http://informationtransfereconomics.blogspot.kr/
위의 싸이트에 나오는 식을 이용해서 한국의 기준금리, 명목 gdp, m1을 연결시킬 수 있었다.
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/korea-interest-rates-vs-money-velocity.html
이 그림이 너무 신기해서 집값에 적용시켜볼수 있을 지 고민을 좀 했다.
http://informationtransfereconomics.blogspot.kr/2013/08/the-interest-rate-in-information.html
c log r = log (1/k* NGDP/MB) --(1)
c: arbitrary constant
k: fit parameters
r: effective fed funds
NGDP: nominal GDP
MB: monetary base
위의 식은 아래와 같은 price, demand, supply를 연결시키는 식에서 출발한 것이다.
P = 1/k * Qd/ Qs -- (2)
이 식에 적합한 가격과 수요와 공급을 찾을 수 있다면 성립하는지 확인해볼 수 있다.
믿을 수 없는 100년 간의 미국 실질임대료, unbelievable US Real Rent
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/100-unbelievable-us-real-rent.html
최근에 들여다 본 지표 중 몇개를 수요와 공급을 대표하는 숫자로 시험해봤다.
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/3-us-burst-real-house-price-vs.html
monthly supply는 재고순환의 역수에 해당하지만 미국사람들에게는 주택의 공급.
http://runmoneyrun.blogspot.kr/2017/09/4-us-burst-debt-and-aging.html
가계의 모기지 부채는 주택수요에 비례.
몇번의 시행착오를 통해 수요는 mortgage로, 공급은 monthly supply를 넣었더니 그 중 괜찮은 그림을 보여준다.
c log P = log (1/k* HM/S) --(3)
P: house price
HM: household mortgage ~ demand for house
S : monthly supply ~ supply of house
(1)번을 주택가격에 맞게 변형을 한 것이다.
fred에 적용가능하도록 조금 더 변형을 하면 아래처럼 된다.
log P = w + log (HM/S)^(1/c) --- (4)
price는 real price, nominal price, raw index, yoy를 이것저것 넣어보고, c값도 이것저것 넣어보았다.
Shiller index보다 average sales price가 식에 더 잘 맞는다.
시차가 더 큰 것 같기도 하지만 최근의 횡보가 더 잘 맞는다.
모기지등의 가계부채와 집값을 비교해보는 일은 흔히들 하지만 최근에는 모기지가 덜 증가해서 안심된다는 한가한 소리를 하는데나 사용될 뿐이다. 위의 그림이 나타내는 것은 그런 비교와는 질적으로 다른 것이다.
permit/completion ratio, sold/for sale ratio도 시행착오로 찾아낸 것이니 위의 이론을 몰랐어도 아마 수요를 공급으로 나누는 시도는 해볼 수 있었을 것이다.
mortgage/monthly supply도 비율은 언젠가는 확인해보았을 것이다.
그러나 아무런 이론적 배경이 없이 (1/1.8)제곱을 취해서 비교해보거나, 여기에 log를 취해 보는 것은 여간 미친놈이 아니라면 일어나기 어려운 일이다.
실질지수를 써 본 것인데 명목지수와 차이가 있다.
명목, 실질주택가격에 전년증가율을 넣어보기도 했으나, 마이너스를 처리하려면 임의의 수를 더하거나 절대값을 취하거나 뭔가 수를 써야 하니 목에 걸리는 느낌이 있다.
fit에 의존하는 상수들도 더 잘 찾아낸다면 더 그럴듯한 그림이 되었을 수도 있다.
또 주택시장의 수요와 공급을 반영하는 더 적확한 지표를 시험해 볼 필요도 있다.
또 rent와 주택가격을 비교해볼 필요도 있다.
또 한국 주택시장에 적용해볼 필요도 있다.
어떤 상황에서든 가격, 수요, 공급을 파악할 수 있다면 시험해볼 수 있으니 가히 만능이라고 할 만하다.
어떤 지표가 수요에 해당하는지 공급에 해당하는지는 동전의 양면과 같아서, 미리 정해진 것이 아니다.
식에 넣어보면 예상과 달리 반대로 나오거나, 하늘로 날아다니거나 땅으로 꺼지는 (아마 발산하는) 지표들이 있다.
지표의 성격이 다르다는 뜻일 것이다.
시차가 더 큰 것 같기도 하지만 최근의 횡보가 더 잘 맞는다.
모기지등의 가계부채와 집값을 비교해보는 일은 흔히들 하지만 최근에는 모기지가 덜 증가해서 안심된다는 한가한 소리를 하는데나 사용될 뿐이다. 위의 그림이 나타내는 것은 그런 비교와는 질적으로 다른 것이다.
permit/completion ratio, sold/for sale ratio도 시행착오로 찾아낸 것이니 위의 이론을 몰랐어도 아마 수요를 공급으로 나누는 시도는 해볼 수 있었을 것이다.
mortgage/monthly supply도 비율은 언젠가는 확인해보았을 것이다.
그러나 아무런 이론적 배경이 없이 (1/1.8)제곱을 취해서 비교해보거나, 여기에 log를 취해 보는 것은 여간 미친놈이 아니라면 일어나기 어려운 일이다.
실질지수를 써 본 것인데 명목지수와 차이가 있다.
명목, 실질주택가격에 전년증가율을 넣어보기도 했으나, 마이너스를 처리하려면 임의의 수를 더하거나 절대값을 취하거나 뭔가 수를 써야 하니 목에 걸리는 느낌이 있다.
fit에 의존하는 상수들도 더 잘 찾아낸다면 더 그럴듯한 그림이 되었을 수도 있다.
또 주택시장의 수요와 공급을 반영하는 더 적확한 지표를 시험해 볼 필요도 있다.
또 rent와 주택가격을 비교해볼 필요도 있다.
또 한국 주택시장에 적용해볼 필요도 있다.
어떤 상황에서든 가격, 수요, 공급을 파악할 수 있다면 시험해볼 수 있으니 가히 만능이라고 할 만하다.
어떤 지표가 수요에 해당하는지 공급에 해당하는지는 동전의 양면과 같아서, 미리 정해진 것이 아니다.
식에 넣어보면 예상과 달리 반대로 나오거나, 하늘로 날아다니거나 땅으로 꺼지는 (아마 발산하는) 지표들이 있다.
지표의 성격이 다르다는 뜻일 것이다.
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