가계대출과 주택가격의 동태적 연관성

* 한국은행 소속 한국금융연구원 파견, E-mail: hahnsang_01@bok.or.kr

한 상 섭*

2011. 12.

목 차

요 약 ·····················································································································1

Ⅰ. 머리말 ···········································································································3

II. 기존 연구 개관 ·····························································································6

1. 이론적 논의·································································································6

2. 실증연구 개관·····························································································8

III. 가계대출과 주택가격의 동태적 연관성 분석 ······································12

1. 분석모형 및 자료 ···················································································12

2. 공적분 분석·······························································································16

3. 충격반응함수 분석····················································································18

4. 강건성 분석·······························································································26

5. 예측오차분산분해······················································································30

IV. 맺음말 ·········································································································32

<부 록> 예측오차분산분해 추정결과 ···························································36

참고문헌 ·············································································································38

- 1 -

요약

글로벌 금융위기 이후 금융부문과 실물경제간의 피드백, 그 중에서도 신용

과 주택가격의 동태적 연관성에 대한 연구가 새롭게 조명을 받거나 관심을

끌고 있다. 우리나라에서 이런 연구가 상대적으로 미진하였음을 감안하여, 본

논문에서는 가계대출과 주택가격의 동태적 연관성, 금리의 가계대출 및 주택

가격에 대한 영향력 등에 대한 분석을 시도한다.

우리나라의 가계대출․주택가격․금리․소득에 벡터오차수정모형을 적용해

분석한 결과, 장기적으로 가계대출은 주택가격 및 소득과 정(+)의 상관관계

를, 금리와는 부(-)의 상관관계를 갖는 것으로 추정되었다. 특히 가계대출이

여타 내생변수와의 장기적인 정상상태에서 이탈하여 과도하게 늘면 주택가격

상승을 유발함과 아울러 가계의 정상적인 소비활동 제약을 통하여 경제활동

을 위축시키는 것으로 나타났다.

임의 가정 및 DAGs 기법에 의한 가정의 두 가지 경우를 상정하여 벡터오

차수정모형에서 충격반응함수를 식별한 결과, 가계대출(또는 주택가격)의 변

동이 다른 변수의 변동을 촉발한 뒤 피드백 과정을 거치면서 상호 증폭되는

상승(相乘) 경로가 존재하는 것으로 분석되었다. 또한 금리가 가계대출․주택

가격․소득에 모두 유의한 부(-)의 영향력을 갖는 등 정책수단으로서 유용한

것으로 나타났다.

이상의 분석결과에서 도출 가능한 시사점을 보면, 첫째 가계대출의 과도한

확대가 거시경제 안정을 저해하는 요인으로 작용할 가능성이 있다는 점이다.

특히 이는 가계부문의 정상적인 소비활동을 제약함으로써 대외여건이 나빠질

경우 내수 활성화를 통한 경제의 자생적인 회복력을 상당 정도 제한할 수 있

다. 둘째, 가계대출과 주택가격에 존재하는 상승(相乘) 경로는 어느 한 변수

의 안정이 여타 변수의 안정과 긴밀히 연계되어 있음을 의미한다. 따라서 가

계대출(주택가격) 안정에는 주택가격(가계대출) 안정이 상호 전제되어야 하는

등 두 변수의 동시적 안정이 매우 중요하다고 볼 수 있다. 셋째, 금리는 가

계대출시장 및 주택시장 안정은 물론 거시경제 안정에도 유용한 정책수단으

로 활용 가능한 것으로 보인다. 가계대출 및 주택가격의 안정성을 유지하기

위해서는 금융기관의 대출기준, DTI 및 LTV 등의 직접적인 수단을 시장 상

황에 맞추어 적절히 운용함과 아울러 금리 조정도 병행될 경우 보다 큰 실효

- 2 -

성을 거둘 수 있을 것으로 기대된다. 다만 금리 조정이 정(+)과 부(-)의 두

방향 모두를 통해 경제활동 및 소득 수준에 파급될 수 있으며 가계부문의 부

채부담에는 이전보다 더 큰 영향을 미칠 수 있음에 유의할 필요가 있다.

- 3 -

I. 머리말

2008년 미국의 서브프라임 모기지 부실로 촉발된 글로벌 금융위기를 경험

하면서 금융시스템이 실물경제 활동을 효과적으로 뒷받침하면서 자금 배분의

효율성을 제고할 수도 있는 반면, 금융기관으로 하여금 자금을 특정 분야에

지나치게 집중시키게 하는 등 금융 불균형을 심화시킬 경우에는 자체 시스템

및 실물경제에 치명적인 위험요인으로 작용할 수 있음을 인식하게 되었다.

이러한 인식을 바탕으로 글로벌 금융제도 개선을 위한 금융규제 개혁이

G-20 국가를 중심으로 추진되어 왔으며, 다른 한편으로는 금융위기 파급 과

정, 금융부문과 실물경제의 피드백 과정 등에 관한 연구가 활발하게 이루어

지고 있다. 이 중에서 신용(credit)과 주택가격의 동태적 연관성에 관한 연구

도 새롭게 조명 받고 있거나 관심의 대상이 되고 있다. 선진국에서는 1990년

대 후반 이후 주택시장의 상승-하강 사이클(boom and bust cycle)과 신용

사이클 사이에 밀접한 관계가 있다는 점이 제기되어 왔고 이를 반영하여

2000년대 들어서는 양자 간의 동태적 연관성에 관한 연구가 활발히 진행되

었다.

Hofmann(2004)는 1980년대 및 1990년대에 다수 선진국에서 신용 사이클

이 경제활동 및 부동산시장의 사이클과 밀접한 연관성을 갖고 있다는 점이

부각되는 상황에서도 신용․경제활동․부동산가격간의 동태적 상관관계에 대

한 정밀한 연구․분석이 거의 없다는 점을 논문의 목적으로 언급하고 있다.

2000년대 들어 선진국에서도 관련 연구가 활발하게 이루어졌는바, 분석 결과

신용(은행대출 또는 가계대출)과 주택가격의 동태적 연관성은 대상 국가에

따라, 그리고 동일한 국가라 하더라도 대상 기간에 따라 상이한 것으로 나타

났다. 대부분의 선진국에서 주택가격은 신용(은행대출 또는 가계대출)에 정

(+)의 영향을 미치고 있으며, 일부 국가에서는 주택가격과 신용(은행대출 또

는 가계대출)이 서로 영향을 받는 상호 의존적인 관계를 갖고 있는 것으로

분석되었다(그간 이루어진 실증분석 결과에 대해서는 II장의 기존 연구 개관

을 참조).

해외에서의 연구 결과는 다음의 두 가지 측면에서 경제적 함의를 갖고 있

는 것으로 판단된다. 첫째 주택가격 등락이 신용(은행대출 또는 가계대출)

흐름에 상당(significant) 정도 수준에서 지속적인(persistent)으로 정(+)의 영

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향을 미칠 경우, 신용 사이클의 상당 부분이 주택가격 사이클에 의해 설명

가능하게 된다. 이는 주택시장의 상승-하강 사이클이 신용시장으로 전이되는

과정에서 금융 불균형을 심화시킨다면 실물경제 및 금융시스템의 안정을 저

해하는 위험요인으로 작용할 수 있음을 의미한다. 더욱이 주택가격과 신용

(은행대출 또는 가계대출)이 상호 의존적인 상관관계를 갖고 있을 경우에는

한 변수의 변동이 다른 변수의 변동을 유발하면서 피드백되는 과정을 거쳐

두 변수의 변동이 상호 증폭되는 상승(相乘) 경로가 작동하게 된다. 이는 주

택시장 또는 신용시장에서 발생하는 충격이 상승 과정을 거치면서 한 방향으

로 전이되는 경로에 비해 훨씬 큰 폭으로 경제의 각 부문으로 파급될 수 있

음을 시사한다. 둘째 주택가격과 신용이 양 방향의 인과적 상관관계를 갖고

있는 상황에서 정책당국의 금리 조정 또는 금융규제 부과가 신용 및 주택가

격 흐름에 부(-)의 방향으로 유의한 영향을 미칠 수 있다면, 거시경제의 안

정성 확보 차원에서 정책당국은 신용시장 및 주택시장 변동에 보다 적극 대

응하는 것이 적절할 것이다. 예를 들어 정책당국은 신용시장 및 주택시장에

서 경제의 기초 여건과 괴리되어 불균형이 누적되는 징후를 포착할 경우 금

융시스템 및 실물경제의 불안정을 예방하기 위하여 물가 및 경기 상황 외에

신용시장 및 주택시장의 변동 사이클에 보다 적극적으로 대응해야 할 필요가

있다.

글로벌 금융위기 이후 위기의 진원지 또는 파급 정도가 상대적으로 컸던

미국, 유럽 등의 선진국에서는 가계부문에서 부채축소(디레버리징)가 빠르게

진행되고 있으며, 이는 각국의 정책당국이 재정지출을 확대함과 아울러 양적

완화 등을 통해 통화정책을 최대한 확대기조로 운영하고 있음에도 불구하고

실물경제 활동을 근본적으로 제약하는 주된 요인으로 작용하고 있다.

그러나 우리나라에서는 여타 선진국과 상이한 경제여건을 반영하여, 글로

벌 금융위기 이후에도 가계대출이 큰 폭으로 늘어나면서 소득대비 가계부채

비율이 점차 높아지는 등 가계의 채무부담 능력이 약화되면서 가계부문 건전

성에 대한 우려가 확산되고 있다. 이러한 가계부문의 채무부담 능력 약화에

더하여 가계대출이 변동금리․일시상환 중심으로 구성1)되어 있어 소득여건

1) 주택담보대출 기준으로, 변동금리부 대출 비중이 95%(2009년말) 정도로 다른 국가(미국 : 10%,

영국 : 62%, 프랑스 : 13% 등)에 비해 매우 높은 수준이다. 일시상환 대출 비중도 41%(2010년

말, 미국 : 9.7%)이며 이자만 내는 대출(일시상환+거치기간중 분할상환) 비중은 80%에 달하고

있다.

- 5 -

및 시장금리 변동, 금융기관의 대출태도 변화 등 경제상황 변동에 민감한 구

조로 이루어져 있는 것도 가계 건전성에 대한 우려를 확대시키는 요인으로

작용하고 있다. 아울러 주택담보대출이 가계대출에서 차지하는 비중이 50%

내외의 높은 수준을 유지2)하고 있어, 주택가격의 향방이 금융기관의 건전성

은 물론 가계부문의 부채상환 능력에 큰 영향을 미치면서 금융시스템 및 실

물경제 안정과 직결되는 선결 요인으로 큰 관심을 받고 있다.

우리나라의 주택가격은 글로벌 금융위기 이후 현재까지 명목 기준으로 상

승세를 지속하는 가운데 실질 기준(주택가격/CPI)으로는 대체로 보합세를 유

지하고 있다. 글로벌 금융위기 이전 경험을 보더라도 1997년말 발생한 외환

위기 이후 우리 경제는 상당히 빠른 속도로 구조적인 변화를 겪었으며, 그

과정에서 가계대출이 크게 늘어나는 가운데 주택가격도 급등하는 양상을 나

타내었다. 이러한 현상을 반영하여 2000년대 후반 들어서는 주택가격이 유동

성, 즉 금융기관 대차대조표의 부채 및 자산 측면을 망라하는 통화량 및 신

용과 밀접한 상관관계를 갖고 있다는 사실이 지적되어 왔다.

