2009 경제학 공동학술대회

한국금융학회

주택담보대출과 주택가격, 그리고 신용위기

영남대 경제금융학부

임 대 봉

연락처: 011-857-5632

E-mail: 5632a@hanmail.net

Ⅰ. 서론

오늘날 세계경제는 미국 주택시장 발 금융위기로 과거에 겪어보지 못한 신용경색과 경기침체라는 두 가지 사태에 직면해 있다. 금융위기는 전 세계적으로 실물경제로 급속히 전이되면서 경기침체가 확대되어 이에 따른 소득의 하락과 고용상태의 불안정성을 초래하고 있다. 이번 금융위기는 미국의 주택시장에서 신용등급이 상대적으로 낮은 가계에 대한 주택담보대출인 서브프라임 모기지론(비우량 주택담보대출)의 부실로 인하여 금융위기가 발생하였다. 이렇게 주택담보대출이 문제가 된 것은 주택가격보다 모기지 부채가 더 많아졌기 때문이며 이런 원인은 주택가격이 상승할 것이라고 예상한 상태에서 모기지 대출을 받은 차입자들이 주택가격 하락과 금리상승 그리고 소득하락 등과 같은 경제적 충격에 취약해 가계부실이 급증하였기 때문이다.

오늘날 미국의 서브프라임 모기지 사태로 인한 금융위기가 전 세계적으로 실물경제로의 전이가 빠르게 파급되면서 실물경제에 상당히 큰 영향을 초래하여 과거에 한 번도 겪어 보지 못한 전 세계가 동시에 경기침체(global synchronized recession)에 빠지게 되었다. 이에 따라 세계 각국의 중앙은행들은 글로벌 금융위기에 따른 경기침체에 대응하기 위해 공조체제를 구축하고 전례가 없는 기준금리의 급격한 인하와 유동성의 공급확대, 주변국들과의 통화스왑 확대 등을 꽤하고 있지만 신용경색 현상은 심화되고 있다. 우리나라 경제는 대외의존도가 높은 수출을 근간으로 하고 있기 때문에 상대적으로 더 큰 어려움에 직면할 수밖에 없으며, 이에 따른 고용불안이 가중되고 있다. 또한 금융의 세계화로 국내외 금융기관 간에 자산의 보유량이 빠르게 증가한 영향으로 국내 금융시장의 외부성이 증대해 금융기관의 레버리지(leverage) 축소로 신용경색 현상이 나타나고 있다.

우리나라는 물론 미국의 경우에도 과거 주택가격과 주택담보대출이 동행하며 급격히 상승하였다. 일반적으로 주택수요는 주택담보대출에 의존해서 이루어지므로 주택수요의 증가는 주택담보대출의 증가를 가져오게 되고, 이러한 주택담보대출의 증가는 유동성이 주택시장으로 유입되어 주택가격의 상승을 더욱 확대하는 선순환구조로 작용한다. 하지만 주택담보대출의 증가는 가계부채의 증가를 야기하는 것이기 때문에 불확실한 금융환경의 변화와 실물경기의 침체에 따라 주택가격이 급락하거나 금리상승 또는 실업률이 상승할 경우 이들 충격요인들에 의해 가계금융이 급격히 취약해져 부분적으로 채무불이행의 위험성이 발생할 우려가 있다는 점을 배제할 수 없다. 이는 금융기관의 부실을 야기해 자산건전성에 악영향을 미치게 되어 은행들이 신용공급을 축소하여 대출고객들이 이용할 수 있는 신용이 줄어들게 되어 신용경색 현상이 심화될 수 있다.

기존의 연구결과를 정리하면 국내문헌으로는 유병학(2007)은 2005년 이후 통화량이 증가한 것은 주택가격 상승으로 인해 통화량이 증가한 것으로 분석해 자산가격의 중요성을 강조하였고, 김연형외 1인(2006)은 시계열분석을 통해 회사채수익률과 건축허가면적이 주택가격에 영향을 미치고 국민총소득(GNI)과 주가는 영향력이 작은 것으로 분석하였다. 그리고 조동철외 1인(2004)은 2001년 이후 나타난 매매 및・전세가격 상승은 인플레기대의 확산보다는 이자율의 하락에 의해 주도된 것으로 해석하였으며, 김대우외 1인(2004)은 주택가격에 가장 큰 설명력을 가지는 변수는 금리이므로 경기진작을 위해 저금리 정책을 시행하고자 할 때는 부동산 안정대책을 선제적으로 마련해야만 부동산 가격상승을 동반하지 않고 경기진작을 꽤할 수 있다고 주장하였다. 전선애․이인실(2000)은 BIS자기자본비율 규제가 신용경색을 야기하였는가에 대한 연구에서 신용경색기에 은행들은 자기자본비율 규제에 의해 대출 및 위험자산을 축소하는 것으로 분석하였다. 김동원․박경서(2000)는 외환위기 이후 신용경색의 발생여부 분석에서 신용경색현상은 은행들이 중소기업에 대한 정보의 비대칭성으로 자기자본비율을 높이기 위해 자산운용형태의 변화 때문에 발생하였다고 분석하였다.

그리고 국외문헌으로는 Martin Feldstein(2008)는 글로벌 금융위기 이후에 진행되고 있는 경기침체는 과도하게 팽창해온 급격한 신용조정과정에서 야기된 것과 관련이 있다고 주장하였다. Ali Anari and James Kolari(2002)는 미국의 주택가격과 인플레에 관한 연구에서 1986～2000년 동안에 주택가격은 인플레 헷지(hedge)를 한  것으로 분석하였으며, Owen Lamont and Jeremy C. Stein(1999)는 미국에서 레버리지와 주택가격간의 분석에서 레버리지가 높은 대도시에서의 주택가격은 소득변동으로 인한 충격에 매우 빠르게 반응을 하는 반면에 레버리지가 낮은 도시에서의 주택가격은 소득변동에 따라 점진적으로 반응하는 것을 밝혔다. N. Apergis and A. Rezitis(2003)는 그리스의 경우에 주택가격과 거시적 요인들 간의 분석에서 주택대출 금리는 주택가격변동에 아주 높은 설명력을 갖지만, 인플레와 고용 및 통화공급량은 영향력이 없다고 주장하였다. Ansgar Belke and Walter Orth(2007)은 VAR모형을 통해 글로벌 초과유동성과 주택가격간의 충격반응분석에서 글로벌 유동성은 세계적인 GDP디플레이터와 주택가격에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석하였다.

