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  • 서울 오피스 가격은 얼마나 올랐을까
  • 2018-07-06

부동산 가격변화를 알 수 있나

부동산 가격변화 왜 어려운가?
  • 주식은 시점마다 가격이 존재하기 때문에, 가격이 올라갔는지 내려갔는지 알기 쉽습니다.
  • 그러나 부동산 가격은 거래가 될 때에만 가격이 나타나기 때문에, 가격 변화를 알기 어렵습니다.
  • 그렇다면 방법이 없을까요?

로버트 쉴러(Robert J. Shiller)

노벨 경제학 수상자이자 예일대 교수인 로버트 쉴러는 부동산 가격의 변화를 알 수 있는 방법을 만들었습니다.
“반복으로 거래된 자료는 그 기간 동안의 가격변화를 알 수 있다.
만약 그 가격 변화를 시점별로 적절하게 분배할 수만 있다면, 시점별 가격 변화를 알 수 있을 것이다”

※ 사진: 블룸버그
부동산 가격변화 예를 들어 봅시다.
  • 그림과 같이 A, B, C 세 개의 부동산이 반복적으로 거래되었을 때, 2015~2018년까지의 연도별 가격상승률은
    어떻게 될까요?
케이스 쉴러 주택가격지수
  • 로버트 쉴러 교수는 이 방법으로 S&P/Case-Shiller Home Price Index 를 만들었습니다.
    - 지수는 앞의 예시와 같은 논리로 ※통계모형을 이용하여 만들어집니다
※ 통계모형의 종류는 부록에 있습니다
서울 오피스 매매지수
  • 저희도 같은 방법으로 ※서울 오피스 매매지수를 만들어 보았습니다.
    - 서울 오피스는 2009년 금융위기로 인해 5% 수준의 가격이 하락한 것 이외에는 지속적으로 상승하고 있습니다.
      (최근 3년 연평균 3.1% 상승)

※ 통계모형 추정결과와 연도별 지수 값은 부록에 있습니다.

매매지수와 Cap. Rate
  • 매매가격과 Cap. Rate는 상당한 반비례를 보여, 가격 상승이 Cap. Rate의 하락을 주도하였습니다
  • Spread는 금융위기 이후 일정수준을 유지하고 있기 때문에, 금리인상으로 Cap. Rate는 상승할 가능성이 있으나, 운용사 간의 치열한 경쟁으로 상승보다 정체할 것으로 보입니다
  • Cap. Rate의 정체로 매매가격은 임대료(또는 NOI)와 연동하여 상승할 것 입니다

※ 실질Cap. Rate(IGIS Research), Spread(=실질Cap.Rate-국고채 5년금리)

※ 실질Cap. Rate=명목Cap. Rate+렌트프리 고려

오피스와 타 자산 비교

매매지수와 타 자산비교
  • 주식과 아파트, 오피스의 가격상승을 비교해보면, 오피스의 가격상승이 주식의 상승과 비슷한 수준을 보이고 있어, 경제의 성장과 함께 오피스 자산가치도 상승하였음을 알 수 있습니다.
  • 주식의 경우 높은 가격상승을 보였지만 금융위기와 같은 경제충격에 변동폭이 크게 나타납니다.

※ KOSPI지수(한국은행),아파트매매지수(KB국민은행), 각 지수는 비교를 위해 2000년 100.0 변환

부록 : 지수 추정 결과

통계모형 추정결과
  • 통계모형은 Feasible Generalized Two Stage Least Square 입니다.
배당수익률에 대한 하나자산운용 티마크 그랜드호텔 명동, 유경PSG자산운용 서초하이트진로, 이지스자산운용 비교 표 입니다.
변수(연도) 계수 표준오차 t-value p-value 매매지수
(=1/계수*100) ‘00년 기준조정
1999(기준) - - - - 100
2000 0.8338 0.0728 11.46 <.0001 119.9 100
2001 0.7555 0.0648 11.66 <.0001 132.4 110.4
2002 0.6716 0.0568 11.83 <.0001 148.9 124.2
2003 0.6576 0.0565 11.63 <.0001 152.1 126.8
2004 0.5586 0.0471 11.85 <.0001 179.0 149.3
2005 0.4857 0.0421 11.54 <.0001 205.9 171.7
2006 0.4511 0.0408 11.06 <.0001 221.7 184.8
2007 0.3614 0.0319 11.34 <.0001 276.7 230.7
2008 0.3476 0.0290 11.99 <.0001 287.7 239.9
2009 0.3656 0.0279 13.08 <.0001 273.5 228.1
2010 0.3642 0.0336 10.83 <.0001 274.6 228.9
2011 0.3293 0.0299 11.02 <.0001 303.7 253.2
2012 0.3308 0.0274 12.08 <.0001 302.3 252
2013 0.3066 0.0283 10.84 <.0001 326.2 272
2014 0.2956 0.0284 10.41 <.0001 338.3 282.1
2015 0.2926 0.0397 7.37 <.0001 341.8 285
2016 0.2796 0.0263 10.64 <.0001 357.7 298.3
2017 0.2696 0.0273 9.89 <.0001 370.9 309.2
적합성 R-square 0.225(Adj. R-sq 0.203), F-value 10.57(p-value <0.01)
표본수(거래쌍) 675

※ 참고문헌은 Shiller, R.J.(1991), “Arithmetic Repeat Sales Price Estimator”, Journal of Housing Economics, Vol. 1, Issue 1, page110-126 입니다.

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