해외 선진국의 연구 결과 및 정책적 함의, 우리나라에서 가계대출과 주택

가격이 갖는 중요성을 고려할 때, 우리나라에서도 가계대출과 주택가격이 어

떠한 동태적 상관관계를 갖고 있는지, 또한 금리 변동이 가계대출과 주택가

격에 어느 정도 영향력을 줄 수 있는지가 학문적으로는 물론 정책적으로도

중요한 과제라 하겠다. 그러나 가계대출과 주택가격의 동태적 연관성을 규명

하기 위한 정밀한 연구가 외국에 비해서는 상대적으로 미진하였다(그간의 실

증분석 결과에 대해서는 II장의 기존 연구 개관을 참조).

이러한 점들을 감안하여 본 논문은 가계대출과 주택가격의 동태적 연관성

에 초점을 맞춘 실증분석을 시도한다. 먼저 II장에서는 그 동안 이루어진 이

론적 논의와 국내외 실증분석 연구 결과를 가계대출과 주택가격의 동태적 상

관관계를 중심으로 개관한다. III장에서는 우리나라의 가계대출․주택가격․금

리․소득을 대상으로 이들 변수의 장기적인 상관관계 및 동학을 벡터오차수

정모형을 이용해 추정한 뒤 가계대출과 주택가격의 동태적 연관성, 특히 두

변수에 상승(相乘)경로가 존재하고 있는지를 분석한다. 마지막 장에서는 분석

결과를 요약하고 정책적 시사점에 대하여 기술한다.

2) 2007∼2010년중 가계신용 통계를 기준으로 보면, 주택담보대출이 가계대출에서 차지하는 비중은

평균 47%이고 예금취급기관 가계대출에 대한 비중은 평균 58%인 것으로 나타났다.

- 6 -

Ⅱ. 기존 연구 개관

본 장에서는 가계대출과 주택가격의 동태적 연관성에 초점을 맞추어 그 동

안 이루어진 이론적 논의에 대해 간략히 살펴보고 국내외 실증연구 결과에

관해서도 개관한다.

1. 이론적 논의

주택가격 변동은 주택자산(housing wealth)의 가치 변동을 통해 가계대출

의 공급․수요에 영향을 미칠 수 있으며, 다른 한편으로 가계대출의 공급 변

동 또는 가계의 차입여건 변화 등은 주택수요 증감을 통하여 주택가격 등락

으로 이어질 수 있다. 이에 따라 가계대출과 주택가격은 서로 영향을 미치면

서 장기적으로 매우 긴밀한 상관관계를 갖고 있을 가능성이 있다.

주택가격 등락이 가계대출 증감으로 전이되는 경로는 가계소비에 관한 일

생주기 모형(life-cycle model of household consumption)에 의해 설명될

수 있다. 예를 들어 주택자산의 가치가 영구적으로 상승하면 주택 소유자들

은 일생 주기에 걸쳐 소비를 평활화하려는 과정에서 가계소비를 늘리고 차입

규모를 확대하게 된다. 이러한 주택자산의 부의 효과(wealth effects) 이외에

도, 금융기관은 일반적으로 주택자산을 가계대출을 위한 담보물로 이용하고

있으므로 주택가격 상승은 담보가치 증대를 통하여 가계의 차입 능력을 강화

한다(collateral effects).3) 그 결과 주택가격 상승은 주택 소유자들로 하여금

소비 및 차입을 늘리게 할 뿐 아니라 실제로 가계의 차입 능력 확대를 통

하여 이를 가능4)하게 하는 주요 요인으로 작용한다. 아울러 주택가격 상승은

주택건설에 대한 수요 확대를 통하여 주거용 건설투자에 직접적으로 영향을

줄 수 있다. 예를 들어 주택가격 상승은 주택신축비용에 대한 주택가치 비율

인 주거용 건설투자에 대한 Tobin q를 높이게 되는데, 이는 주택가격이 신

3) Aoki et al(2004), Iacoviello(2004)는 일반균형모형을 기초로 해 가계의 차입능력이 주택담보 가

치에 의존할 경우 금융가속기(financial accelerator) 효과가 주택가격을 통해 발생할 수 있음을

제시하였다. 한편 Bernanke & Gertler(1995)도 주택가격 변동에 기인하는 대차대조표 경로가

기업 및 가계의 차입 확대를 통하여 주택 수요 및 가격에 영향을 미칠 수 있음을 보였다.

4) 반면 주택가격 상승은 이전보다 높은 임차료를 지불해야 하는 임차인과 더 가격이 높아진 주택

을 구입해야 하는 신규주택구입자에게는 마이너스 소득효과로 작용할 수 있다는 점에 유의할

필요가 있다.

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축비용보다 더 빠르게 상승하여 주택건설에 따른 수익성이 이전에 비해 향상

될 수 있음을 의미한다. 이에 따른 주택투자 증가는 미래의 주택가격 상승

기대와 맞물려 가계의 신규주택 수요 확대로 이어지면서 가계대출을 늘리게

된다. 한편 주택가격 상승은 금융기관이 보유하는 자본(capital) 및 대출의

가치 증대, 즉 대차대조표(보유 자산 및 부동산 담보 등에 의해 확보된 대출

의 가치 등) 확대를 통해서도 가계대출 공급을 늘리는 요인으로 작용한다.5)

이상에서 본 바와 같이 주택가격 등락은 여러 경로를 거쳐 가계부문의 대

출 수요 및 공급의 양 측면에 영향을 줌으로써 주택가격에서 가계대출로 전

이되는 인과 흐름을 형성하게 된다. 부연하면 주택가격은 가계소비에 대한

부의 효과와 주거용 건설투자에 대한 Tobin q 효과를 통해 가계대출 수요

에, 그리고 가계의 담보효과 및 금융기관의 대차대조표를 통해 가계대출 공

급에 각각 영향을 줄 수 있다.

가계대출 증감이 주택가격 등락으로 전이되는 경로는 전통적인 자산가격결

정모형(asset pricing model), 신용 가용성(availability of credit), 가계의 기

간간(inter-temporal) 효용극대화모형 등에 의해 설명 가능한데, 이들은 가계

대출의 공급 변동 또는 가계의 차입여건 변동이 주택가격 등락에 영향을 미

칠 가능성에 기반을 두고 있다.6) 전통적인 자산가격결정모형에 따르면 금융

자유화 진전, 저금리 기조 지속 등의 요인으로 인한 가계대출 공급 확대는

주택가격 상승으로 연결될 수 있다. 예를 들어 주택가격은 주택자산에서 발

생하는 미래의 수익 흐름에 대한 현재 할인 가치로 정의될 수 있는데, 가계

대출 공급 확대는 대출 이자율을 낮추면서 현재 및 미래의 기대 경제활동을

활성화시키게 된다. 이런 과정에서 주택자산의 기대 수익이 상승함과 아울러

할인인자가 하락하고 이에 따라 주택가격이 상승하게 된다. 한편 금융시장에

존재하는 정보의 불완전성 등으로 가계가 차입에 제약을 받을 경우(borrowing

5) Chen(2001)은 Kiyotaki and Moore(1997)의 모형을 확장한 일반균형모형을 이용해 차입자 및

금융기관의 순재산(net worth, 차입자 : 순자산/금융기관 : 자본) 변동이 신용공급에 영향을 미

칠 수 있음을 보였다.

6) 가계대출은 시중유동성을 측정하는 주요지표의 하나이기는 하지만, 금융기관의 자산이면서 가계

의 부채이므로 Meltzer(1995), Nelson(2003) 등의 전통적인 통화주의적 관점(즉, 최적 포트폴리

오조정 메커니즘)을 직접 적용하는 데는 무리가 있어 보인다(통화정책 기조 변경에 따른 통화,

즉 시중유동성 변동은 다양한 자산 스톡 및 소비의 재조정을 통해 새로운 균형으로 수렴하면서

주택 등 다양한 자산의 가격 및 이자율에 영향을 미치게 된다. 한편으로 주택가격 변동은 주택

자산 스톡에 영향을 미쳐 다양한 자산스톡의 포트폴리오 재조정을 촉발함으로써 통화수요 변동

으로 이어지게 된다.).

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constrained), 금융기관이 가계대출 공급을 확대하면 이는 가계의 주택구입에

활용 가능한 신용규모 증대로 이어진다. 이럴 경우 주택가격 상승 기대를 갖

는 주택 소유자 가계는 물론 주택보유 필요성이 있는 주택 비소유자 가계가

모두 신규주택에 대한 수요를 늘리게 된다. 주택 공급은 비탄력적인 특성을

갖고 있으므로 가계의 신규주택 수요 증대는 주택가격 상승을 유발하게 된

다. 이 외에도 주택시장에 대한 이론적 분석 틀의 하나로 활용되는 주택의

자산 특성(asset view of housing)을 강조한 가계의 기간간 효용극대화모

형7)에 따르면, 균형 상태에서 주택가격은 미래 주택가격, 주택자본스톡 및

이자율(또는 대체(alternative) 자산의 가격과 신용의 가용규모)에 의해 결정

되는 것으로 나타난다. 여기에서 주택 수요 및 가격은 효용극대화 조건, 즉

대체자산의 수익률을 동일하게 하는 조건에 의해 결정되므로, 동 모형은 주

택가격이 가계의 차입여건 또는 이에 영향을 미치는 이자율 등에 영향을 받

을 가능성을 제시하고 있다.

이상에서의 논의를 종합해 볼 때 우리나라에서 외환위기 이후 이루어진 구

조적 변화가 가계의 차입여건을 대폭 완화시키는, 즉 금융기관의 가계대출

공급 확대를 초래하게 되었는바, 이는 주택시장에 영향을 미치는 여타 요인

과 함께 주택가격 상승을 부추기는 주요 요인으로 작용하였을 가능성을 시사

하고 있다. 실제로 외환위기 이후 우리나라 금리는 하락세를 지속하여 과거

보다 훨씬 낮은 수준에서 하향 안정화되고 대기업을 중심으로 기업부문의 외

부자금 의존도도 크게 낮아졌다. 이에 따라 금융기관은 이전에 비해 크게 풍

부해진 유동성을 배경으로 기업대출보다는 상대적으로 안전하고 수익성이 높

은 가계대출 확대에 치중할 수밖에 없는 상황에 직면하게 되었다.

2. 실증연구 개관

단일방정식 추정 또는 공적분 검정 및 오차수정모형을 적용한 연구를 보

면, Borio, Kennedy and Prowse(1994)가 선진국을 대상으로 신용/GDP 비

율이 총체적인(aggregate) 자산가격 방정식의 설명력 제고에 기여하였으며,

모의실험 결과 신용/GDP 비율이 일정하였다면 1980년대 말에서 1990년대

7) Lastrapes(2002)는 Bruce&Holtz-Eakin(1999), Poterba(1984) 등을 참조하여 가계가 재화 및

주택(주택수요는 서비스 흐름 및 자산가치를 반영해 결정) 소비에서 효용을 얻되, 주택은 여타

자산과 대체적인 관계에 있으며 가계의 자산 취득은 차입에 의해 제약된다고 가정하였다.

