A Study on Causal Relationship among Sale Prices and Chonsei Prices Using Bayesian Network

본 연구는 서울지역 아파트 매매가와 전세가 간의 인과관계 및 가격발견에 대해 실증 분석하였다. 우리나라 서울지역 10개 구(강남, 서초, 송파, 강동, 동작, 마포, 용산, 성북, 강북, 노원)를 대상으로 매매가와 전세가 등의 변수로 구성한 벡터오차수정 모형(VECM: Vector Error Corection Model)과 베이지언 네트워크의 방향성 비순환 그래프(DAG: directed acyclic graph, 이하 DAG) 이론을 이용하여 이들 변수 간 인과관계를 추정하였다. 먼저 이론적으로 자산결정이론에 따르면 아파트 매매가와 전세가 간의 인과방향은 양방향이 가능한 것을 알 수 있다. 본 논문의 실증분석에 따르면 DAG 분석의 경우에는 서울지역 아파트의 경우에 단 한 곳의 예외인 송파구의 전세가가 노원의 매매가에 영향을 주는 것을 제외하고 대부분의 경우에 매매가가 전세가를 인과 하는 관계를 갖는 것으로 나타났다. 벡터오차수정 모형의 잔차항 상관계수 행렬의 분석에서 전반적으로 아파트 매매시장은 상호 간 높은 상관관계를 보였다. 또한 아파트 전세시장의 경우 매매시장보다 통합의 정도가 매우 강한 것으로 나타났다. 한편 서울지역 아파트 전세시장에서 가장 큰 영향력을 발휘하는 지역은 마포구와 서초구의 매매가인 것으로 나타났다.