본 연구의 목적은 주택담보대출이 주택가격과 어떠한 관계가 있는가를 중심으로 분석하고, 그리고 신용시장으로 확장하여 연구를 진행하고자 한다. 본 논문의 구성은 제Ⅰ장 서론에 이어 제Ⅱ장에서는 주택담보대출과 주택가격의 추이와 신용경색현상을 살펴보고 제Ⅲ장에서 주택담보대출과 주택가격의 상관성을 추정한 이후에 제Ⅳ장에서 결론을 맺는다.

Ⅱ. 주택담보대출과 주택가격 추이

1. 주택담보대출과 주택가격

(1). 미국

1990년대 이후 금융세계화가 빠른 속도로 진행되었을 뿐만 아니라 미국계 투자은행(IB)들은 모기지 은행들의 대출채권을 기초자산으로 이용한 파생금융을 만들며 신용창조기능을 가지게 되어 과잉유동성의 문제가 점차적으로 발생하였고 미국 주택가격은 1996년부터 2005년까지 주택시장에서 붐이 발생해 지속적으로 상승하였다. 미국 주택가격이 지속적으로 상승하였던 지난 10년 동안 나타난 현상을 보면 주택가격은 이 10년 동안 연간 8.5%씩 상승해 소비자물가 상승률보다 빠르게 상승하였을 뿐만 아니라 모기지 대출금리보다 주택가격 상승에 의한 투자수익률이 높았으며, 또한 경제성장률을 훨씬 상회하며 상승하였다.<그림 1><그림 2> 그러나 미국의 주택가격은 2006년 1분기 이후부터 급격히 하락하기 시작하였는데 이런 현상은 1991년 이후 처음 발생한 것이며, 이렇게 주택가격이 급락한 요인은 주택가격 상승세의 둔화와 함께 모기지 대출금리가 상승해 서브프라임모기지(sub-prime mortgage)시장에서 연체율이 급속히 상승하였기 때문으로 보인다. 이에 따라 모기지은행과 투자은행은 기초자산이 부실화되면서 파산하여 세계적으로 심각한 금융위기를 겪게 된 것이다. 이러한 금융위기는 디레버리지(de-leverage)를 통한 신용위기를 초래해 금융위기가 실물경기로 급속히 전이되면서 지금 글로벌 경기침체가 심화되고 있는 상황이다.

Daniel J. McDonald and Daniel L. Thornton, "A Primer on the Mortgage Market and Mortgage Finance," Federal Reserve Bank of St. Louis Review, January/February 2008, 90(1), pp. 31.

미국의 주택담보대출 금액을 보면 2000～2005년 사이에는 모기지 대출이 급격히 증가한 것으로 나타났다. 모기지 대출이 2000년말에 2,940억달러에서 2003년 3/4분기에 12,530억달러로 400%나 급증하였으며.<그림 3> 이 기간에 모기지 대출의 증가와 함께 주택가격도 급등하였다. 미국 주택시장에서 모기지 대출과 주택가격은 아주 비슷한 추이로 움직여온 것으로 나타나 미국 주택가격의 상승은 모기지 대출 증가에 기인한 것으로 짐작된다. 그러나 2006년부터 주택가격 상승의 둔화와 모기지 금리가 상승하면서 모기지 대출의 연체가 속출하기 시작해 이것은 모기지 은행의 부실을 야기해 금융위기가 발생한 것으로 보인다. 미국은 이번의 금융위기를 해소하기 위하여 부실 금융기관에 대해 과거에 행하지 않았던 구제금융을 통한 적극적인 지원과 연방준비은행(FRB)은 기준금리의 목표범위를 사상 최저인 0～0.25%로 급격히 인하하였다.

Alan Greenspan and James Kennedy, "Estimates of Home Mortgage Originations,                Repayments, and Debt On One-to-Four-Family Residences," FRB, 2005.9. pp.20.

<그림 1> 미국 주택가격과 소비자물가, 금리

자료: FRB, OFHEO

<그림 2> 미국 주택가격과 경제성장률

자료: FRB, OFHEO

<그림 3> 모기지대출 추이

(2). 한국

우리나라의 주택가격은 2000년대에 두 차례 급등하였다. 이 두 번의 상승 기간은 2001년 2/4분기부터 2004년 2/4분기, 그리고 2005년 2/4분기부터 2007년 3/4분기이며, 그리고 지역별로 보면 우리나라에서 사회기반 시설이 가장 잘 갖추어진 서울 강남지역의 아파트가격이 상대적으로 높게 상승하였다.<그림 4> 2001년 이후 2007년 말까지 과거 7년간 전국 주택가격은 연평균 8.4%, 강남지역 아파트가격은 24.3% 상승하였다. 위의 미국 사례에서는 물가상승을 부드럽게 헷지(hedge)하면서 상승세를 나타낸 것과는 다르게 우리나라의 주택가격은 <그림 5>에서와 같이 급격히 변동하며 상승하였다.

우리나라의 가계부채인 가계신용도 주택가격 상승세와 함께 지속적으로 증가하여 2007년말 현재 630조원을 기록하고 있다. 이는 GDP 대비 가계신용은 1996년에 34.9%에서 2007년에 79.0%로 증가한 것이며, 가처분소득 대비 가계신용도 1996년에 61.3%에서 2007년 125.3%로 GDP 대비 가계신용과 비슷하게 상승하였다. 주택담보대출 잔액을 보면 예금은행의 주택담보대출 경우 2001년말 84.6조원에서 2007년말 221.6조원으로 급격히 증가하였으며, 이는 개인 가처분소득이 2001년 365.9조원에서  2007년 499.3조원으로 증가한 것과 비교하면 개인 가처분소득 대비 주택담보대출 비중은 23.6%에서 44.4%로 증가해 주택과 관련한 부채가 높게 상승한 것을 알 수 있다.