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초반 기간중 자산가격의 상승-하강사이클(boom-bust cycle)이 발생할 가능

성이 크지 않았다고 분석하였다. Collyns and Senhadji(2001)는 동남아 4개

국(한국 포함)을 대상으로 한 패널분석에서 신용 확대가 주택가격에 현시점

(contemporaneous)으로 유의한 영향을 주었다고 추정하였다. Borio and

Lowe(2002)는 총체적인 자산가격 갭(장기 추세치와의 차이)과 신용 갭을 결

합한 지표가 선진국에서 발생하였던 금융불안을 포착하는 유용한 지표로 활

용될 수 있다는 점을 지적하였다. Gerlach and Peng(2005)은 홍콩에서 실질

은행대출․실질부동산가격․실질GDP에 통계적으로 유의한 공적분 관계가

존재함을 보인 뒤, 이를 기초로 단일방정식 오차수정모형을 추정하고 추정계

수의 안정성을 검정함으로써 부동산가격이 은행대출에 대해서만 통계적으로

유의한 영향력을 갖고 있다는 결과를 제시하였다. Adalid and Detken(2007)

은 18개 OECD 회원국을 대상으로 명목 통화(M3) 증가율 및 민간신용

(private credit) 증가율의 충격을 차분 VAR (VAR in diffrences) 모형을

이용해 식별한 뒤, 이를 이용한 패널분석을 통해 광의의 통화 충격이 자산가

격 상승기에는 주택가격에 대해 통계적으로 뚜렷하고도 강한 영향을 미친 반

면 민간신용 충격은 주택가격에 유의한 영향력을 갖고 있지 않다고 분석하였

다. Oikarinen(2009)은 핀란드의 실질주택가격․실질GDP․대출비율(주택담

보대출/GDP)을 대상으로 분석한 결과, 이들 변수에 공적분 관계가 존재하며

충격반응함수을 이용하여 주택가격과 주택담보대출이 상호 의존적인 관계를

갖고 있다고 밝혔다. Gimeno and Martinez-Carrascal(2010)은 스페인의 실

질주택가격․실질주택구입대출․실질노동소득․명목단기금리에 VECM 모형

을 적용한 공적분 검정을 실시하여 주택가격 및 주택구입대출에 장기적으로

높은 수준의 정(+)의 상관관계가 있음을 보였다.8)

VAR 및 VECM 모형에 의거한 공적분 검정 및 충격반응함수를 기초로

한 연구를 보면, Hofmann(2004)은 16개 선진국의 실질은행대출․실질GD

P․실질단기금리․실질부동산가격9)을 대상으로 VECM 모형에 의거한 공적

8) 공적분 추정 과정에서 실질주택구입대출은 실질주택가격․실질노동소득․명목단기금리의 함수로,

실질주택가격은 실질주택구입대출․실질노동소득(명목단기금리는 0.0으로 제약)의 함수로 설정함

으로써 통계적으로 유의한 두 개의 장기 관계가 추출되었다.

9) 기존 연구는 은행대출의 장기적인 행태 분석을 위해 대상변수로서 실질은행대출, 실질GDP 및

․실질단기금리를 모형 설정에 포함하였으나. Hoffmann은 실질부동산가격을 모형 설정에 추가

로 도입하여 분석하였다(부동산가격이 민간부문의 장기적인 차입능력을 결정하는 주요 결정요인

이므로 은행대출의 장기 행태를 설명하는 데는 이를 감안해야 한다는 견해를 제시하였다).

- 10 -

분 검정을 통하여 은행대출과 부동산가격이 통계적으로 유의한 장기적인 정

(+)의 상관관계를 갖고 있음10)을 보였다. 아울러 충격반응함수를 이용하여

주택가격 상승이 은행대출을 확대시키는 경로가 작동11)하고 있다고 분석하였

다. Goodhart et al.(2006)이 18개 선진국의 실질은행대출․실질GDP․실질

금리․실질주택가격을 대상으로 개별VAR 및 패널VAR 모형을 추정한 결과,

은행대출과 주택가격이 대체로 상호 의존적인 정(+)의 상관관계12)를 갖고 있

으며 주택가격의 은행대출에 대한 파급효과가 그 반대의 경우보다 더 크게

나타났다. Greiber and Setzer(2007)은 VECM 모형을 근간으로 유로지역과

미국에 대해 분석하였는바, 실질통화․실질GDP․명목단기금리․실질주택가

격(실질주택자산스톡)에 공적분 관계13)가 존재하며 충격반응함수 결과는 광

의의 통화와 주택가격(또는 주택자산스톡)에 대체로 양 방향의 상관관계가

존재14)하고 있음을 보여 주고 있다. 아울러 실질민간대출 및 명목장기금리를

추가한 수준 VAR(VAR in level) 모형 분석에서는 충격반응함수 결과가 기

존의 VECM 모형에서 추정된 통화 및 주택가격간의 관계를 유지하면서도

유로지역의 경우 민간대출이 주택가격과 상호 의존적인 상관관계15)를 갖고

있는 반면, 미국에서는 민간대출이 주택가격에 중기적으로만 영향을 미치는

것으로 나타났다. Goodhart and Hofmann(2008)은 17개 선진국의 실질GD

P․CPI․단기명목금리․명목주택가격․광의통화․민간신용(금리 이외는 로그

차분)을 대상으로 panel VAR 모형을 추정하였는바, 충격반응함수 결과는 통

화 및 주택가격간에 및 민간신용 및 주택가격간에 양 뱡향으로 상관관계가

존재하고 있음을 제시하였다. 그러나 추정기간(1973Q1～2006Q4)을 1985년 이

10) Johansen 공적분 검정 결과(5% 유의 수준)에 따르면 기존 모형<각주 7)를 참조>의 경우 16

개 국가 중 5개 국가에서만 1개의 공적분 관계가 있는 반면 확장 모형의 경우 호주를 제외한

15개 국가에서 한 개의 공적분이 존재하는 것으로 추정되었다.

11) 대상 16개 선진국 가운데 독일과 이탈리아를 제외한 14개 국가의 충격반응함수가 10% 수준에

서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

12) 개별VAR 모형<통계적으로 유의한 충격반응함수 결과> : 주택가격(+)→은행대출(+)<17개 국

가중 11개>, 은행대출(+)→주택가격(+)<17개 국가 중 7개>. 패널VAR 모형 : 주택가격(+)→

은행대출(+)<전 기간에 걸쳐 통계적으로 유의), 은행대출(+)→주택가격(+)<6～13분기에만 통

계적으로 유의).

13) 4개의 내생변수간 공적분 관계는 광의의 통화를 기준으로 표준화할 경우에만 존재하는 것으로

추정되었다.

14) 유로지역 : 실질주택가격→실질M3, 실질주택자산스톡↔실질M3(단, 실질M3의 충격은 장기에

서만 통계적으로 유의), 미국 : 실질M2M→실질주택가격, 실질주택자산스톡↔실질M3(단, 실

질주택자산스톡의 충격은 단기에서만 통계적으로 유의).

15) 통화 경로를 통한 영향력이 신용경로를 통해 증폭되는 현상이 존재하고 있음을 의미한다.

- 11 -

후로 국한한 경우 앞의 충격반응 행태가 유지되는 가운데서도 민간신용이 주

택가격에 통계적으로 유의한 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

국내에서 주택가격과 가계대출 간의 동태적 연관성에 대해 이루어진 연구

는 해외에 비해 상당히 적은 편이라 할 수 있다.16) 정규일(2006)은 실질민간

대출․실질주택가격․실질주식가격에 공적분 검정을 적용하여 민간대출과 주

택가격 간에 통계적으로 유의한 정(+)의 상관관계가 존재하고 있다고 분석하

였다. 또한 단일방정식 오차수정모형 추정을 통하여 주택가격과 민간대출이

양 방향으로 정(+)의 영향력을 갖고 있음을 보였다. 김세완․김은미(2009)는

월간 통계 기준의 실질아파트가격․산업생산․실질가계대출․실질주식가격을

대상으로 공적분 검정을 실시하여 외환위기 이후에는 주택가격과 가계대출에

장기적으로 정(+)의 상관관계가 있다고 분석하였다17). 손종칠(2010)은 베이

지안 VAR 모형을 이용하여 통화정책과 주택가격의 동태적 연관성을 고찰하

면서, 충격반응함수를 이용하여 콜금리가 주택가격에는 유의미한 영향을 미

치지 못한 반면 가계대출은 단기적(1년 정도)으로 주택가격에 통계적으로 유

의한 정(+)의 효과18)를 갖고 있다고 분석하였다.

16) 우리나라에서 주택가격 결정요인에 관한 연구는 상대적으로 활발히 이루어져 왔다. 금리가 차

입비용을 포착하는 변수로서 민간대출 또는 가계대출에 부(-)의 효과를 줄 수 있음을 감안하

면, 기존 연구에서 나타난 금리의 주택가격에 대한 부(-)의 영향력은 가계대출(또는 민간대출)

이 주택가격과 정(+)의 관계를 가질 가능성을 시사한다(관련 논문으로는 강창덕․엄태호(2004),

김봉호(2008), 심성훈(2008) 등을 참조).

17) 충격반응함수(가계대출→주택가격) 결과를 인용해 가계대출 충격이 주택가격에 정(+)의 효과

를 갖고 그 크기가 외환위기 이후 커졌음을 지적하였으나, 통계적 유의성을 가늠할 수 있는 신

뢰구간을 제시하지 않고 있다.

18) 손종칠(2010)은 연구의 초점을 통화정책의 파급효과에 맞추고 있어 가계대출 충격이 주택가격

에 어떠한 영향을 미쳤는지에 대한 충격반응함수 결과를 제시하지 않고 있다.

- 12 -

Ⅲ. 가계대출과 주택가격의 동태적 연관성 분석

본 장에서는 우리나라의 가계대출․주택가격․금리․소득을 대상으로 벡터

오차수정모형(VECM : Vector Error Correction Model)을 적용하여 이들

변수의 장기적인 상관관계 및 동학에 대하여 분석한다. 특히 가계대출과 주

택가격의 동태적 연관성, 즉 두 변수에 상승(相乘)경로가 존재하고 있는지,

그리고 금리가 가계대출 및 주택가격에 유의한 영향력을 갖고 있는지에 초점

을 맞추어 공적분 관계식과 충격반응함수를 추정하였다.

1. 분석모형 및 자료

II장에서 살펴 본 이론적 논의를 종합해 볼 때 가계대출과 주택가격은 거

시경제에서 다양한 경로를 통해 서로 영향을 받으면서 소득, 금리 등 여타

변수와도 연계되어 있으므로, 현재까지 이들 변수에 복잡한 형태로 존재하는

동태적 연관성을 망라하는 일반균형이론 모형은 제시되지 못하고 있다. 다만

이들 변수의 동태적 연관성이 갖는 부분적인 특징이 특정 이론에 기초한 특

정 모형에 의거하여 분석될 여지는 있다. 이럴 경우 여러 내생변수의 동태적

연관성이 특정 이론에 의존한 특정 경로의 인과성을 가정하는 등으로 부분적

으로만 분석 가능하므로 실제 작동하는 복합적인 동태적 경로를 적절히 분석

하는 데는 상당한 제약이 있을 수밖에 없다. 이러한 제약점을 감안하여 분석

모형은 다양한 경제여건 변화 및 경제주체의 행태가 복합적으로 반영되어 나

타나는 주요 내생변수의 시계열 특성에 의존하는 방식을 선택함으로써 현실

경제에서 관찰되는 현상을 구체적으로 규명할 수 있는 실증적인 측면에 초점

을 맞추기로 한다.

