부동산학연구 제??집 제?호, 20XX. ?, pp.

Journal of the Korea Real Estate Analysts Association

Vol.??, No.? 20XX. ?, pp.

소비베타로 측정한 오피스 투자위험의 결정요인*

The Determinants of the Office Investment Risk Measured by Consumption Beta

민 부 동 (Min, Bu-Dong)**

정 동 산 (Jung, Dong-San)***

* 이 논문은 2019년도 대한대학교 연구실 RERIS의 지원을 받아 연구되었다.

** 본 학회 정회원, 대한대학교 경상대학 경제학과 조교수, budong@gmail.com, 주저자

*** 대한대학교 경상대학 경제학과 부교수, dongsan@ac.kr, 교신저자

	< Abstract >
This study analyzes the determinants of the investment risk embedded in the office buildings in Seoul, Korea. The risk is measured by the consumption beta estimated by Consumption-based CAPM, which is proved to be useful to explain the risk of real estate in Korea by previous literature. The determinants are selected among the characteristics of the office buildings, and time-varying macroeconomic variables are controlled by matching the time periods. The empirical result says that (1) CBD location (-), commercial zone in land use plan (+) and wide adjacent road (+) among locational factors, Deposit to Rent Ratio (-) among operational factors, appraisal value (+), Loan to Value Ratio (+) and the proportion of income return ......
Keyword : Firm-specific variables, Regional-specific variables, Location choice, Location Theory, Multinomial Logit model (Keyword는 5단어로 통일한다.)

I. 서론

부동산학연구 제??집 제?호

소비배타로 측정한 오피스 투자위험의 결정요인