주택담보대출잔액과 주택가격 추이는 서로 비슷한 양상을 보이고 있으며, 이는 앞서 미국에서의 경우와 비슷하다.<그림 4> 이렇게 주택가격과 주택담보대출의 유사한 움직임은 은행들이 수익성은 높지만 연체율이 낮고 채권회수가 안정적인 것으로 인식해 주택담보대출을 경쟁적으로 확대하여 유동성이 주택시장으로 유입되었기 때문으로 파악된다. 또한 <그림 6>에서 주택 거래량을 보면 2001년 2006년에 급증한 이후 2008년 하반기에는 금융위기의 영향으로 매매둔화가 심화되는 양상을 띠고 있어 정부의 재정압박 요인으로 작용할 것으로 보인다.

<그림 4> 주택가격 추이

자료: 국민은행, 한국은행

<그림 5> 한․미 주택가격 비교

자료: 국민은행, OFHEO

<그림 6> 아파트 거래량

자료: 건설교통부

2. 신용경색

시중에 유동성의 흐름을 보여주는 통화유통속도가 점점 하락하는 것으로 나타났다. 여기서 통화유통속도는 명목 GDP(국내총생산)를 광의통화(M2)로 나눈 것으로 2008년 2분기 0.720, 3분기에 0.703을 기록해 지난해 같은 기간의 0.763과 0.752에 비해 크게 낮은 수준이다.<그림 7> 통화유통속도는 통화 한 단위가 일정기간동안에 각종 거래를 위해 몇 번 유통되었는지를 나타내는 지표인데 이것이 하락하였다는 것은 유동성의 흐름이 막혀있는 신용경색현상을 의미한다.

신용경색현상은 실물경제로 이어져 실물경기 침체가 심화될 수 있다. 중앙은행인 한국은행은 기준금리를 2008년 8월 5.25%에서 2009년 1월에 2.50%로 급격히 인하하였지만 회사채금리는 오히려 상승한 것으로 나타나 시중자금이 실물부문으로의 유입이 원활하게 이루어지지 않는 것을 알 수 있다. 이와 같은 현상은 신용경색의 영향을 받아 위험자산을 회피하는 것이므로 기업들의 채권발행이 쉽지 않음을 의미한다. 우리나라 회사채와 국고채 금리차이인 신용스프레드(spread)를 보면 2001년부터 2008년 6월까지는 동행한 것으로 나타났지만 2008년 7월부터는 패니매(Fannie Mae)와 프레디맥(Freddie Mac)의 신용위기로 우리나라 정부와 기업 모두 외화유동성 위기에 직면하면서 회사채와 국고채금리의 스프레드가 2001년말에 1.20%에서 2009년 1월에는 3.9%로 확대되어 양극화가 심화되었다.<부록 2 참고>

<그림 7> 통화유통속도 변동추이

자료: 한국은행

Ⅲ. 실증분석

1. 자료의 검정

본 연구에서 주택가격과 경제변수들 간의 관계를 분석하기 위해 국민은행에서 발표하는 전국주택가격동향조사의 전국주택매매가격지수, 전국아파트매매가격지수, 서울 강남아파트매매가격지수, 한국은행에서 발표하는 주택담보대출, M2(광의통화), CD금리(90일물), 산업생산지수 등을 사용하였으며, 분석기간은 월간자료로 2001년 1월부터 2008년 11월까지의 자료를 사용하였다. 먼저 분석자료의 안정성(stationary)을 검정하기 위해 ADF(Augmented Dickey-Fuller)단위근검정과 PP(Phillips-Perron)단위근검정을 하였으며, 이 검정에 사용한 식은 (1), (2)와 같다.

[eqn: ⊿y_t = α~ +~ βt~ +~(ρ-1)y_t-1~ +~ sum from i=1 to m δ_i ⊿y_t-i ~ + ~ε_t]                 (1)

귀무가설 [eqn: H_0~ :~ ρ=1]

대립가설 [eqn: H _{1} :~ rho <1]

위의 ADF 검정은 차분변수의 과거 시차항(lagged differences)을 회귀식에 포함하므로 오차항의 계열상관(serial correlation)을 제거한 것이며, Phillips-Perron 검정은 비모수적 방법을 사용해 오차항의 문제를 해결하였다. Phillips-Perron 검정통계량은 단위근 형태의 회귀계수인 α의 최소자승추정량을 이용하는 Zα 검정통계량과 ADF 검정의 t-통계량을 변형한 Zt 검정통계량이며 다음 (2)식으로 정의된다.

[eqn: Z _{alpha } =T(` hat{rho } `-1`/2``(S _{Tl} ^{2} `-`S _{u} ^{2} `)`(`T ^{-2} `` sum _{} ^{} x _{t-1} ^{2} `-`T ^{2`} `) ^{-1}]

[eqn: Z _{t} =( sum _{} ^{} `x _{t-1} ^{2} ) ^{1/2} ( hat{rho } `-1`)`/`S _{Tl} -`(1/2)`(S _{Tl} ^{2} `-`S _{u} ^{2} )`[S _{Tl} (T ^{-2} sum _{} ^{} x _{t-1} ^{2} ) ^{1/2} `] ^{-1}]      (2)

여기서 [eqn: S _{u} ^{2} =`T ^{-1`} SIGMA (x _{t} -` hat{alpha } x _{t-1} ) ^{2}], [eqn: S _{Tl} ^{2} =`T ^{-1} sum _{t=1} ^{T} ` hat{u _{t} ^{`2}} `+`2T ^{-1} sum _{tau =1} ^{l} (1- {tau } over {l+1} ) sum _{t= tau +1} ^{T} hat{u _{t}} `` hat{u`} ` _{t- tau }] 이며, Z-통계량의 극한분포는 Phillips(1987)의 정리에 의해 [eqn: Z _{alpha `} `:`(1/2)[W(1) ^{2} -( sigma _{u} ^{2} / sigma ^{2} )]/ int _{0} ^{1} {W(t) ^{2}} dt],  [eqn: Z _{t} `:`( sigma /2 sigma _{u} )[W(1) ^{2} -( sigma _{u} ^{2} / sigma ^{2} )]/[ int _{0} ^{1} {W(t) ^{2} dt] ^{1/2}}]이 된다. 단위근검정은 시차의 차수에 따라 검정값이 다르게 나타나므로, AIC(Akaike Information Criteria)와 SC(Schwarz Criteria)기준을 이용해 최적 시차를 2로 선정하여 분석하였다.