′ ′

: 내생변수(K×1벡터),

: 공적분 결정항(deterministic terms), 여타 결정항

: 오차수정항계수(loading coefficients), : 공적분계수

: 오차항((K×1벡터), ′ (양정공분산행렬)

- 13 -

그동안 다양한 경제 분석에 널리 활용되어 온 벡터오차수정모형(이하 VECM)은

분석대상 변수에 장기적으로 존재하는 경험적인 상관관계(long-run empirical

correlations), 즉 공적분 관계(cointegrating relations)를 검정하는 등으로

시계열이 보유한 장․단기 정보를 고루 반영할 수 있는 장점을 갖고 있다.

특히 여러 내생변수에 존재하는 동태적인 상호 연관성을 파악하는 데에 매우

유용한 것으로 평가 받고 있다.

분석 모형에서 내생변수로는 <표 1>처럼 1991∼2011년의 계절 조정된 분

기 시계열이 이용되었으며, 금리19) 및 소득20)을 제외한 모든 명목변수는 소

비자물가지수에 의하여 실질변수로 전환되었다.

<표 1> 대상 변수 및 이용자료

변 수명 변수 설명 통 계 자 료

call 콜금리 명목(익일물 기준) 한국은행 ECOS

lincome 실질GNI ln(실질GNI) 한국은행 ECOS

lhp 실질주택가격 ln(주택가격/CPI)KB 전국주택가격동향조사

통계청 소비자물가지수

lloanh 실질가계대출ln(예금취급기관

가계대출/CPI)한국은행 ECOS

주 : 계절조정 시계열, 실질GNI를 제외한 모든 변수는 분기말월 평균 또는 분기말 잔액

Phillips-Perron 및 Augmented Dickey-Fuller 기법을 이용한 단위근 검

정 결과는 <표 2>에 나타나 있는바, 모든 수준변수는 I(1) 시계열이고 1차

차분변수는 안정적인 시계열인 것으로 판단된다.

19) II장에서 기존 실증연구를 보면 연구자에 따라 실질금리와 명목금리가 혼용되고 있는데, 특히

Gimeno and Martinez-Carrascal(2010)는 실증연구 및 이론적 논의를 배경으로 DTI 또는

LTV와 같은 담보제약 등으로 시장에 신용제약(credit restriction)이 존재할 경우 금융기관의

신용 공급이 실질금리보다는 명목금리 변동에 의해 결정될 가능성이 높다는 점을 지적하였다.

20) 민간신용 또는 은행대출을 대상으로 하는 기존 연구에서는 실질 국내총생산이 이용되었으나,

최근 연구에서는 가계대출 또는 주택구입대출 등 주택관련 대출이 담보가치 및 소득에 의해

제약을 받는 점을 감안하여 실질국민소득 또는 실질노동소득이 활용되고 있다.

- 14 -

<표 2> 단위근(Unit Root) 및 정상성(Stationarity) 검정

(1991Q1∼2011.Q1)

PP ADF

수준 차분 수준 차분

call -1.42 -7.44＃

-2.01 -7.58＃

lincome -2.46 -6.11＃ -2.72 -6.25＃

lhp -2.22 -5.51＃ -2.75 -5.33＃

lloanh -1.68 -6.22＃

-3.33**

-5.89＃

주 : PP : Philips-Perron test(Ho : 단위근 존재<상수항+추세항>),

ADF : Augmented Dickey Fuller test(Ho : 단위근 존재<상수항+추세항>),

다만, 콜금리는 귀무가설에 상수항만 포함

＃ : 1% 수준, * : 5% 수준, ** : 10% 수준에서 각각 귀무가설 기각

주요 변수의 추이를 보면, 먼저 실질가계대출(명목가계대출/CPI)은 외환위

기를 거치면서 일시 감소하기도 하였으나, 이후 증가세를 지속하여 2011년 3월

에는 그 규모가 1998년 12월에 비해 94% 정도 늘었다. 같은 기간(1998년

4/4∼2011년 1/4분기)중 실질소득(실질GNI 기준)은 47% 증가에 머물러 실

질가계대출 증가폭을 크게 하회하는 등 가계대출이 소득에 비해 훨씬 가파르

게 증가21)하는 모습을 보였다.

주택가격의 경우, 명목주택가격은 1990년대 들어 완만한 하락세(1991년 1

월∼1998년 12월중 △22%)를 보이다가 외환위기를 극복하는 과정에서 반등

세로 돌아선 뒤 빠르게 상승하여 그 수준이 2011년 3월에는 1998년 12월 대

비 60% 정도 높아졌다. 같은 두 기간중 소비자물가는 각각 40% 및 37% 내

외 상승하였다. 이와 같은 명목 기준 등락률을 반영하여 실질주택가격(명목

주택가격/CPI)은 1991년 이후 1998년까지 62% 하락한 반면, 외환위기를 계

기로 반등하여 2011년 3월에는 1998년 12월에 비해 22% 높아진 수준을 기

록하였다.

콜금리는 외환위기의 여파로 1998년 3월에는 22.5%의 높은 수준을 보이기

도 하였으나, 1990년대 초반 15% 내외 수준에서 대체로 하락하는 추세를 지

속하여 2011년 3월 현재 2%대 후반의 매우 낮은 수준에 머물고 있다.

21) (명목가계대출/명목GNI) 비율은 1991년 30.7%에서 1998년 36.9%로, 2010년에는 57.7%로 상

승하였다. <명목가계대출/명목개인처분가능소득> 배율은 1991년 0.45에서 1998년 0.55로, 2010

년에는 1.05까지 빠른 속도로 높아졌다.

- 15 -

<그림 1> 주요 변수 추이

11.0

11.5

12.0

12.5

13.0

13.5

14.0

1991 1995 2000 2005 2010

가계대출(실질/자연대수기준)

11.0

11.5

12.0

12.5

13.0

13.5

14.0

1991 1995 2000 2005 2010

소득(실질/자연대수 기준)

3.8

4.1

4.4

4.7

5.0

1991 1995 2000 2005 2010

소비자물가(명목/자연대수기준)

3.8

4.1

4.4

4.7

5.0

1991 1995 2000 2005 2010

주택가격(명목/자연대수기준)

4.0

4.3

4.5

4.8

5.0

1991 1995 2000 2005 2010

주택가격(실질/자연대수기준)

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

1991 1995 2000 2005 2010

금리(명목기준)

- 16 -

2. 공적분 분석

공적분 관계를 추정하기 위해 가계대출․주택가격․금리․소득을 대상으로

요한슨 공적분(Johansen Cointegration) 계수(rank) 검정을 실시하였다. 검

정 통계량이 포함된 <표 3>에 따르면, 이들 변수에는 통계적으로 유의한 공

적분 관계가 1개 존재하는 것으로 나타났다. 검정 제약별로 보더라도 상수항

과 추세가 모두 없는 경우와 상수항만 포함하는 경우에 각각 공적분 관계가

1개씩 존재하는 것으로 추정되었다.

<표 3> Johansen 공적분 계수(rank) 검정

(1991Q1∼2011.Q1)

대 상 변 수< Trace statistics >

검정 제약r=0 r≤1 r≤2 r≤3

lloanh, lhp,

lincome, call

75.58＃

17.24 7.32 1.19 없음

87.02＃

28.59 12.94 3.02 상수항

대 상 변 수< Maximum Eigenvalue statistics >

검정 제약r=0 r≤1 r≤2 r≤3

lloanh, lhp,

lincome, call

58.33＃

9.92 6.12 1.19 없음

58.43＃

15.65 9.91 3.02 상수항

주 : ＃(1% 수준에서 귀무가설 기각), *(5% 수준에서 귀무가설 기각)

대상변수에 존재하는 공적분 관계식을 구체적으로 식별하기 위하여 Johansen

이 제시한 방식에 따라 벡터오차수정 시스템(VEC system)을 추정하되 가계

대출 변수에 표준화 제약(normalization restriction)을 주었다. 이런 경우

<표 4>에 나타나 있듯이 가계대출․주택가격․소득․금리의 공적분 관계식

추정 계수는 모두 통계적으로 유의할 뿐 아니라 부호도 이론적․경험적으로

부합하는 결과를 보였다.22)

22) 명목금리 대신 실질금리를 포함한 경우에 대해 동일한 방식으로 분석한 결과, 4개 변수에는 1

개의 유의한 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타났다. 아울러 모든 공적분 계수는 통계적으로

유의하면서 예상과 합치되는 부호를, 그 크기는 다소 다른 것으로 추정되었다. 한편 오차수정

항의 조정계수(loading coefficient)가 가계대출과 소득에 대해서는 각각 통계적으로 유의한 음

(-)의 부호를 보인 반면, 주택가격에 대해서는 통계적으로 유의하지 않은 양(+)의 부호를 나타

내었다.

- 17 -

추정 결과에 따르면 가계대출은 주택가격․금리․소득과 매우 긴밀한 장기

선형관계를 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 4개의 내생변수들이 중․단기

적으로 서로 괴리되어 변동하면서 느슨한 연관관계를 보일 수도 있겠지만 장

기적으로는 매우 안정적인 선형관계를 유지하면서 변동하여 왔음을 의미한

다. 가계대출은 주택가격23) 및 소득24)과는 통계적으로 유의한 정(+)의 상관관

계(+0.935, +0.996)를, 금리25)와는 통계적으로 유의한 부(-)의 상관관계(-0.025)

를 갖는 것으로 추정되었다. 이는 가계대출이 주택가격 및 소득과 대략 1:1

정도의 비율로 동일한 방향으로 변동함으로써, 장기적으로 가계대출 증가율

이 주택가격과 소득 증가율의 합에 근접하는 폭으로 증가하여 왔음을 알 수

있다. 반면 가계대출은 금리와 상반되는 방향으로 움직여 왔는바, 장기적으로

금리 1%포인트 변동시 가계대출은 2.5% 정도 변동하였다.

한편 가계대출의 오차수정항에 대한 반응 계수가 -0.064이고 통계적으로

유의한 것으로 추정26)되었는바, 이는 가계대출이 크게 늘면서 여타 변수와의

장기적인 정상상태에서 이탈할 경우에는 이로 다시 복귀하려는 경향을 반영

하고 있다. 반면 주택가격의 오차수정항에 대한 반응계수가 통계적으로 유의

한 +0.030인 것으로 추정되고 있어 과도한 가계대출 확대가 주택가격 상승을

촉발하는 요인으로 작용할 가능성을 시사하고 있다. 이와 같은 오차수정항에

대한 가계대출과 주택가격의 상반된 반응은 가계대출이 지나치게 늘어나는

등으로 금융 불균형이 누적될 경우 이를 해소하는 데는 상당히 긴 시간이 소

요되어야 함을 의미한다. 한편 소득의 오차수정항에 대한 반응 계수가 통계

적으로 유의한 -0.033인 것으로 나타나 과도한 가계대출 확대가 가계의 정상

적인 소비활동을 제약하는 등으로 실물경제 활동을 저하시켜 소득 감소로 연

결될 수 있음을 보여 주고 있다. 마지막으로 금리의 오차수정항에 대한 반응

23) 가계대출의 주택가격에 대한 추정계수는 주택가격이 담보가치에 미치는 영향력, 주택 소유율

등에 따라 결정된다. Hofmann(2004)에 따르면 16개 선진국 중 주택담보 비중이 상대적으로

높은 일본․영국․노르딕3국(스웨덴․노르웨이․핀란드)에서 가계대출의 주택가격 탄력성이 모

두 1.0을 상회하는 높은 수준을 나타내었다.