투자자에게 가장 큰 관심의 대상은 수익률이다. 투자의 목적이 수익의 획득에 있기 때문이다. 그러나 아직 실현되지 않은 미래의 수익을 정확히 알 수는 없다. 따라서 투자자는 기대수익률, 보다 정확히는 현재 관찰 가능한 자산 의 특성과 기대수익률의 관계에 주목하지 않을 수 없다. 자산의 특성과 기대수익률은 위험을 매개로 연결된 다. 어떤 자산으로부터 기대되는 수익률은 그 자산에 내재된 위험의 크기에 비례하기 때문이다. 자본자산 가격결정모형(CAPM: Capital Asset Pricing Model) 과 같은 전통적인 재무이론들은 기대수익률의 설명변수로 베타와 같은 위험지표를 선택하고 있다. 이에 따르면 자산의 특성은 위험의 크기를 결정하고, 위험이 다시 기대수익률을 결정하는 관계에 있다고 말할 수 있다. 물론 이러한 서술은 시장이 효율적이어서 투자자가 감내하는 위험이 수익률로 보상받을 수 있다는 것과 자산의 특성 외에 위험이나 수익률에 영향을 미치는 거시변수들이 통제된 것을 전제로 한다. 이러한 논리는 부동산투자에도 동일하게 적용된다. 따라서 부동산투자자는 부동산이 가지는 여러 특성이 위험에 어떠한 영향을 미치는지 알고 싶어 한다. 기관 투자자의 부동산투자 역사가 긴 미국이나 유럽에서 상업용부동산의 수익과 위험에 대한 연구가 풍부하게 이루어진 것은 그 때문이다. 최근에는 이러한 연구가 부동산펀드 등 금융산업과도 긴히 연결되어 부동산투자의 스타일에 대한 분석으로 이어지고 있다. 우리나라의 경우도 연기금, 보험사 등 기관투자자 가 부동산에 투자를 시작한지 많은 시간이 흘렀다. 기관투자자는 저위험-저수익의 특성을 가진다고 알려진 오피스 특히 핵심 지역의 대형 오피스를 의미하는 프라임 오피스에 집중적으로 투자를 해왔다. 그러나 이러한 믿음이 사실인지에 대한 실증분석은 미국이나 유럽에 비해 부족한 것이 사실이다. 연구의 부족은 일차 적으로 자료의 부족에 기인한다. 오피스의 수익과 위험에 대한 분석을 위해서는 오피스의 가격, 수입, 지출 등에 대한 장기간의 자료가 필요하기 때문이다. 다행인 것은 2000년대 이후 오피스시장에 대한 자료가 축적되면서 최근 관련 연구가 조금씩 이루어지고 있다는 사실이다. 이들 연구는 부동산에 대한 투자위험을 어떻게 측정할 것인가에 주목하고 있는데, 민성 훈(2015)은 주택시장, 민성훈(2017)은 상업용부동산 시장에 대한 분석을 통해 소비기반 자본자산 가격결정 모형(CCAPM: Consumption-based CAPM)에 의해 계산된 소비베타가 위험측정의 지표로 우수하다는 결과를 얻은 바 있다. 이들은 부동산의 수익과 위험에 대한 분석의 기초연구로서 의미를 가진다. 본 연구는 상기 선행연구들의 결과에 근거하여 소비 베타로 측정된 우리나라 오피스 투자위험의 결정요인 을 분석한다. 그 과정에서 기관투자자가 소위 안전자산이라고 믿고 있는 프라임 오피스가 실증적으로도 저 위험의 특성을 보이는지 살펴볼 것이다. 본 연구는 다음의 절차로 진행된다. 2장에서는 소비 베타의 의의와 부동산의 수익과 위험에 대한 국내외 선행연구를 살펴본다. 이를 통해 오피스 투자위험의 결정요인으로 참고할 수 있는 설명변수를 도출한다. 3장에서는 분석에 사용된 자료를 소개한다. 여기에는 분석표본의 특성과 투자위험 측정에 사용되는 시장수익률의 대용치인 소비지출액증가율이 포함된다. 그리고 4장에서 투자위험 결정요인에 대한 실증분석을 실시한다. 실증분석은 유의한 결정요인을 도출하고, 위험추정 모형의 유용성을 검토하는 절차로 수행된다.