단위근검정 결과 전국주택가격지수, 전국아파트가격지수, 강남아파트가격지수, 주택담보대출, M2, 금리, 산업생산지수 등 모두 1%유의수준에서 단위근이 존재해 불안정(non-stationary)한 시계열인 것으로 나타났다. 그러나 1차 차분한 변수들은 ADF검정, Phillips-Perron검정에서 모두 안정적인 시계열인 것으로 나타났다.<표 1>

<표 1> 단위근 검정
변수	ADF		Phillips-Perron
	수준변수	1차 차분변수	수준변수	1차 차분변수
전국주택가격	-1.7053***	-4.1388	-1.7649***	-4.3794
전국아파트가격	-2.0921***	-5.0905	-1.8126***	-4.7848
강남아파트가격	-1.7322***	-5.4113	-1.5040***	-5.0064
주택담보대출	-2.9505***	-4.0947	-1.5211***	-5.6267
M2(광의통화)	-0.6675***	-3.9304	-0.0720***	-5.7554
금 리	-1.8559***	-5.1625	-2.5503***	-4.5589
산업생산지수	-0.3851***	-4.6388	-3.7001***	-13.4707
주 : 검정식에는 절편과 추세치를 포함하였고 시차는 AIC 및 SC기준에 의거 2로 하였음.

분석 자료들이 단위근이 존재해 불안정한 시계열인 것으로 나타나 변수들 간의 장기 안정적인 관계 존재여부를 검정하기 위해 Johansen 공적분검정을 하였으며, 이 Johansen 공적분검정은 불안정한 두개 이상의 시계열들 간에 장기균형관계 존재 여부를 분석하는데 유용하게 이용되는 검정 방법이다. 이 검정은 1차 적분된 변수들이 k차 벡터자기회귀과정(vector autoregressive process)에 대한 공적분벡터를 최우도법으로 추정한 후에 이를 기초로 r개의 공적분벡터가 존재한다는 귀무가설에 대한 우도비검정(likelihood ratio test)을 이용해 통계량을 유도하게 되며, k차의 VAR모형을 고려하면 다음 (3)식으로 정리할 수 있다. Johansen공적분검정 결과에 의하면 분석 자료에 있어 공적분관계가 존재하는 것으로 나타났다.<표 2>

Andrew C. Harvey, Time Series Model, MIT Press, 1993, p.257∼258.

[eqn: rm X_t = PI_1 X_t-1 + PI_2 X_t-2 ~+…+ ~ PI_k X_t-k + mu + ε_t]             (3)

<표 2> Johansen 공적분 검정
구분	특성근	우도비 (likelihoodratio)	5%임계치	1%임계치	Hypothesized No. of CE(s)
전국주택가격	0.32	78.80	68.52	76.07	None**
주택담보대출	0.21	47.24	47.21	54.49	At most 1*
M2	0.18	27.74	29.68	35.65	At most 2
금리	0.09	11.77	15.41	20.04	At most 3
산업생산지수	0.04	3.74	3.76	6.65	At most 4
전국아파트가격	0.30	77.19	68.52	76.07	None**
주택담보대출	0.21	48.12	47.21	54.46	At most 1*
M2	0.19	28.36	29.68	35.65	At most 2
금리	0.09	11.34	15.41	20.04	At most 3
산업생산지수	0.04	3.67	3.76	6.65	At most 4
강남아파트가격	0.33	80.18	68.52	76.07	None**
주택담보대출	0.27	48.04	47.21	54.46	At most 1*
M2	0.14	22.83	29.68	35.65	At most 2
금리	0.08	10.29	15.41	20.04	At most 3
산업생산지수	0.04	3.52	3.76	6.65	At most 4

2. Granger 인과관계검정

주택가격과 주요 경제변수들 간에 그랜저 인과관계검정(Granger causality test)을 하였다. 그랜저 인과관계검정은 두 변수 [eqn: x_t]와 [eqn: y_t]가 0차로 적분되어 있는 경우 [eqn: x_t]가 [eqn: y_t]를 인과관계 하는지 여부를 검정하기 위해 회귀방정식을 추정하며, 한 변수가 다른 변수를 Granger-cause 하지 않는다는 귀무가설은 F통계량으로 검증된 시차화한 자료의 계수를 사용하여 판별할 수 있다. 귀무가설이 기각되면 두 변수 사이에는 인과관계가 없어 상호독립적인 변수가 되는 것이다.

C. Granger, “Investigating causal relations by economic models and cross spectral methods,” Econometrica 37, No. 3 (July), 1969, pp.424∼438.

[eqn: DELTA y _{t} = sum _{i=1} ^{n} alpha _{i} DELTA y _{t-i} + sum _{j=1} ^{n} beta _{j} DELTA x _{t-j} + epsilon _{t}]                    (4)

<표 3>에서 각 시계열 자료들의 그랜저 인과관계 분석결과를 제시하였다. 그랜저 인과관계검정(Granger causality test)결과에 의하면 주택담보대출과 전국주택가격, 주택담보대출과 전국아파트가격, 주택담보대출과 강남아파트가격 간의 관계를 보면 5% 유의수준에서 기각되지 않는 것으로 나타나 상호간에 인과관계가 성립해 주택담보대출의 증가는 결과적으로 주택가격 상승의 원인이 된 것으로 해석할 수 있으며, 한편 전국주택가격 전국아파트가격 강남아파트가격은 주택담보대출에 대해 5% 유의수준 하에서 통계적으로 인과관계가 존재하지 않았다. 또한 통화량(M2)은 주택가격에 대해 인과관계가 존재하지 않는 것으로 나타났지만, 주택가격은 통화량에 영향을 미치는 인과관계가 존재하는 것으로 분석되어 주택가격 상승은 통화량의 증가요인으로 작용하는 것으로 판단된다. 그리고 금리와 산업생산지수는 주택가격에 양방향으로 모두 인과관계가 존재하지 않는 것으로 분석되어 금리와 산업생산지수는 주택가격에 대해 유의한 관계가 존재하지 않는 것으로 정리할 수 있다.