24) 해외의 실증연구 결과에 따르면, 가계대출의 소득에 대한 추정계수는 1.0 내외 수준에서 각 국

의 경제여건을 반영하여 결정된다. 대상국가에서 금융자유화가 급속하게 진전되는 경우, 또는

금융시장이 발달되어 가계금융이 효율적으로 이루어지는 경우, 그리고 자산의 부 효과가 상대

적으로 크게 나타날 경우에 추정계수는 1.0을 상회하는 수준을 나타내었다.

25) 가계대출의 금리에 대한 추정계수는 신용경로를 통한 통화파급경로의 작동 강도, 대출의 만기

구조, 가계부문의 부채규모 등에 의해 결정된다.

26) 공적분 관계 추정식이 가계대출을 주택가격․소득․금리와 연결하는 장기 관계식임을 입증

하고 있다.

- 18 -

계수는 정(+)의 부호를 보여 과도한 가계대출 증가시 금리가 상승할 가능성

이 있음을 제시하고는 있으나, 통계적 유의성은 낮았다.

<표 4> Johansen 방식에 의한 VECM 추정 결과

(1991Q1∼2011.Q1)

lloanh(t) lhp(t) lincome(t) call(t)

공적분1.00

(0.000)＃-0.935

(0.137)＃-0.996

(0.179)＃0.025

(0.008)＃

D(lloanh(t)) D(lhp(t)) D(lincome(t)) D(call(t))

오차수정항

(t-1)

-0.064

(0.012)＃0.030

(0.014)*-0.033

(0.012)＃2.012

(1.210)**

자기상관 검정 이분산검정 안정성검정

LM(8) :

<0.25>

ARCH LM(5) :

<0.26>

Recursive Eigenvalues Test :

1% 유의수준에서 안정

주 : 모형 시차(2분기)는 정보기준(Akaike Info/Hannan-Quinn/Schwarz/FPE)에 의거해 선

정하였으며 ( ) 내는 표준오차이고 < > 내는 p-value

＃ : 1% 수준, * : 5% 수준, ** : 10% 수준에서 각각 유의

3. 충격반응함수 분석

가계대출․주택가격․금리․소득의 동태적 파급경로를 보다 자세히 파악하

기 위하여 앞 절에서 추정한 VECM 모형을 기반으로 충격반응함수를 도출

하였다.27) 이러한 충격반응함수는 가계대출․금리․주택가격․소득의 장기적

이고 안정적인 상관관계에 관한 장기 정보를 고려하면서 내생변수들이 서로

영향을 받는 동태적인 충격․반응 과정을 체계적으로 파악하는 데에 유용한

것으로 평가받고 있다.

충격반응함수 도출을 위한 모형 식별에는 임의 가정 및 DAGs 기법에 의

한 가정의 두 가지 방식을 적용하였다. 임의 가정으로는 내생변수를 금융부

문(가계대출 및 금리)과 실물부문(주택가격 및 소득)으로 구분하되, 통계적으

로 유의한 공적분 관계가 가계대출을 기준으로 표준화할 경우에만 얻어질 수

있음을 감안하여 금융부문→실물부문의 순서로28)로 촐레스키 분해(Choleski

27) 우리나라에서 VECM 모형을 기반으로 충격반응함수 분석이 체계적으로 이루어진 바는 아직까

지 없다.

- 19 -

factorisation) 방식을 적용하여 모형을 식별하였다. 다음 가정은 내생변수 오

차항의 현시점(contemporaneous) 상관관계를 절절히 반영하는 DAGs(Directed

Acyclic Graphs)29) 기법에 의거해 설정되었다. DAGs 기법에 의한 추정 결

과 나타난 가계대출․소득→주택가격의 인과 흐름을 반영하여 금리 오차항

은 여타 변수 오차항에 의해 영향을 받지 않는다는 외생성 제약조건을, 그리

고 주택가격 오차항은 가계대출 및 소득의 오차항에 의해 영향을 받는다는

제약조건을 각각 부여함으로써 모형을 식별30)하였다.31)

충격반응함수는 당기에서 20분기까지를 대상으로 추정되었고 95% 신뢰구

간은 100회 반복 연산한 bootstrap 기법에 의거하여 계산되었다.32)

28) 실물부문(주택가격 및 소득) 및 금융부문(가계대출 및 금리) 내에서 내생변수 순서를 바꾸더라

도 충격반응함수 결과는 유사한 것으로 추정되었다.

29) DAGs 기법은 일종의 연역적 인과추론(inductive causation) 방법론으로서 변수들 간의 통계적

상관관계를 이용해 인과흐름을 유추하는 것이다. 여기서 DAGs는 오차항간의 동시적 인과흐름

을 한 눈에 볼 수 있도록 요약해주는 그래프를 지칭한다. 본 방법론의 핵심은 내생변수 오차항

을 이용해 (1) 두 변수간에 제3의 변수 조건하의 상관관계를 확인(제3의 변수 조건하에 상관관

계가 없다고 확인되면 논외)한 뒤, (2) 확인된 조건부 상관관계에 대해 적절한 절차를 적용해

두 변수간 인과흐름을 결정하는 통계적 기법이다(DAGs의 보다 구체적인 내용에 관해서는

Hoover(2005)를 참고).

30) 추정 인과흐름 : PC 알고리듬 <가계대출․소득→주택가격>, LiNGAM 알고리듬 <가계대출

→주택가격>

< DAGs : PC > < DAGs : LiNGAM >

31) 가계대출→주택가격의 인과흐름을 적용한 충격반응함수도 금리의 소득충격에 대한 반응 결과

를 제외하고는 매우 유사한 것으로 추정되었다.

32) 명목금리 대신 실질금리를 포함한 경우에 대하여 동일한 변수 순서대로 촐레스키 분해방식에

의거해 충격반응함수를 분석한 결과, 대부분 변수의 반응 행태는 유사한 모습을 보이는 것으로

추정되었다. 다만 가계대출과 주택가격의 동태적 상호 의존성은 명목금리를 사용한 경우에 비

해서는 상대적으로 약한 것으로 나타났다.

- 20 -

<그림 2> 충격반응함수 추정결과(Ⅰ)

<임의 가정> <DAGs에 의한 가정>

-0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0.04 0.05

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

가계대출 -> 가계대출

-0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0.04 0.05

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

가계대출 -> 가계대출

-0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0.04 0.05

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

주택가격 -> 가계대출

-0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0.04 0.05

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

주택가격 -> 가계대출

-0.06 -0.05 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 0.01

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

금리 -> 가계대출

-0.06 -0.05 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 0.01

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

금리 -> 가계대출

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

소득 -> 가계대출

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

소득 -> 가계대출

- 21 -

<그림 2>에 나타난 가계대출의 내생변수 충격에 대한 반응함수를 보면,

임의 가정의 경우 가계대출은 자체 충격에 의해 정(+)의 영향을 받으면서 증

가세를 지속하였으며, 주택가격 상승에 의해서도 계속 늘어나는 것으로 나타

났다. 여기에서 주택가격 상승과 동반한 가계대출 증가는 주택가격 상승에

따른 가계의 담보가치 증대효과 또는 신용경로 효과를 반영하는 것으로 해석

된다. 금리 충격은 부(-)의 방향으로 가계대출에 영향을 주고 있는바, 이는

정책당국에 의한 금리 인상이 은행수지에 영향을 주거나 유동부채 확대 등을

통한 레버리지 확대 유인을 저하시키는 등에 기인하는 것으로 보인다. 아울

러 금리 인상은 가계의 이자지급 부담 가중을 통해 가계대출 수요를 억제하

는 데도 기여할 수 있다. 한편 가계대출은 소득 변동에는 별 다른 영향을 받

지 않았던 것으로 추정되었다.

DAGs에 의한 가정의 경우, 가계대출은 여타 내생변수의 충격에 대하여

임의 가정의 경우와 유사한 반응 행태를 나타내었다. 다만 자체 충격이 가계

대출을 보다 장기간에 걸쳐 증가시키는 요인으로 작용하고 있으며, 주택가격

충격의 파급효과는 그 크기가 상대적으로 약간 작으면서 지속 기간은 보다

길어지는 양상을 보였다.

<그림 3>에 있는 주택가격의 내생변수 충격에 대한 반응함수에 따르면,

임의 가정의 경우 주택가격은 자체 충격뿐만 아니라 가계대출 증가에 의해서

도 지속적으로 정(+)의 영향을 받는 것으로 추정되었다. 여기에서 주택가격

상승기조 지속은 주택시장 참가자의 미래 자본이득에 대한 기대심리를 부추

겨 주택가격 인플레이션의 지속성을 높이는 요인으로 작용하고 있다. 또한

은행 등 예금취급기관이 시장성수신 및 외화차입 확대 등을 통해 레버리지를

적극 관리함으로써 가계대출을 늘려 가계가 활용 가능한 신용 규모가 증가할

경우에도 가계대출은 가계의 주택수요 확대를 통해 주택가격 상승으로 이어

져 왔음을 의미한다.

앞서 본 가계대출이 주택가격 상승에 의해 늘어난다는 추정결과와 종합해

볼 때, 주택가격과 가계대출은 서로 영향을 주는 상호 의존적인 정(+)의 상

관관계, 즉 상승경로를 형성하고 있음을 알 수 있다.

한편 금리 충격은 1분기 이후 1년 정도에 걸쳐 통계적으로 유의하게 주택

가격을 하향 안정시키는 것으로 추정되었다. 이는 주택가격 상승기(하락기)에

정책당국이 직접적인 규제 등으로 가계대출 증가폭을 적절한 수준에서 제한

(완화)하면서 금리 인상(인하) 등의 조치를 병행할 경우 주택가격 안정 효과

- 22 -

<그림 3> 충격반응함수 추정결과(Ⅱ)

<임의 가정> <DAGs에 의한 가정>

-0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0.04 0.05

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

주택가격 -> 주택가격

-0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0.04 0.05

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

주택가격 -> 주택가격

-0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0.04 0.05

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

가계대출 -> 주택가격

-0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0.04 0.05

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

가계대출 -> 주택가격

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

금리 -> 주택가격

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

금리 -> 주택가격

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

소득 -> 주택가격

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

소득 -> 주택가격

- 23 -

가 보다 크게 나타날 수 있음을 시사한다. 한편 주택가격은 소득 변동에 의

해서는 유의미한 영향을 받지 않는 것으로 추정되었다.

