본 연구의 목적은 거시경제변수가 지역 주택가격에 미치는 영향을 실증분석하고 지역별 주택가격을 예측하는 것이다. 본 연구방법은 베이지안 패널 VAR모형을 이용하였고 종속변수는 주택매매가격으로, 독립변수는 주택전세가격, 주택거래량, 주택담보대출금, 건축물착공현황과 산업생산지수로 설정하였다. 시간적 범위는 2009년 1월부터 2019년 5월까지이고 주택매매가격, 주택전세가격, 아파트거래량, 주택담보대출금은 전국 16개 광역시도 자료로 구성한 패널자료이고 건축물착공현황, 산업생산지수는 시계열자료로 구성하였다. 실증분석결과, 주택매매가격에 주택전세가격과 주택담보대출금은 지속적으로 양(+)의 영향을 미쳤고 산업생산지수의 영향력은 미미한 것으로 나타났다. 지역별 예측결과를 살펴보면, 전체적으로 예측력이 실제값과 거의 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과의 시사점은 주택전세가격 상승과 주택담보대출금 증가는 주택매매가격을 상승시키는 바 정부는 지속적인 주택시장 모니터링을 해 주택매매가격 안정을 위한 정책을 수립 집행해야 한다.

This study analyzes the effect of macroeconomic variables on regional housing prices using Bayesian panel VAR model. The dependent variable was the housing price index, and the independent variables were the housing Chonsei price index, housing transaction volume, mortgage loans, housing construction performance and industrial production index. The temporal range is from January 2009 to May 2019, and the housing price, Chonsei price, housing transaction volume and mortgage loans are panel data consisting of 16 metropolitan city data. As a result of analysis, the housing Chonsei price and mortgage loan continued to have a positive effect on the housing price, and the industrial production index was insignificant. Looking at the forecast results by region, it was confirmed that the forecasting power was almost similar to the actual value as a whole. The implications of this study are that the rise in the housing Chonsei price and the increase in mortgage loans increase the housing price. Therefore, the government should monitor and execute the policy to stabilize the housing price.