<표 3> Granger인과관계 검정
인과관계			F-통계량	p-value
주택담보대출	→	전국주택가격	4.3575	0.0157
전국주택가격	↛	주택담보대출	2.7874	0.0670
주택담보대출	→	전국아파트가격	6.7641	0.0018
전국아파트가격	↛	주택담보대출	2.2789	0.1084
주택담보대출	→	강남아파트가격	3.5366	0.0333
강남아파트가격	↛	주택담보대출	1.2796	0.2833
M2	↛	전국주택가격	0.5992	0.5515
전국주택가격	→	M2	3.4394	0.0365
M2	↛	전국아파트가격	0.1389	0.8704
전국아파트가격	→	M2	3.3569	0.0394
M2	↛	강남아파트가격	0.3275	0.7215
강남아파트가격	→	M2	3.3710	0.0389
금리	↛	전국주택가격	2.6356	0.0773
전국주택가격	↛	금 리	0.3601	0.6985
금리	↛	전국아파트가격	1.3642	0.2609
전국아파트가격	↛	금리	0.1666	0.8467
금리	↛	강남아파트가격	0.3268	0.7220
강남아파트가격	↛	금리	0.4311	0.6511
산업생산지수	↛	전국주택가격	0.2414	0.7859
전국주택가격	↛	산업생산지수	0.1939	0.8240
산업생산지수	↛	전국아파트가격	0.4831	0.6184
전국아파트가격	↛	산업생산지수	0.1488	0.8619
산업생산지수	↛	강남아파트가격	0.2643	0.7683
강남아파트가격	↛	산업생산지수	0.1934	0.8244

3. 교차상관 분석

주택가격과 주요 경제변수에 대해서 교차상관관계 분석을 하였다. 교차상관관계분석은 두 변수 사이의 시차(time lag)에 따라 상관관계의 정도 및 방향성인 선행성, 동행성, 후행성의 관계를 분석하는데 널리 이용되고 있으며, xt와 yt사이의 교차공분산함수(cross covariance function)는 다음 식으로 정의할 수 있다.

Covxy(k)=E[(xt+k-μx)(yt-μy)], k=0, ±1, ±2, …                   (5)

여기서 μx와 μy는 각각 두 변수 xt와 yt의 모집단 평균(population mean)이며, 따라서 두 변수 xt와 yt의 교차상관함수(cross correlation function)는 다음 식으로 정의 된다.

[eqn: Cor _{xy`} (k)`=` {cov _{xy} (k)} over {sqrt {cov _{xx} (0)} sqrt {cov _{yy} (0)}}], k= 0, ±1, ±2, …              (6)

<표 4> 교차상관분석
전국 주택가격
	t-10	t-8	t-6	t-4	t-2	t	t+2	t+4	t+6	t+8	t+10
주택담보대출	0.08	0.23	0.20	0.25	0.46	0.53	0.41	0.39	0.38	0.30	0.29
M2	0.07	0.10	0.09	-0.05	0.22	0.19	0.10	0.11	0.31	0.05	-0.06
금리	-0.11	0.04	0.05	0.01	-0.11	-0.10	-0.02	0.05	-0.14	-0.01	0.02
산업생산지수	-0.07	-0.02	0.11	0.03	-0.04	0.09	0.06	-0.08	0.02	-0.05	-0.01
전국 아파트가격
	t-10	t-8	t-6	t-4	t-2	t	t+2	t+4	t+6	t+8	t+10
주택담보대출	0.13	0.29	0.24	0.30	0.52	0.57	0.46	0.42	0.40	0.34	0.33
M2	0.03	0.06	0.02	-0.09	0.19	0.10	-0.00	0.05	0.26	0.00	-0.01
금리	-0.12	0.02	0.04	-0.00	0.07	-0.15	-0.04	-0.01	-0.21	-0.03	-0.01
산업생산지수	0.00	-0.05	0.02	-0.07	0.06	0.11	0.06	-0.07	0.02	-0.05	0.00
서울 강남아파트가격
	t-10	t-8	t-6	t-4	t-2	t	t+2	t+4	t+6	t+8	t+10
주택담보대출	0.10	0.23	0.17	0.26	0.47	0.50	0.36	0.31	0.30	0.26	0.27
M2	0.04	0.07	-0.07	-0.06	0.21	0.00	-0.13	-0.02	0.17	-0.12	-0.13
금리	0.25	0.27	0.26	0.20	0.12	0.05	0.01	-0.02	-0.05	-0.09	-0.11
산업생산지수	-0.10	-0.01	0.16	0.10	0.01	0.14	0.05	-0.05	0.01	-0.07	0.00

교차상관관계 분석결과에 의하면 아래의 <표 4>에서 전국주택가격, 전국아파트가격, 강남파트가격과 주택담보대출은 추정계수 값이 양(+)으로 나타나 동행관계에 있는 것으로 분석되었으며, 반면에 통화량 금리 산업생산지수는 상관관계의 정도가 미약한 것으로 분석되었다. 이는 앞서 그랜저 인과관계 분석결과와도 일치하는 결과라고 할 수 있다.

4. 벡터오차수정모형을 통한 충격반응분석과 분산분해

경제변수의 충격에 대해 주택가격은 어떻게 반응하는가를 살펴보기 위해 벡터오차수정모형(Vector Error-Correction Model: VECM)을 통해 충격반응분석을 하였다.

벡터오차수정모형은 분석하고자 하는 시계열자료에 단위근(unit root)이 존재하지만 변수들 간에는 공적분(co-integration)관계가 존재할 때 적용하는 모형으로 Eagle and Granger(1987)에 의해 도출되었다. 기본개념은 장기균형점으로 가는 과정에 장기균형점으로부터의 이탈을 조정하는 하는 것이며 OLS분석에서의 가성적 회귀(Spurious Regression)의 문제점을 해결할 수 있다. 또한 각 변수들 간의 장기균형관계(Long-term Equilibrium Relationship)를 공적분 관계로 인식한 상태에서 시계열 변수들 간의 상호관계를 충격반응분석(Impulse Response Analysis)을 이용해 추정할 수 있다. 즉 충격반응분석은 VECM의 추정계수를 이용해 변수의 잔차항에 충격이 가해지면 그 충격의 영향으로 모형 내의 다른 변수들은 시간이 경과함에 따라 어떻게 반응하는가를 관찰할 수 있고, 변수들의 상호 연관관계와 파급효과를 분석할 수 있다. 그리고 한 변수의 예측오차에 대한 각 변수의 기여도를 분산분해(Variance Decompositon)를 통해 분석할 수 있다.