<그림 4> 충격반응함수 추정결과(Ⅲ)

<임의 가정> <DAGs에 의한 가정>

-0.50

0.00 0.50

1.00 1.50

2.00 2.50

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

금리 -> 금리

-0.50

0.00 0.50

1.00 1.50

2.00 2.50

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

금리 -> 금리

-1.00

-0.50 0.00

0.50 1.00

1.50 2.00

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

가계대출 -> 금리

-1.00

-0.50 0.00

0.50 1.00

1.50 2.00

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

가계대출 -> 금리

-1.00

-0.50 0.00

0.50 1.00

1.50 2.00

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

주택가격 -> 금리

-1.00

-0.50 0.00

0.50 1.00

1.50 2.00

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

주택가격 -> 금리

-1.00

-0.50 0.00

0.50 1.00

1.50 2.00

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

소득 -> 금리

-1.00

-0.50 0.00

0.50 1.00

1.50 2.00

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

소득 -> 금리

- 24 -

DAGs에 의한 가정의 경우에도 가계대출이 여타 내생변수의 충격에 대하

여 임의 가정의 경우와 매우 유사한 반응 행태를 나타내었다.

<그림 4>에서 금리의 내생변수 충격에 대한 반응함수를 보면, 임의 가정

의 경우 금리는 자체 충격에 의해 뚜렷한 정(+)의 영향을 받는 것으로 나타

났다. 그리고 주택가격에 정(+)의 충격이 발생할 경우 금리가 4분기부터 통

계적으로 유의하게 높아지는 경향을 보였다. 이는 주택가격 상승이 직접적으

로는 자체 지속성을 통하여 그리고 간접적으로는 가계대출 확대를 유발하는

등의 경로를 통해 주택가격과 가계대출에 상승(相乘)경로가 형성되는 경우,

정책당국이 이를 중장기적인 관점에서 금리 결정의 주요 정보변수로 활용하

고 있다는 증거로 해석된다. 한편 금리는 소득 충격에 대해 일시적(2～3분

기)으로 상승하는 경향을 보인 반면 가계대출 충격에 대해서는 전체 기간에

걸쳐 유의한 영향을 받지 않았던 것으로 추정되었다.

DAGs 기법에 의해 모형을 식별한 경우, 금리는 자체 충격과 주택가격의

충격에 대해서는 임의 가정과 마찬가지로 정(+)의 영향을 받았던 것으로 나

타났다. 이와 함께 임의 가정의 경우와는 달리 소득 충격이 통계적으로 유의

한 수준에서 금리를 정(+)의 방향으로 상승시키는 경향을 갖는 것으로 추정

되어, 정책당국이 소득 변동, 즉 경제활동 변동에 대해 금리를 조정하여 왔음

을 보여 주고 있다.

<그림 5>에 나타난 소득의 내생변수 충격에 대한 반응함수에 의하면, 소

득은 자체 충격에 의해 뚜렷한 정(+)의 영향을 받으며, 다른 한편으로는 주

택가격 상승 충격에도 당해 분기 이후 1년 정도에 걸쳐 통계적으로 유의하게

정(+)의 영향을 받는 등 가계의 부 효과 경로가 작동하는 것으로 추정되었

다. 특히 소득은 금리 충격에 뚜렷한 부(-)의 영향을 받고 있어 정책당국의

금리 인상이 전반적인 경제활동을 제약함으로써 소득을 감소시키는 요인으로

작용하는 것으로 보인다. 반면 가계대출 충격은 소득에 통계적으로 유의한

영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.

DAGs 기법에 의거해 모형을 식별한 경우, 소득은 내생변수 충격에 대하

여 임의 가정과 매우 유사한 반응 행태를 보였는데, 다만 금리 충격에 의한

부(-)의 효과는 임의 가정에 비해 상대적으로 약간 작은 것으로 추정되었다.

- 25 -

<그림 5> 충격반응함수 추정결과(Ⅳ)

<임의 가정> <DAGs에 의한 가정>

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

소득 -> 소득

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

소득 -> 소득

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

가계대출 -> 소득

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

가계대출 -> 소득

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

주택가격 -> 소득

-0.03

-0.02 -0.01

0.00 0.01

0.02 0.03

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

주택가격 -> 소득

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0.00

0.01

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

금리 -> 소득

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0.00

0.01

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

금리 -> 소득

- 26 -

4. 강건성(robustness) 분석

충격반응함수의 강건성 여부는 모형의 식별 문제로 귀착될 수밖에 없으나,

여러 내생변수의 동태적 연계성이 명료한 이론적 논거를 기반으로 설정되는

경우는 매우 드물다. Hoover(2005)에 따르면, 연구자들은 모형 식별을 위해

통상 두 가지의 전략을 선택하는데, 첫째로는 변수의 순서를 자의적으로 결

정한다는 것이다. 이럴 경우 연구자들은 충격반응함수가 인과 흐름을 반영하

는 오차항 순서에 영향을 받지 않고 강건(robust to alternative causal ordering)

하다는 점을 보이려고 주력하게 된다. 그런데 이는 현 시점(contemporaneous)

오차항간에 존재하는 인과 흐름이 모형 식별과는 무관하다는 주장과 사실상

다르지 않다. 둘째로 연구자들은 경험과 직관, 또는 상식에 의거하여 변수의

순서를 결정한다는 것이다. 예를 들어 금융시장이 재화시장에 비해 상대적으

로 빠르게 조정되는 경향을 갖는 점에 착안하여 금융변수들을 실물변수 앞에

배열하거나, 이와는 반대로 통화파급경로(monetary transmission mechanism)

에 근거하여 실물변수를 금융변수 이전에 배열한다. 이러한 전략은 연구자들

이 사실상 어떠한 변수 순서도 합리화할 수 있는 근거를 제시할 수 있다는

점을 보여 준다.

이러한 측면에 비추어 본 논문에서는 충격반응함수가 제시하는 여러 내생

변수의 동태적 연관성이 존재할 가능성을 회귀분석을 통해 직접 규명함으로

써 모형의 강건성을 뒷받침하는 증거로 제시한다. 앞에서 추정한 충격반응함

수의 주요 논점은 가계대출과 주택가격간에 상승(相乘)경로가 존재하고 있으

며 금리 변동이 가계대출 및 주택가격에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것

등으로 집약될 수 있다.

이하에서는 내생변수의 공적분 관계식에서 추출한 오차수정항(<표 4> 참

조)을 포함한 가계대출 및 주택가격의 단기 동태 방정식(short-run dynamic

equation)을 직접 추정한 뒤 그 결과를 토대로 충격반응함수의 강건성에 대

해 점검한다.

공적분 추정 결과에 의하면, 가계대출 및 주택가격이 현 시점인 t기에 1:1

의 높은 상관관계를 갖고 있으므로, 예를 들어 가계대출 증감률(주택가격 등

락률)에 관한 단기 동태 방정식을 도출함에 있어 당기(t기)의 주택가격 등락

률(가계대출 증감률)이 포함될 가능성이 높다. 이럴 경우 설명변수로 포함된

당기 변수의 추정계수가 동시성 편의(simultaneity bias)로 인해 일치성

- 27 -

(consistency)을 갖지 못할 수도 있다. 이러한 문제점을 점검하기 위하여

Davidson and MacKinnon(1989, 1993)이 제시한 바에 따라 하우스만 검정

(Hausman test)을 실시한다. 한편 설명변수의 시차 설정에는 일반적으로 쓰

이는 general-to-specific 기법이 적용되었다.

가계대출 증감률에 대한 단기 동태 방정식을 추정한 결과(추정식 (1)), 주

택가격 등락률이 현 시점에서 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치고 전

기의 오차수정항( )은 부(-)의 부호를 보여 가계대출이 여타 내생변수와

의 장기 정상상태에서 이탈할 경우 시간을 두고 점진적으로 복귀하는 성향이

있음을 뒷받침하고 있다.33)

내는 추정오차 추정기간

<표 5>에 제시되어 있는 가계대출 증감률의 단기 동태 방정식의 잔차 및

추정계수에 대한 대부분의 검정 통계량은 모형 추정에 별 다른 문제점이 없

음을 뒷받침하고 있다. 아울러 단기 동태 방정식에 주택가격의 현 시점 등락

률이 포함되어 있으므로 동시성 편의의 존재 여부를 점검하기 위해 하우스만

검정을 실시하였다. 그 결과에 따르면 동시성 편의로 인해 당기 주택가격 등

락률의 OLS 추정치가 일치성을 갖지 않는다는 대립가설이 기각됨으로써

(p-value=0.58) 주택가격 등락이 가계대출 증감에 구조적인 요인으로 작용하

여 왔음을 알 수 있다.

주택가격 등락률의 단기 동태 방정식을 추정한 결과(추정식 (2))를 보면, 가

계대출의 증감률이 현 시점에서 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있

다. 또한 앞의 VECM 모형 추정결과와 마찬가지로 전기의 오차수정항

( )이 통계적으로 유의한 정(+)의 부호를 나타내어 과도한 가계대출 증

가가 주택가격 상승을 촉발할 수 있음을 보여 준다34). 한편 금리 변동은 시차

를 두고 가계대출에 통계적으로 유의한 부(-) 영향을 미친 것으로 나타났다.

33) 연립방정식 체계인 VECM 모형에서는 -0.06 정도로 추정되었다(<표 4> 참조).

34) 연립방정식 체계인 VECM 모형에서는 +0.03 정도로 추정되었다(<표 4> 참조).

- 28 -

내는 추정오차 추정기간

단기 동태 방정식의 잔차 및 추정계수에 대하여 이루어진 검정 통계량은

대부분 모형 추정에 큰 문제점이 없었음을 뒷받침하고 있다.35) 아울러 주택

가격 등락률의 단기 동태 방정식에서 가계대출의 현 시점 증감률이 통계적으

로 유의한 것으로 나타났는데, 동 결과가 유사회귀(spurious regression)에

기인하는지를 점검하기 위해 하우스만 검정을 실시하였다. 검정 결과에 따르

면 현 시점 가계대출 증감률의 OLS 추정치가 일치성을 갖고 있다는 귀무가

설을 기각하지 못하여(p-value=0.65) 가계대출 증감이 구조적으로 주택가격

등락에 영향을 미쳐 왔음을 알 수 있다. 한편 금리 변동은 시차를 두고 주택

가격에 통계적으로 유의한 부(-) 영향을 미친 것으로 나타났다.

이상의 단일 방정식 오차수정모형 추정결과는 VECM 모형에 의거한 충격

반응함수 결과, 즉 가계대출과 주택가격간에 상승(相乘)경로가 존재하며 금리

변동이 가계대출 및 주택가격에 유의한 부(-)의 영향을 미친다는 점을 강하

게 지지하고 있는 것으로 판단된다.

<표 5> 추정 모형의 잔차 및 계수에 대한 검정량

가계대출 증감률의 단기 동태 방정식 : (1) 주택가격 등락률의 단기 동태 방정식 : (2)

AR test Q(12) = 18.21[0.11] AR test Q(12) = 9.71[0.64]

ARCH LM(4) test = 5.74[0.21] ARCH LM(4) test = 1.25[0.86]

Normality test = 0.64[0.72] Normality test = 10.61[0.00]

Hetero-X test = 19.44[0.49] Hetero-X test = 21.73[0.11]

CUSUM test 안정적(5% 유의수준) CUSUM test 안정적(5% 유의수준)

주 : 이분산검정(Hetero-X test)은 White가 제시한 방식을 따랐으며, [ ]내는 p-value

35) 단기 동태 방정식에 포함된 더미변수는 외환위기로 인해 발생한 극단치(outlier)의 검정 통계량

왜곡 현상을 완화하기 위하여 사용되었다.

