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인터넷 검색 활동과 주택 가격 및 거래량 간 동적 관계 분석

A Dynamic Relationship Between Internet Search Activity, Housing Price, and Trading Volume

김대원(Kim, Dai Won) , 유정석(Yu, Jung Suk) 저

pp.125~140 (16pages)

간행물명 : 부동산연구
권/호 : 부동산연구 제24권 제2호 / 2014
발행기관 : 한국부동산연구원
간행물유형 : 학술저널
주제분류 : 지역개발
파일형식 : PDF

초록

한국어초록
주택 시장에서 인터넷 검색 활동의 흔적은 집단적 사고이자 장래 주택 구매 수요의 반영을 의미한다. 따라서 인터넷 검색 활동과 주택 가격 및 거래량 간 유의미한 관계를 포착할 수 있다면, 이는 곧 인터넷 검색 활동이 주택 구매 수요의 대리 변수로서 미래 주택 시장을 예측할 수 있는 지표로 활용될 수 있음을 의미하게 된다. 이러한 맥락에서 본 연구는 인터넷 검색 활동과 주택 가격 및 거래량 간의 동적 관계를 확인하기 위하여 서울시 23개 행정구, 2007년 1월부터 2014년 2월까지를 연구 대상 및 범위로 설정하고, 인터넷 검색 활동의 대리 변수로서 “네이버 트렌드” 자료를, 주택 가격 및 거래량의 대리 변수로는 아파트매매가 지수 및 아파트매매거래량 지수 패널 자료를 사용하여 실증 분석을 실시하였다.
Arellano-Bond 동적 패널 모형 추정 결과, 인터넷 검색 활동은 일정 기간의 시차를 두고 주택 가격 및 거래량에 유의미한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 패널 VAR 모형을 통한 IRFs 및 FEDVs 분석 결과, 인터넷 검색 활동은 주택 가격 및 거래량에 1차 시차에서 가장 큰 양(+)의 영향을 미치며, 주택 거래량 보다는 주택 가격에 더 큰 비중으로 영향을 미침을 확인할 수 있었다. 패널 Granger 인과성 검정 결과, 인터넷 검색 활동과 주택가격, 주택 가격과 거래량은 상호 순환적 인과성을 갖는 것으로 나타났다.
영어 초록
In the housing market, the internet searching activity trail means collective thinking and represents purchase intent. Therefore, if we can capture the meaningful relationship between the internet searching activity, the housing price, and the housing trading volume, it would mean we can predict the future using the internet searching activity data as a index for the housing market. In this context, we conducted the empirical research to examine the dynamic relationship between the internet searching activity and the housing price and trading volume.
Using the “NAVER Trend data as a proxy for the internet searching activity, the apartment sale price index as a proxy for the housing price, and the apartment trading volume index as a proxy for the housing trading volume, we set up the panel data of 23 autonomous districts in Seoul form Jan. 2007 to Feb. 2014.
In results from the Arellano-Bond dynamic panel model, we found that the internet searching activity had an positive(+) effect on the housing price and trading volume with some time lags. From the results of IRFs and FEVDs derived from the panel VAR model analysis, we also found that the internet searching activity had the strongest effect on housing market at the first order lag and influences much more on the housing price rather than the trading volume. In addition, panel Granger causality test results showed that the internet searching activity and the housing price, the housing price and trading volume had mutual cyclic causalities each other.

목차

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 선행연구 고찰 및 연구의 차별성
Ⅲ. 연구의 범위 및 방법
Ⅳ. 실증분석 결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