본 연구에서도 분석 변수들이 적분과정을 따르는 불안정한 시계열인 것으로 나타났지만 변수들 간에는 공적분 관계가 존재해 오차수정항(Error Correction Term)이 포함된 VECM모형을 통해 분석하였다. 또한 VECM은 각 변수들의 배열순서(Ordering)에 따라 충격반응의 결과가 다소 달라질 수 있다. 따라서 외생성이 강하다고 판단되는 변수부터 먼저 배열하고 주된 분석대상이 되는 변수는 뒤에 배열하는 것이 일반적이므로 본 연구에서는 금리를 앞에 배열하고 주 분석대상인 주택담보대출은 제일 마지막에 배치하였다.

VECM분석으로 추정한 충격반응함수를 통해 각 변수의 상호 영향을 동태적으로 분석한 결과는 <그림 8>에 제시되어 있다. 전국주택의 경우에 금리와 산업생산지수는 2개월부터 6개월이 될 때 까지는 영향력이 점차적으로 증가하다가 그 이후부터는 소폭 하락하면서 안정화되고 있으나 전반적으로 그 영향력은 미미한 것으로 나타났다. 또한 통화량(M2)과 주택담보대출의 충격에 대해서는 1개월의 시차로 양성반응을 보이기 시작해 장기적으로 지속적인 반응을 나타내는 가운데 상대적으로 주택담보대출의 영향력이 더 큰 것으로 분석되었다.

그리고 전국 아파트의 경우를 보면 금리, 통화량, 산업생산지수의 영향력은 미미한 수준인 것으로 나타났지만 주택담보대출의 경우는 즉각적으로 영향을 미치기 시작해 장기적으로 오래 지속되는 것으로 나타났다. 강남아파트의 경우에서도 전국 아파트의 경우에서와 유사하게 주택담보대출의 영향은 1개월부터 영향력을 미치기 시작해 장기적으로 영향력이 증가해가는 것으로 나타났으며, 금리와 통화량의 경우에는 음(-)의 반응을 나타내고 있지만 그 영향력은 다소 작은 것으로 나타났다. 따라서 전국 주택가격, 전국 아파트가격, 강남 아파트가격은 주택담보대출을 바탕으로 해서 변동하는 것으로 정리할 수 있으며, 이러한 분석결과는 앞서 그랜저 인과관계분석, 교차상관관계분석의 결과와 일치하는 것으로 추론해 볼 수 있다.

충격반응분석을 통해 각 변수들의 충격에 대한 영향력을 살펴보았는데 그러면 그 영향력의 크기는 어느 정도인가를 분석하기 위해 예측오차 분산분해를 하였다. 이 예측오차 분산분해는 각 변수별로 예측오차의 분산이 그 변수 자신이나 다른 변수의 분산에 의해 어느 정도 설명되는가를 살펴보기 위해 실시하는 것이다.

<표 5>에서 예측오차 분산분해 결과를 보면 전국 주택가격, 전국 아파트가격, 강남 아파트가격은 공통적으로 대부분의 분산이 자신의 변동에 의해 설명되고 있는 것을 알 수 있다. 이들 주택가격은 초기에는 90% 이상을 자기 자신의 변동에 의해 설명되어지다가 후기로 갈수록 주택담보대출에 의해 설명되는 부분이 점차 증가하는 모습을 볼 수 있었지만, 한편 금리 통화량 산업생산지수 등의 변수에 의해 설명되는 부분은 아주 미미한 수준인 것으로 분석되었다.

<표 5> 분산분해 결과

	전국주택	금리	통화량	산업생산지수	주택담보대출
1	100.0000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
2	99.39228	0.258957	0.055125	0.012391	0.281249
3	98.93825	0.118370	0.053676	0.205078	0.684630
4	97.30405	0.402853	0.259532	0.502563	1.531002
5	94.94329	0.967101	0.535956	0.871581	2.682069
6	92.99559	1.235494	0.794678	1.196530	3.777711
7	91.81690	1.199716	1.028961	1.376378	4.578045
8	91.15614	1.076901	1.257676	1.414521	5.094760
9	90.71990	0.966452	1.495507	1.374305	5.443840
10	90.35842	0.881100	1.746313	1.304660	5.709503

기간	전국아파트	금리	통화량	산업생산지수	주택담보대출
1	100.0000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
2	98.78545	0.331289	0.117689	0.000639	0.764933
3	97.31725	0.194054	0.101594	0.172488	2.214613
4	95.04606	0.189584	0.068001	0.442603	4.253753
5	92.63701	0.281127	0.054139	0.722186	6.305540
6	90.99318	0.254011	0.060401	0.870009	7.822402
7	90.10972	0.212894	0.089131	0.873061	8.715195
8	89.62306	0.224666	0.139674	0.796919	9.215685
9	89.27840	0.257710	0.205770	0.704261	9.553860
10	88.98389	0.301246	0.281905	0.619412	9.813549

기간	강남아파트	금리	통화량	산업생산지수	주택담보대출
1	100.0000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
2	98.13464	0.120073	0.479257	0.297532	0.968495
3	94.23804	0.060967	1.381187	1.256113	3.063692
4	90.17185	0.053711	2.201994	1.902781	5.669669
5	86.87118	0.043920	2.707467	2.284071	8.093364
6	84.65603	0.069374	2.900133	2.365462	10.00900
7	83.12848	0.253139	2.921364	2.262568	11.43445
8	81.85598	0.578171	2.896772	2.081716	12.58736
9	80.63580	0.952315	2.886251	1.890788	13.63485
10	79.42056	1.334422	2.895284	1.713998	14.63574

5. 금리차에 따른 주택담보대출 상환비교

미국에서 발생한 서브프라임 모기지 사태가 은행들의 무책임한 대출확대 때문이었다면 은행들의 문제가 있는 것이다. 은행들은 주택가격이 상승할수록 주택담보물건이 높은 자산으로 분류되기 때문에 주택담보대출을 하는데 있어서 유리하고 좋은 것이지만, 주택담보대출의 급격한 증가는 결과적으로 주택시장 과열을 불러와 주택가격이 상승하게 된다. 그러므로 이는 은행들의 도덕적해이가 되는 것이다. 주택담보대출과 관련해서 두 가지 위험성이 있는데, 그 첫 번째는 차입자가 대출금액을 상환하지 못하는 채무불이행 위험인데 이는 주택가격 하락과 소득이 감소하면 발생하게 된다. 두 번째는 시장금리를 예측하기 어려우므로 변동금리로 계약하였을 경우에 미래시점에 시장금리가 하락하면 투자가치가 상승하기 때문에 문제가 되지 않지만 시장금리가 상승하면 상환부담액이 증가하여 채무불이행의 위험성이 높아지게 된다.