- 29 -

한편 가계대출과 주택가격의 행태가 2000년대 들어 이전 기간(1990년대)에

비해 구조적으로 변화되었을 가능성도 있으므로 단기 동태 방정식에 더미변

수를 도입하는 방식으로 이를 점검하여 보았다. 먼저 가계대출 증감률의 단

기 동태 추정식인 (3)을 보면, 주택가격 시차변수의 추정계수가 2000년대 들

어 미미한 수준으로 작아짐으로써 가계대출이 이전 기간보다 주택가격 변동

에 의해 상대적으로 덜 영향을 받는 것으로 나타났다. 아울러 금리에 대한

가계대출의 반응계수도 10% 수준36)에서 통계적으로 유의하게 이전 기간에

비해 시차도 짧아지면서 커진 것으로 추정되었는바, 이는 가계대출이 변동금

리 위주로 높은 증가세를 지속하면서 가계부문의 금리에 대한 민감도가 점차

높아지고 있는 것으로 해석된다. 한편 주택가격 등락률의 단기 동태 추정식

인 (4)에 의하면, 당해 분기 주택가격의 가계대출에 대한 반응계수가 2000년

대 들어 통계적으로 매우 유의한 수준에서 크게 높아진 것으로 나타났다. 이

는 가계부문의 주택구입 수요가 금융기관의 대출여건 변동에 이전보다 훨씬

민감하게 영향을 받으면서 가계부문에 대한 금융기관의 대출 가용규모가 주

택가격 변동에 보다 큰 영향을 미치게 되었음을 의미한다. 이러한 분석 결과

는 대상변수간 장기적인 관계가 기간 구분 없이 동일하다고 가정하는 등의

제약이 있는 만큼 기간에 따른 구조적 변화를 해석함에 있어 보수적인 입장

을 취할 필요가 있는 것으로 보인다.

±

내는 추정오차 추정기간

중 의 값을 갖는 더미변수

36) p-value는 0.0601로 추정되었다.

- 30 -

내는 추정오차 추정기간

중 의 값을 갖는 더미변수

5. 예측오차분산분해

본 장에서는 VECM 추정결과를 토대로 예측오차분산분해(Forecast Error

Variance Decomposition)를 실시하여 내생변수 변동에 대한 개별 내생변수

충격의 상대적 중요도에 관하여 분석하였다.

<부록>의 예측오차분산분해 추정결과를 보면, 가계대출 변동은 임의 가정

및 DAGs에 의한 가정에 상관없이 단기적으로는 대부분 자체 충격에 의해

설명되다가, 이후부터 자체 충격의 설명력은 점차 낮아지고 금리 및 주택가

격 충격의 설명력은 점차 높아지는 모습을 보이고 있다. 중장기적으로 보면

가계대출은 자체 및 금리 충격에 의해 대부분 변동하면서 주택가격 충격에

의해서도 상당 정도 영향을 받았던 것으로 보인다.

주택가격은 임의 가정의 경우 전체 기간에 걸쳐 자체 충격 및 가계대출 충

격에 의해 주로 설명되는 등 중장기적으로 자체 충격 및 가계대출 충격에 의

해 각각 절반 정도씩 설명되고 있다. 이는 주택가격의 지속성이 상당히 강하

여 일단 가격 인플레이션이 발생할 경우 상당히 긴 기간에 걸쳐 가격 상승이

진행될 것이라는 점을 뒷받침한다. 아울러 가계대출 충격이 당해 분기부터 상

당 정도로 영향을 미치고 있어 주택가격 변동에 매우 중요한 요인으로 작용

하고 있음을 알 수 있다. 반면 소득 및 금리 충격은 주택가격 변동에 별 다른

기여를 하지 못하였다. DAGs에 의한 모형 식별의 경우에도 주택가격은 여

타 변수의 충격에 대하여 임의 가정의 경우와 매우 비슷한 행태를 보였다.

금리는 단기적으로는 자체 충격에 의해 대부분 변동하다가 시간이 점차 흐

르면서 가계대출 및 주택가격 충격에 의한 기여도가 꾸준히 상승하는 모습을

- 31 -

나타내었다. 이와 함께 소득 충격도 금리 변동을 유발하는 요인으로 작용하

는 것으로 추정되었다. DAGs에 의한 가정의 경우에는 금리 변동에 대한 중

요도가 자체충격․소득․가계대출․주택가격의 순서로 추정되었는데, 임의

가정의 경우에는 자체충격․가계대출․주택가격․소득의 순서로 추정되어 다

소 다른 모습을 나타내었다.

소득은 단기적으로 자체 충격에 의해 대부분 변동되다가 중장기적으로는

대부분 자체 및 금리 충격에 의해 설명되고 있다. 특히 장기적으로 금리 충

격의 중요도가 자체 충격을 상회하거나(임의 가정의 경우) 비슷한 것(DAGs

에 의한 가정의 경우)으로 나타났다. 임의 가정의 경우 주택가격 충격이 소

득 변동에 어느 정도 영향을 미치는 등 가계부문에 부의 경로가 작동하고 있

음을 알 수 있다.

- 32 -

Ⅳ. 맺음말

우리나라의 가계대출․주택가격․금리․소득을 대상으로 이들 변수의 장․

단기 상관관계 및 동학을 벡터오차수정모형을 이용해 분석한 결과, 4개 내생

변수들은 장기적으로 매우 강력한 선형관계를 유지하면서 변동하여 왔다. 가

계대출은 주택가격 및 소득과 통계적으로 유의한 정(+)의 상관관계(+0.935,

+0.996)를, 금리와 통계적으로 유의한 부(-)의 상관관계(-0.025)를 갖고 있는

것으로 추정되었다. 한편 가계대출이 여타 내생변수와의 장기적인 정상상태

에서 이탈하면서 오차수정항이 정(+)의 값을 갖게 되면(즉, 가계대출이 과도

하게 늘면) 다시 정상상태로 복귀하려는 경향을 갖고 있다. 그러나 과도한

가계대출 확대는 주택가격 상승을 유발함은 물론 가계의 정상적인 소비활동

을 제약하는 등 경제활동 위축을 통하여 소득 감소로 이어질 수 있다. 이러

한 가계대출과 주택가격의 오차수정항에 대한 상반된 반응은 가계대출이 지

나치게 증가하는 등으로 금융 불균형이 누적될 경우 이를 해소하는 데에 상

당히 긴 시간이 소요되어야 함을 의미한다.

대상 내생변수의 동태적 파급 경로를 보다 자세히 파악하기 위하여 임의

가정 및 DAGs 기법에 의한 가정의 두 가지 경우를 상정하여 벡터오차수정

모형에서 충격반응함수를 식별하였다(당기에서 20분기를 대상으로 하되 bootstrap

기법에 의거해 95% 신뢰구간을 계산). 동 결과에 의하면 첫째, 주택가격 상

승은 가계의 담보가치 증대효과 또는 신용경로 효과를 반영하여 지속적으로

가계대출을 늘리는 요인으로 작용하였다. 금리 상승은 은행수지 악화, 유동부

채 확대 등을 통한 레버리지 확대 유인 저하, 가계부문의 이자지급 부담 가

중을 통한 수요 감소 등 수급 양면에서 가계대출 감소를 유발하는 것으로 나

타났다. 둘째 가계대출 증가는 지속적으로 주택가격을 상승시키는데, 이는 금

융기관의 가계대출 공급 확대가 가계의 활용 가능한 신용 규모 증가를 통하

여 주택수요를 늘리면서 주택가격 상승으로 이어지고 있음을 의미한다. 또한

주택가격은 자체 충격에도 지속적으로 정(+)의 영향을 받고 있어 주택가격이

상승세를 유지하면 미래 자본이득에 대한 기대심리를 부추겨 주택가격 인플

레이션의 지속성을 강화하는 요인으로 작용하였다. 한편 금리 상승은 1분기

부터 1년 정도에 걸쳐 유의적으로 주택가격을 하향 안정시키는 것으로 나타

났다. 앞의 두 가지 충격반응함수 결과는 가계대출(또는 주택가격)의 변동이

- 33 -

다른 변수의 변동을 촉발한 뒤 피드백 과정을 거치면서 상호 증폭되는 상승

(相乘) 경로가 존재하고 있음을 뒷받침하고 있다. 따라서 주택시장에서 또는

가계대출 등을 망라하는 금융시장에서 예기치 못한 충격이 발생할 경우에는

그 효과가 상승 경로를 거치면서 한 방향으로만 전이되는 경로에 비해 훨씬

크게 증폭되어 경제 각 부문으로 빠르게 파급될 수 있음을 보여 준다. 아울

러 금리 조정이 가계대출 및 주택가격에 모두 유의한 부(-)의 영향을 미친다

는 사실은 주택가격과 가계대출의 상승 경로가 작동할 경우 또는 가계대출이

여타 요인으로 인해 지나치게 늘어날 경우, 이러한 현상의 심화를 사전에 차

단할 유용한 수단으로 활용 가능함을 의미한다. 셋째, 금리가 주택가격 상승

에 반응하여 4분기 이후 높아지는 경향을 보이고 있는데, 이는 주택가격 상

승이 직접적으로는 자체 지속성을 통하여, 그리고 간접적으로는 가계대출 확

대를 유발하는 등의 경로를 통하여 주택가격과 가계대출이 상승(相乘) 작용

을 일으키는 경향이 뚜렷해질 경우 정책당국이 이들 변수의 흐름을 중장기적

인 관점에서 금리 결정시 주요 정보변수로 활용하고 있다는 증거로 해석할

수 있다. 또한 금리는 소득 변동, 즉 경제활동 변동에 반응하여 통계적으로

유의한 수준에서 경기순환 사이클과 반대 방향으로 조정되어 왔다. 마지막

으로 소득은 주택가격 상승시 당해 분기 이후 1년 정도에 걸쳐 유의하게 정

(+)의 영향을 받고 있어 가계부문에서 부의 효과 경로가 작동하고 있음을 알

수 있다. 한편 소득은 금리 상승에 뚜렷한 부(-)의 영향을 받고 있어 금리

상승이 경제활동 위축을 초래하면서 소득에 부정적인 영향을 주는 것으로 나

타났다.

Hoover(2010)가 모형 식별을 위한 연구자들의 관행에 관해 제시한 견해를

반영하여, 본 논문에서는 충격반응함수가 제시하는 내생변수간 동태적 연관

성의 존재 가능성을 단일방정식 오차수정모형에 의한 회귀분석을 통해 직접

규명함으로써 모형의 강건성을 뒷받침하는 증거로 제시하였다. 추정 결과에

따르면 가계대출이 현 시점에서 주택가격에 의해, 동시에 주택가격도 현 시

점에서 가계대출에 의해 정(+)의 방향으로 통계적으로 유의한 영향을 받는

등 가계대출과 주택가격이 상호 의존적인 관계를 갖고 있는 것으로 나타났

다. 또한 금리가 가계대출 및 주택가격에 대해 통계적으로 유의한 영향력을

갖고 있으며 가계대출 및 주택가격은 가계대출의 과도한 증가에 대응하여 벡

터오차수정모형의 추정결과와 유사한 조정 양태를 보였다. 한편 2000년대 들

어 발생 가능한 구조적 변화를 점검해 본 결과, 가계대출의 금리 민감도가

- 34 -

1990년대에 비해 더 높아졌으며 주택가격은 금융기관이 공급하는 가계대출의

가용규모 변동에 더 크게 영향을 받고 있는 것으로 추정되었다.