II. 선행연구

1. 소비베타의 개념과 적용

CCAPM은 Breeden(1979)에 의해 정립되었다. 그 는 투자의 목적이 부의 증대를 통해 장기간의 소비효용을 극대화하는데 있다고 보았다. 이 경우 효용극대 화의 조건은 현재의 투자에 의해 감소하는 한계효용과 미래의 회수를 통해 증가하는 한계효용을 일치시키는 것이다. 따라서 자산의 수익률은 소비지출액증가율과 선형관계에 있게 되며, 자산의 위험은 자산의 수익률 과 소비지출액증가율의 공분산에 의해 측정된다. CCAPM을 수식으로 나타내면 식 (1)과 같다.

CCAPM의 도출과정은 민성훈(2015, 2017) 참조.

[eqn: E(R _{i} )=R _{f} + beta _{ic} (E(R _{c} )-R _{f} )]      (1)

III. 분석자료

1. 분석표본

개별 오피스의 소비베타를 측정하기 위해서는 각 오 피스에 대한 장기간의 시계열 자료가 필요하다. 본 연 구는 2009년 1분기부터 2014년 2분기까지 총 22분기 에 걸쳐 임대수입, 운영비용, 평가금액 등에 대한 조사 가 반복적으로 이루어진 393동의 오피스를 분석대상 으로 한다. 이들 오피스는 최소 16분기 이상 조사가 지속된 것으로서 모두 서울에 소재한다. 16분기 이상 의 오피스만 포함시킨 것은 충분한 시점을 확보하기 위한 것일 뿐 아니라 전체 오피스에 대한 분석기간을 유사하게 함으로써 시간에 따른 변수 값과 거시변수 변화의 영향을 통제하기 위한 것이기도 하다. 물론 모 든 오피스의 분석기간이 정확하게 일치하지 않는 문제 는 있지만, 22분기 모두에 대한 조사가 이루어진 표본 이 많지 않아 불가피한 선택이었다. 분석에 투입된 설 명변수별로 기초통계량을 살펴보면 다음과 같다. 입지요인 중 가장 중요하게 여겨지는 권역과 용도지역은 다음과 같다. 서울의 오피스시장은 통상 CBD(중구, 종로구), YBD(영등포구, 마포구), GBD(강남구, 서초구) 등 3대 권역과 이에 속하지 않는 기타 권역으로 구분되는데, 본 연구에 사용된 393개의 오피스는 CBD에 91동(23%), YBD에 52동(13%), GBD에 175동(45%) 및 기타권역에 75동(19%) 분포하고 있다. 이는 각 권 역의 오피스 재고량 비중과 크게 다르지 않다. 한편 오피스가 입지한 대지의 용도지역 중 상업지역의 비중 은 70%에 달하는데, CBD와 YBD는 대부분이 상업지 역이고, GBD와 기타 권역은 50~60%가 상업지역으로 서 각 권역의 특성이 잘 반영되어 있다. (<표 1>참조) 입지요인 중 접근성은 도로조건과 대중교통까지의 거리로 측정이 가능하다. 먼저 도로조건의 경우 광로 에 접했는지 여부로 분류를 하였는데, 그러한 오피스 가 전체의 60% 이상으로서, CBD와 YBD가 50% 내외, GBD와 기타 권역이 70% 내외로 나타났다. 대중교통 의 경우 지하철역까지의 거리는 평균 350m, 버스정거 장까지의 거리는 평균 120m로서 대부분 접근성이 양 호하다.(민부동, 2019)

<표 1> 권역 및 용도지역

권역	용도지역		계
	상업지역	기타지역
CBD	83 (91.21%)	8 (8.79%)	91 (100%)
YBD	45 (86.54%)	7 (13.46%)	52 (100%)
GBD	106 (60.57%)	69 (39.43%)	175 (100%)
기타	41 (54.67%)	34 (45.33%)	75 (100%)
합계	275 (69.97%)	118 (30.03%)	393 (100%)
출처 : 민성훈 (2018)

2. 분석표본

본 연구의 관심사는 소비베타이다. CCAPM에서는 시장수익률의 대용치로 소비지출액증가율을 사용한 다. 소비베타는 개별 오피스의 수익률과 소비지출액증가율의 공분산을 통해 계산되는데, 구체적으로는 개별 오피스의 수익률에서 무위험이자율을 차감한 스프레드로 소비지출액증가율에서 무위험이자율을 차감한 스프레드를 회귀분석하여 산출된다. 본 연구는 통계청에서 발표하는 ‘가구당 비내구재 소비지출액증가율’을 사용한다. 분석기간인 2009년 1 분기부터 2014년 2분기까지 소비지출액증가율은 전년 (동기)대비 평균 1.76%, 최소 –1.60%, 최대 4.00%를 기록하였다. 이를 그래프로 나타내면 <그림 1>과 같다.

각주의 맺음말은 –다. 혹은 –음. 으로 통일하여 마무리해야 한다.