Shujie Yao, Dan Luo and Stephen Morgan, "Impact of the US Credit Crunch and Housing Market Crisis on China, China and the World Economy," Research Paper 2008/32, The University of Nottingham. pp.15-17.

주택담보대출을 제대로 상환할 수 있는지의 여부에 대해 관심을 가질 수 있으며, 앞으로 주택가격이 하락하는 상태에서 경기침체에 따른 소득감소가 가중되면 주택담보대출을 상환할 수 있는 여력이 상실되어 주택담보대출의 연체와 채무불이행이 불가피하게 발생된다. 이에 따라 가계의 주택담보대출 상환부담액을 살펴보기 위해 <식 7>에 의해 금리는 6%, 상환만기가 20년이고 복리로 APR(annual percentage rate)을 <표 6>에 제시하였다. 주택담보대출금액이 3억원이고 균등분할상환이라고 가정할 때 매월 215만원을 불입하는 것으로 나타나 실물 경기침체로 소득이 줄고 고용이 불안정한 상황에서 이 금액은 가계에 부담이 되는 큰 금액이다. 더욱이 주택가격이 과거 몇 년 동안 시장금리를 훨씬 상회하며 상승하였지만 최근에는 주택가격이 하락세로 반전되고 있는데 주택담보대출 증가세에 따른 가계부채가 크게 늘어난 상황에서 주택담보대출 금리가 급속히 상승할 경우에는 가계에 이자부담이 가중됨으로 가계의 신용위기를 초래해 미국의 사례에서와 같은 모기지 연체가 증가할 가능성이 있다고 판단한다.

Daniel J. McDonald and Daniel L. Thornton, "A Primer on the Mortgage Market and Mortgage Finance." Federal Reserve Bank of St. Louis Review, January/February 2008, 90(1), pp.37-39.

금리가 하락할 경우의 이자부담 상환표는 <부록 3> 참조.

[eqn: MP=MB _{0} (1+r) ^{n} `` {r} over {(1+r) ^{n} -1}]                       (식 7)

(여기서 [eqn: MP#]: 월간 주택담보대출 상환액, [eqn: MB _{0}]: 주택담보대출 원금)

<표 6> 주택담보대출 상환표

		대출자 지급액	이자	원금 상환액	미상환 잔액
	원금	6.00%	0.50%
1	300,000.00	2,149.29	1,500.00	649.3	299,350.71
2	299,350.71	2,149.29	1,496.75	652.5	298,698.17
3	298,698.17	2,149.29	1,493.49	655.8	298,042.36
4	298,042.36	2,149.29	1,490.21	659.1	297,383.28
5	297,383.28	2,149.29	1,486.92	662.4	296,720.91
6	296,720.91	2,149.29	1,483.60	665.7	296,055.22
7	296,055.22	2,149.29	1,480.28	669.0	295,386.20
8	295,386.20	2,149.29	1,476.93	672.4	294,713.84
9	294,713.84	2,149.29	1,473.57	675.7	294,038.11
10	294,038.11	2,149.29	1,470.19	679.1	293,359.01
11	293,359.01	2,149.29	1,466.80	682.5	292,676.51
12	292,676.51	2,149.29	1,463.38	685.9	291,990.60
23	284,940.01	2,149.29	1,424.70	724.6	284,215.42
24	284,215.42	2,149.29	1,421.08	728.2	283,487.21
35	276,001.75	2,149.29	1,380.01	769.3	275,232.47
36	275,232.47	2,149.29	1,376.16	773.1	274,459.34
47	266,512.19	2,149.29	1,332.56	816.7	265,695.46
48	265,695.46	2,149.29	1,328.48	820.8	264,874.65
59	256,437.34	2,149.29	1,282.19	867.1	255,570.24
60	255,570.24	2,149.29	1,277.85	871.4	254,698.80
83	234,385.13	2,149.29	1,171.93	977.4	233,407.76
84	233,407.76	2,149.29	1,167.04	982.3	232,425.51
118	197,103.08	2,149.29	985.52	1,163.8	195,939.30
119	195,939.30	2,149.29	979.70	1,169.6	194,769.70
120	194,769.70	2,149.29	973.85	1,175.4	193,594.26
121	193,594.26	2,149.29	967.97	1,181.3	192,412.94
122	192,412.94	2,149.29	962.06	1,187.2	191,225.71
154	151,324.59	2,149.29	756.62	1,392.7	149,931.92
155	149,931.92	2,149.29	749.66	1,399.6	148,532.29
156	148,532.29	2,149.29	742.66	1,406.6	147,125.66
157	147,125.66	2,149.29	735.63	1,413.7	145,711.99
158	145,711.99	2,149.29	728.56	1,420.7	144,291.26
178	115,906.27	2,149.29	579.53	1,569.8	114,336.50
179	114,336.50	2,149.29	571.68	1,577.6	112,758.89
180	112,758.89	2,149.29	563.79	1,585.5	111,173.39
181	111,173.39	2,149.29	555.87	1,593.4	109,579.97
182	109,579.97	2,149.29	547.90	1,601.4	107,978.58
236	10,587.13	2,149.29	52.94	2,096.4	8,490.77
237	8,490.77	2,149.29	42.45	2,106.8	6,383.93
238	6,383.93	2,149.29	31.92	2,117.4	4,266.56
239	4,266.56	2,149.29	21.33	2,128.0	2,138.60
240	2,138.60	2,149.29	10.69	2,138.6	0.00

Ⅳ. 결론 및 시사점

오늘날 글로벌 금융위기에 따른 실물경기의 침체는 과거 모기지 대출을 급격히 상승한 것에 기인하며, 우리나라의 경우도 미국과 비슷하게 주택담보대출의 증가와 함께 주택가격이 상승하였다. 이에 따라 본 연구에서는 우리나라의 주택담보대출을 중심으로 주택가격과의 관계에 대해 인과관계검정 교차상관분석 충격반응분석을 하였으며, 그리고 이를 신용시장으로 확장하여 연구를 진행하였다.

