본 연구에서는 각 지역별 아파트 매매가격이 다르게 변동되고 있으나, 서울의 아파트 시장이 전국의 부동산 시장에 영향을 줄 뿐 만 아니라, 정책수립과 진행에 있어 거시적으로 중요한 지역만큼 서울의 아파트가격을 중심으로 진행하고자 하며, 부동산 관련 변수와 경제변수가 아파트가격에 미치는 영향에 대하여 변동성과 연동되는 지표를 분석하고자 하였다.
주택담보대출 증·감은 금리에 따라 적용됨에 따라 이를 본 연구에 반영하여 최종적으로 변수를 금리, 통화량, 거래량, 주택담보대출금액, 그리고 전세가격지수를 통해 연관관계를 살펴보고자 하며, 생산과 직접적으로 연관된 소득을 반영하여 영향관계를 분석하고 시사점을 도출하고자 한다.
아파트 매매가격에 대한 영향관계를 분석하고자 거시경제분석 이론을 도입하여, 자료의 정상성을 검증하는 단위근 검정, 변수간의 선형관계를 분석하는 공적분 검정, 변수간의 상호 관계를 볼 수 있는 그랜저인과관계를 통해 본 연구의 모형을 설정하고, 충격반응분석을 통해 자료에 대한 실증적인 연관관계를 분석하였다. 또한, 모형의 분산에 대한 지지정도를 파악하여, 변수의 영향관계를 분석하고, 이를 통해 결론을 도출하였다.
첫째, 그랜저 인과관계 결과 전국 아파트 실거래 매매지수에 영향을 주는 변수는 전세가격지수 1차~4차, 아파트 매매 거래량 3차~4차, 시중금리 1차에서 그랜저 인과한다.
서울에 대한 영향관계를 살펴본 결과 아파트 실거래 매매지수에 영향을 주는 변수는 전세가격지수 2차, 아파트 매매 거래량 2차~4차, 시중금리 1차~3차, 주택담보대출금액 1차~2차, 통화량 1차~4차에서 그랜저 인과한다.
둘째, 통해 변수간의 영향관계를 살펴보았으며, 비록 개개의 변수가 비정상데이터를 가지더라도 이들의 선형결합은 정상일 수 있다는 공적분관계를 규명한 결과 전국 및 서울 모두 공적분관계를 이루고 있어 VAR모형이 아닌 VEC모형을 사용하여 단기균형관계와 장기균형관계를 살펴보았다.
셋째, 모형 설정은 그랜저 인과관계와 경제관점에서 모형을 설정하고 전국 및 서울지역 모두 1차 모형으로 선행하고 VEC모형으로 최종적인 모형을 세웠으며, 모형에 의한 충격반응분석과 분산분해 분석을 진행하였다.
넷째, 충격반응결과 시중금리는 전국이나 서울모두 반대방향으로 움직이고 있으며 반응의 강도도 무척 높았다. 부동산 거래량과 전세가격지수는 초기에 아파트 실거래 매매가격지수와 정(+)의 관계를 이루고 있으나, 서울은 거래량이 늘어날수록 충격이 음(-)의 부호를 가지고 있어 투기지역지구 지정 등 외적인 요인에 의해 반대 현상이 일어난 것으로 파악된다. 또한, 통화량이나 주택담보대출금액의 상승이 아파트 실거래 매매가격지수에 영향은 미미한 것으로 나타났다. 이는 저금리 시대가 지속되면서 시장에 자금이 풀리고, 투자처를 찾지 못한 유동자금이 예상외도 많은 점, 그리고 경제가 어려워지면서 부익부빈익빈 현상이 두드러지며, 이들의 유동자금이 대기상태에 있는 것도 주요 원인으로 볼 수 있다.
그럼에도 불구하고 서울의 아파트 실거래 가격이 전국의 많은 차지하고 있으나, 지방마다의 특성에 따라 변수의 영향도가 달라질 수 있다는 것을 간과하였다. 따라서 이러한 지방특성에 맞는 지표와 거시경제변수는 향후 연구로 남으며, 부동산 특성을 대표할 수 있는 거시경제변수의 연구도 함께 진행되어야 할 것이다.