다.
   본연구는 기존의 매매시장과 경매시장, 그리고 공매시장에 대한 선행연구들을 기반으로 서울시 아파트시장의 검증을 실시하였으며, 본 연구에 대한 시사점은 다음과 같다. 
   서울지역은 아파트 매매가격이 변함에 따라 거래량과 공매낙찰가율에 영향을 주었다. 거래량의 경우 공매시장에 주는 영향은 거의 없었으며 매매시장은 경매매각가율과 경매매각건수에 영향을 주어 거래량이 움직이기 시작하면 경매투자에 관심을 두는 투자자들이 늘어날 것으로 판단된다. 경매매각건수는 경매매각가율에 영향을 주었으며 거래량에도 영향을 주어 거래량과는 상호 영향관계가 존재함을 알 수 있다. 경매매각가율도 경매매각건수와 상호 영향관계가 존재하고 공매낙찰건수는 공매낙찰가율과 경매매각건수, 거래량에 영향을주는것으로나타났다. 경매시장과 다르게 공매낙찰가율은 다른 변수와의 영향관계가 없었고 공매낙찰건수와도 영향관계가 없는 것으로 나타났다. 서울지역의 경우 아파트가격에 따라 거래량과 공매시장에 영향을 주고 거래량에 따라 경매시장에 많은 영향을 주는 것으로 분석되었다.  
   본 연구는 매매시장과 경매시장, 그리고 공매시장의 영향관계를 분석해보는데 차별성이 있다. 그럼에도 불구하고 연구의 몇 가지 한계점을 가지고 있다. 첫째, 공간적 범위의 한계이다.본 연구에서는서울시로 한정하였지만 부동산시장參考文獻은 지역적 특성이 강해 좀 더 넓은 지역을 연구해 볼 필요성이 있다. 둘째, 부동산을 아파트로 한정하여 분석한 것이다. 주거용부동산은 아파트 외에도 단독주택과 다세대주택 그리고 다가구주택 등이 있어 더욱 세분화된 검증이 필요해보인다. 

   마지막으로 본 연구에서 제시하지 못한 토지와 상가 등 비주거용 부동산에 대한 분석은 향후 연구과제로 남겨두기로 한다.