분석결과에 의하면 주택가격은 주택담보대출과 아주 유의한 관계가 존재하는 것으로 나타나 주택담보대출의 증가는 주택가격 상승요인으로 작용한 것으로 판단되며, 한편 통화량 양도성예금증서(CD)금리 산업생산지수는 관련성이 없거나 미미한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 주택의 수요측면인 주택담보대출의 증가가 주택가격 상승에 중요한 요인으로 작용한 것으로 판단되며, 또한 주택을 단순히 거주의 목적뿐만 아니라 향후 재산증식의 수단으로 인식한 투기적인 가수요에 의해 시장가격이 정상가격보다 높게 형성된 것이다.

오늘날 주택담보대출 증가세에 따른 가계신용이 크게 늘어나 부채수준이 높은 수준인데 이는 금융위기가 경기침체로 발전해 고용불안 및 소득감소 현상이 나타나고 있어 가계의 신용위기로 작용할 수 있다. 이러한 가계금융의 위기는 소비둔화에 따른 경기침체는 물론 금융기관의 자산건전성 저하로 신용경색 현상을 더욱 심화시켜 경기침체가 장기화 될 수 있다. 따라서 정부는 가계부실에 대한 위험성을 면밀히 주시해야 하며, 주택시장의 안정화를 기하기 위해 LTV(loan to value)완화를 통한 주택담보대출 확대는 오히려 가계부채를 증가시키는 결과를 초래할 수 있다.

우리나라의 주택가격은 과거에 변동성이 매우 큰 것으로 나타났는데, 이러한 주택시장의 불안정을 해소하기 위해서는 주택관련 정책의 절제와 일관성, 그리고 연속성을 유지하는 것이 필요할 것으로 판단한다. 또한 현재와 같은 신용경색 현상의 가장 큰 원인으로는 금융기관의 주택담보대출 확대에 따른 도덕적 해이와 정보의 비대칭성으로 인한 역선택의 문제로 발생된 것이므로 금융기관의 건전성을 위해 대출실태를 파악하는 등 관리감독기능의 강화와 시장의 신뢰를 갖추어 나가는 것이 필요할 것이다.

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<부록 1> 충격반응 분석

전국 주택가격

전국 아파트가격

강남 아파트가격

<부록 2> 국고채와 회사채금리의 스프레드

자료: 한국은행

<부록 3> 주택담보대출 상환표

		대출자 지급액	이자	원금 상환액	미상환잔액
	MB	4.80%	0.40%
1	300,000.00	1,946.87	1,200.00	746.9	299,253.13
2	299,253.13	1,946.87	1,197.01	749.9	298,503.27
3	298,503.27	1,946.87	1,194.01	752.9	297,750.41
4	297,750.41	1,946.87	1,191.00	755.9	296,994.54
5	296,994.54	1,946.87	1,187.98	758.9	296,235.64
6	296,235.64	1,946.87	1,184.94	761.9	295,473.71
7	295,473.71	1,946.87	1,181.89	765.0	294,708.74
8	294,708.74	1,946.87	1,178.83	768.0	293,940.70
9	293,940.70	1,946.87	1,175.76	771.1	293,169.59
10	293,169.59	1,946.87	1,172.68	774.2	292,395.39
11	292,395.39	1,946.87	1,169.58	777.3	291,618.10
12	291,618.10	1,946.87	1,166.47	780.4	290,837.70
23	282,859.94	1,946.87	1,131.44	815.4	282,044.51
24	282,044.51	1,946.87	1,128.18	818.7	281,225.81
35	272,856.58	1,946.87	1,091.43	855.4	272,001.13
36	272,001.13	1,946.87	1,088.00	858.9	271,142.26
47	262,362.35	1,946.87	1,049.45	897.4	261,464.92
48	261,464.92	1,946.87	1,045.86	901.0	260,563.91
59	251,353.16	1,946.87	1,005.41	941.5	250,411.70
60	250,411.70	1,946.87	1,001.65	945.2	249,466.48
83	227,687.62	1,946.87	910.75	1,036.1	226,651.50
84	226,651.50	1,946.87	906.61	1,040.3	225,611.23
118	188,845.32	1,946.87	755.38	1,191.5	187,653.83
119	187,653.83	1,946.87	750.62	1,196.3	186,457.57
120	186,457.57	1,946.87	745.83	1,201.0	185,256.53
121	185,256.53	1,946.87	741.03	1,205.8	184,050.68
122	184,050.68	1,946.87	736.20	1,210.7	182,840.01
154	142,808.36	1,946.87	571.23	1,375.6	141,432.72
155	141,432.72	1,946.87	565.73	1,381.1	140,051.57
156	140,051.57	1,946.87	560.21	1,386.7	138,664.91
157	138,664.91	1,946.87	554.66	1,392.2	137,272.70
158	137,272.70	1,946.87	549.09	1,397.8	135,874.91
178	108,228.81	1,946.87	432.92	1,514.0	106,714.86
179	106,714.86	1,946.87	426.86	1,520.0	105,194.84
180	105,194.84	1,946.87	420.78	1,526.1	103,668.75
181	103,668.75	1,946.87	414.68	1,532.2	102,136.55
182	102,136.55	1,946.87	408.55	1,538.3	100,598.23
236	9,618.63	1,946.87	38.47	1,908.4	7,710.23
237	7,710.23	1,946.87	30.84	1,916.0	5,794.20
238	5,794.20	1,946.87	23.18	1,923.7	3,870.51
239	3,870.51	1,946.87	15.48	1,931.4	1,939.12
240	1,939.12	1,946.87	7.76	1,939.1	0.00