앞의 분석결과에서 다음과 같은 몇 가지 시사점을 도출해 볼 수 있다. 첫

째, 가계대출의 과도한 확대(가계대출이 주택가격․금리․소득과의 장기적인

정상상태에서 이탈할 경우)가 주택가격 상승 및 경제활동 위축을 통해 거시

경제 안정을 저해하는 요인으로 작용할 가능성이 있다는 점이다. 특히 가계

대출이 지속적으로 과도하게 늘어나면 이는 가계부문의 정상적인 소비활동을

제약함으로써 대외여건이 악화될 경우 내수 활성화를 통한 경제의 자생적인

회복력을 상당 정도 제한할 수 있다. 둘째, 가계대출과 주택가격에 존재하는

상승(相乘) 경로는 어느 한 변수의 안정이 여타 변수의 안정과 긴밀히 연계

되어 있음을 의미한다. 가계대출 안정에는 주택가격 안정이 상호 전제되어야

하는 만큼, 가계대출이 크게 변동하는 경우에는 주택가격도 불안정해지면서

가계대출 안정을 기대하기 어려울 것이다. 다른 한편으로 주택가격 사이클은

주택의 담보가치, 즉 가계부문의 대출상환 능력 변동을 통해 가계대출 변동

으로 연결되어 있으므로 주택시장의 급격한 변동은 금융 불안정을 촉발시킬

주요 요인이 될 수 있다. 셋째, 금리가 가계대출 및 소득에 유의적으로 부(-)

의 영향을 미치고 있는 점에 비추어 가계대출시장 및 주택시장 안정은 물론

거시경제 안정에도 유용한 정책수단으로 활용 가능한 것으로 판단된다. 특히

가계대출 및 주택가격의 안정성을 유지하기 위해서는 금융기관의 대출기준,

DTI 및 LTV 등의 직접적인 수단을 시장 상황에 맞추어 적절히 운용함과

아울러 금리 조정도 병행될 경우 소기의 목적을 달성하는 데에 보다 큰 실효

성을 거둘 수 있을 것으로 기대된다. 다만 금리 조정이 정(+)과 부(-)의 두

방향 모두를 통해 경제활동 및 소득 수준에 파급될 수 있으며 가계부문의 부

채부담에는 이전보다 더 큰 영향을 미칠 수 있음에 유의할 필요가 있다. 전

자는 최근 몇 년 동안 저금리를 배경으로 가계부문의 부채규모가 빠른 속도

로 늘면서 변동금리가 대출의 대부분을 차지하는 등으로 가계부문의 금리 민

감도가 이전보다 높아지고 있기 때문이다. 이러한 점들은 경제여건 변동이

부문별로 상이한 영향을 미칠 경우 금리 조정이 매우 어려울 뿐만 아니라,

가계대출 또는 주택가격의 급격한 변동을 선제적으로 억제할 필요가 있을 경

우에는 금리 조정의 시기 및 속도 결정, 그리고 관련 정책당국의 긴밀한 협

조가 정책의 소기 목적을 달성하고 실효성을 확보함에 있어 매우 중요하다는

점을 시사한다. 넷째, 본 논문에서 다루어지지 않았지만 최근 주택가격이 안

- 35 -

정세를 유지하는 가운데에서도 가계대출이 크게 늘어나고 있는데, 이러한 현

상은 거시적인 측면보다는 미시적인 측면에서 접근하여 가계대출의 변동 행

태를 정밀하게 분석할 필요가 있음을 시사하고 있다. 이러한 측면에서 앞으

로 관심을 기울여야 할 연구 과제로는 금융기관별 특성 및 영업 전략과 감독

당국의 규제 등 제도적 여건이 금융기관의 가계대출 공급에 미치는 영향, 금

리 수준에 따른 가계대출의 비대칭적 변동 행태, 자산규모․소득수준․직종

등 가계의 이질성을 고려한 가계대출 수요 행태 등을 들 수 있다.

- 36 -

<부 록>

예측오차분산분해 추정결과

<임의 가정> <DAGs에 의한 가정>

(분기) 가계대출 금리 주택가격 소득1 1.00 0.00 0.00 0.002 0.96 0.00 0.03 0.013 0.87 0.02 0.10 0.014 0.76 0.07 0.15 0.015 0.67 0.13 0.19 0.016 0.60 0.18 0.21 0.017 0.55 0.22 0.22 0.018 0.52 0.24 0.23 0.009 0.49 0.27 0.24 0.0010 0.47 0.29 0.24 0.0011 0.45 0.30 0.24 0.0012 0.44 0.32 0.24 0.0013 0.42 0.33 0.24 0.0014 0.41 0.35 0.24 0.0015 0.40 0.36 0.24 0.0016 0.38 0.37 0.24 0.0017 0.37 0.39 0.24 0.0018 0.36 0.40 0.24 0.0019 0.35 0.41 0.23 0.0020 0.34 0.42 0.23 0.00

< 가계대출 >

(분기) 가계대출 금리 주택가격 소득1 1.00 0.00 0.00 0.002 0.96 0.00 0.02 0.023 0.87 0.01 0.09 0.044 0.77 0.05 0.13 0.065 0.67 0.10 0.17 0.066 0.60 0.15 0.20 0.057 0.55 0.18 0.22 0.048 0.51 0.21 0.23 0.049 0.49 0.24 0.24 0.0410 0.46 0.26 0.25 0.0311 0.44 0.27 0.25 0.0312 0.43 0.29 0.25 0.0313 0.41 0.31 0.25 0.0314 0.40 0.32 0.25 0.0315 0.38 0.34 0.25 0.0216 0.37 0.35 0.25 0.0217 0.36 0.36 0.25 0.0218 0.35 0.38 0.25 0.0219 0.34 0.39 0.25 0.0220 0.33 0.40 0.25 0.02

< 가계대출 >

(분기) 가계대출 금리 주택가격 소득1 0.31 0.01 0.68 0.002 0.35 0.06 0.58 0.003 0.35 0.11 0.53 0.004 0.35 0.13 0.52 0.005 0.35 0.13 0.52 0.006 0.36 0.12 0.52 0.007 0.37 0.12 0.51 0.008 0.38 0.11 0.51 0.009 0.39 0.10 0.51 0.0010 0.40 0.09 0.51 0.0011 0.41 0.09 0.50 0.0012 0.42 0.08 0.50 0.0013 0.42 0.08 0.50 0.0014 0.43 0.07 0.49 0.0015 0.44 0.07 0.49 0.0016 0.45 0.06 0.49 0.0017 0.45 0.06 0.49 0.0018 0.46 0.06 0.48 0.0019 0.46 0.05 0.48 0.0020 0.47 0.05 0.48 0.00

< 주택가격 >

(분기) 가계대출 금리 주택가격 소득1 0.28 0.00 0.66 0.062 0.32 0.03 0.57 0.083 0.32 0.07 0.54 0.074 0.32 0.09 0.53 0.065 0.33 0.09 0.53 0.056 0.34 0.08 0.54 0.047 0.35 0.08 0.54 0.048 0.36 0.07 0.53 0.049 0.37 0.06 0.53 0.0410 0.38 0.06 0.53 0.0411 0.39 0.05 0.52 0.0412 0.40 0.05 0.52 0.0413 0.41 0.04 0.51 0.0414 0.41 0.04 0.51 0.0415 0.42 0.04 0.51 0.0416 0.43 0.03 0.50 0.0417 0.43 0.03 0.50 0.0418 0.44 0.03 0.50 0.0419 0.44 0.03 0.49 0.0420 0.45 0.03 0.49 0.04

< 주택가격 >

- 37 -

<임의 가정> <DAGs에 의한 가정>

(분기) 가계대출 금리 주택가격 소득1 0.00 1.00 0.00 0.002 0.00 0.99 0.00 0.013 0.02 0.89 0.00 0.084 0.06 0.79 0.02 0.135 0.10 0.70 0.06 0.146 0.12 0.64 0.10 0.147 0.14 0.60 0.12 0.148 0.16 0.56 0.14 0.139 0.17 0.54 0.16 0.1310 0.18 0.51 0.17 0.1311 0.19 0.50 0.18 0.1312 0.20 0.48 0.19 0.1313 0.21 0.47 0.20 0.1314 0.21 0.45 0.20 0.1315 0.22 0.44 0.21 0.1316 0.22 0.43 0.21 0.1317 0.23 0.42 0.22 0.1318 0.23 0.42 0.22 0.1319 0.24 0.41 0.23 0.1320 0.24 0.40 0.23 0.13

< 금 리 >

(분기) 가계대출 금리 주택가격 소득1 0.00 1.00 0.00 0.002 0.00 0.99 0.00 0.013 0.02 0.90 0.00 0.084 0.04 0.82 0.00 0.145 0.06 0.75 0.02 0.176 0.08 0.69 0.04 0.187 0.09 0.66 0.06 0.198 0.11 0.63 0.07 0.199 0.12 0.60 0.08 0.2010 0.12 0.59 0.09 0.2011 0.13 0.57 0.09 0.2012 0.14 0.56 0.10 0.2113 0.14 0.55 0.10 0.2114 0.15 0.54 0.11 0.2115 0.15 0.53 0.11 0.2116 0.15 0.52 0.11 0.2117 0.16 0.51 0.12 0.2218 0.16 0.50 0.12 0.2219 0.16 0.50 0.12 0.2220 0.17 0.49 0.12 0.22

< 금 리 >

(분기) 가계대출 금리 주택가격 소득1 0.03 0.05 0.07 0.852 0.03 0.23 0.08 0.663 0.03 0.37 0.13 0.484 0.02 0.44 0.15 0.395 0.02 0.49 0.16 0.346 0.02 0.51 0.16 0.327 0.01 0.53 0.15 0.308 0.01 0.54 0.15 0.309 0.01 0.55 0.15 0.2910 0.01 0.56 0.14 0.2911 0.01 0.56 0.14 0.2812 0.01 0.57 0.14 0.2813 0.01 0.58 0.13 0.2814 0.01 0.58 0.13 0.2715 0.01 0.59 0.13 0.2716 0.01 0.59 0.13 0.2717 0.01 0.60 0.12 0.2718 0.01 0.60 0.12 0.2619 0.01 0.60 0.12 0.2620 0.02 0.61 0.12 0.26

< 소 득 >

(분기) 가계대출 금리 주택가격 소득1 0.00 0.00 0.00 1.002 0.00 0.10 0.00 0.893 0.00 0.23 0.04 0.734 0.00 0.31 0.06 0.625 0.00 0.36 0.07 0.576 0.00 0.39 0.08 0.537 0.01 0.40 0.07 0.528 0.01 0.41 0.07 0.509 0.02 0.42 0.07 0.5010 0.02 0.43 0.06 0.4911 0.02 0.43 0.06 0.4812 0.03 0.44 0.06 0.4713 0.03 0.44 0.06 0.4714 0.03 0.45 0.06 0.4615 0.04 0.45 0.05 0.4516 0.04 0.46 0.05 0.4517 0.04 0.46 0.05 0.4418 0.04 0.47 0.05 0.4419 0.05 0.47 0.05 0.4320 0.05 0.47 0.05 0.43

< 소 득 >

- 38 -

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