<그림 1> 주택 가격과 경기동행지수의 시변상관계수

V. 결론

본 연구는 현재 관찰 가능한 오피스의 특성들이 투자위험에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 소비베타로 측정된 우리나라 오피스 투자위험의 결정요인을 분석하고, 투자위험 결정모형의 유용성을 검토하였다. 이를 위해 2009년 1분기부터 2014년 2분기까지 총 22분기에 걸쳐 조사된 서울 소재 393동의 오피스에 대한 자료를 사용하였다. 분석모형은 CCAPM으로 산출된 소비베타를 오피스의 특성 즉 입지요인, 규모요 인, 물리적 요인, 운영적 요인, 재무적 요인 등 설명변수로 회귀분석하는 방법으로 진행하였다. 분석결과 입지요인 중 CBD 여부 (-), 상업지역 여부 (+), 광로 여부 (+), 운영요인 중 DTR (-), 재무요인 중 평가금액 (+), LTV (+), 소득수익비중 (-)이 괄호 내에 표시된 부호의 방향으로 소비베타의 크기에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이중 CBD 여부 (-), DTR (-), LTV (+), 소득수익비중 (-)은 일반적인 기대 나 여러 선행연구와 같은 결과이나, 상업지역 여부 (+), 광로 여부 (+), 평가금액 (+)은 그렇지 않았다. 상업지역 의 광로에 접한 대형 오피스가 오히려 투자위험이 높다는 결과이기 때문이다. 이는 최근 서울이 겪은 오피스 시장의 변화에 기인하는 것으로 보인다. 2000년대 이 후 많은 기관투자자가 서울의 오피스시장에 주목하면서 공급, 임대료, 매매가 등이 상승하는 과정에서 그러 한 오피스 수익률의 변동성이 커졌기 때문인 것으로 보인다. 향후 오피스에 투자함에 있어서 최근 프라임 오피스가 보여준 이러한 특성을 인지하고, 시장의 안정에 따른 투자위험의 변화에도 주목해야 할 것이다. 한편 추정된 투자위험 결정모형으로 소비베타를 추정하여 관측값과 비교함으로써 모형의 유용성을 검토 한 결과 회귀분석을 통해 소비베타를 직접 추정하는 것은 그다지 유용하지 않았다. 그러나 소비베타와 수익률을 각각을 기준으로 상위 50%와 하위 50%의 두 그룹으로 오피스를 분류한 후 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과 모형의 유의성이 높고 추정값의 적중률도 81.38%로 높게 나타났다. 이를 통해 오피스의 위험을 직접 추정하는 것은 쉽지 않지만, 위험을 기준으로 그룹을 구분하는 것은 가능하다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 최근 우리나라 부동산시장에서 투자위험의 측정지표로 유의하게 밝혀진 소비베타를 이용하여 투자 위험의 결정요인과 추정모형에 대한 몇 가지 시사점을 도출하였다. 그러나 평가금액을 근거로 수익률과 소비 베타를 측정하여 시장상황을 민감하게 반영하지 못한 점, 분석기간이 22분기로서 충분하다고 보기 어려운 점, 자료의 한계로 소유자나 재무상태와 같은 운영 및 재무적 요인에 대한 고려가 자세하게 이루어지지 않은 점 등의 한계를 가진다. 향후 이에 대한 연구가 필요할 것이다.

논문접수일 : 20XX년   월   일

논문심사일 : 20XX년   월   일

게재확정일 : 20XX년   월   일

참고문헌

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3. 민성훈, “부동산 포트폴리오의 스타일분석에 관한 연구: Core, Value-added, Opportunistic 스타일의 적용 가능성”, ｢국토연구｣, 제76권, 2013, pp. 47-63

4. 민성훈, “주택시장에 대한 소비기반 자본자산 가격결정모형 의 적용”, ｢서울도시연구｣, 제16권 제1호, 2015, pp. 75-88

5. 민성훈, “상업용부동산의 투자위험 측정지표에 관한 연구”, ｢부동산학연구｣, 제23권 제4호, 2017, pp. 41-52

6. 이영, “부동산가격에 관한 연구”, ○○대학교 박사학위논문, 2001

7. 이정전, ｢토지경제학｣, 박영사, 1997

8. Breeden, D, “An Intertemporal Asset Pricing Model with Stochastic Consumption and Investment Opportunities”, Journal of Financial Economics , Vol. 7, 1979, pp. 265-296

9. Devaney, S. and C. Lizieri, “Individual Assets, Market Structure and the Drivers of Return”, J o u r n al o f Property Research, Vol.22 No.4, 2005, pp. 287

10. Geltner, D, “Estimating Real Estate’s Systematic Risk from Aggregate Level Appraisal-Based Returns,” AREUEA Journal, Vol. 17 No. 4, 1989, pp. 463-481

11. Lee, S. and S. Devaney, “Changes in the Relative Importance of Sector and Regional Factors: 1987-2002”, presented at the annual meeting of PRRES, Bangkok Thailand, 2004

12. Lee, S. and S. Stevenson, “Testing the Statistical Significance of Sector and Regional Diversification”, Journal of Property Investment & Finance , Vol. 23  No. 5, 2005, pp. 394-411

13. INREV, 2011, INREV Style Classification.

14. Baczewski, J., K. Hands and C. Lathem, Real Estate Investment Style: Trends from the Catwalk, NCREIF White Paper, 2003

15. Fuerst, F. and G. Marcato, “Style Analysis in Real Estate Markets: Beyond the Sector and Region Dichotomy”, Journal of Portfolio Management , Vol. 35  No. 5, 2009, pp. 104-117

16. 건교부 국토지리정보원 국토통계지도,

http://210.117.198.3/website/ngiatlas/ngiatlas.html

<국문요약>

소비베타로 측정한 오피스 투자위험의 결정요인

민 부 동 (Min, Bu-Dong)

정 동 산 (Jung, Dong-San)

이 연구는 한국의 서울 오피스 빌딩에 내재된 투자 위험의 결정요인을 분석한다. 그 위험은 소비 기반 CAPM이 추산한 소비 베타(Consumption Beta)로 측정하는데, 이전 문헌에 의한 국내 부동산의 리스크를 설명하는 데 유용한 것으로 증명되었다. 오피스 빌딩의 특성 중에서 결정요인을 선정하고, 시간변동 거시경제변수는 시간대에 맞추어 제어한다.

경험적 결과는 (1) CBD 위치(-), 토지 이용 계획의 상업 구역(+) 및 넓은 인접 도로(+), 운용 요인 중 임대 비율(-), 평가 가치(+), 가치 비율(+) 및 재무 요인 중 소득 수익률(-)의 비율이 뚜렷한 방향과 함께 유의미하다는 것이다. .......

주 제 어 : 투자위험, 소비베타, CAPM, CCAPM, 상업용부동산 (주제어는 5단어로 통일한다.)

부록

본 연구에서는 이렇게 산출된 수익률을 균등배분수익률이라고 부른다. 균등배분수익률은 <그림 A>에서 보는 바와 같이 취득원가수익률에 비해 운용기간 중의 변동성은 크고, 운용기간 말의 변동성은 작은 특성을 가진다. 무엇보다 펀드가 원래 가지고 있던 수익률의 패턴을 그대로 보존하고 있는 것이 가장 큰 장점이다.

균등배분수익률로 시장지수를 작성한 결과는 <그림 B>와 같다. 균등배분 수익률지수는 운용기간 중 수익률이 높은 시점에도 2%/일 수준에 머물고 있어 취득원가 수익률지수에 비해 변동성이 낮은 것을 알 수 있다. 다만 2018년의 경우 하나의 펀드만이 존속하고 있어 최댓값이 무려 10%/일에 달하고 있다. 하지만 이것도 취득원가 수익률지수에 비해서는 낮아진 것이다.

<그림 A> 균등배분 수익률지수

<그림 B> 균등배분 수익률

균등배분 수익률지수는 기하평균 수익률지수에 비해 개별 펀드의 운용기간 중 수익률 패턴을 보존하는 장점이 있지만, 여전히 자본이득이 처분일 이전 운용기간에 일정하게 실현된다는 가정을 하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해서는 펀드시장의 전체적인 움직임을 반영하여 자본이득을 시기마다 달리 배분해야 하는데, 적절한 배분비율을 찾기가 쉽지 않다.

본 연구에서는 앞에서 산출한 기하평균 수익률지수가 펀드시장의 움직임을 대체로 반영한다고 보고 이를 배분비율로 사용하는 방법도 시도한다. 비록 기하평균 수익률지수가 평활화 문제를 가지고 있어서 시장의 움직임을 민감하게 반영하지 못하지만, 이보다 합리적인 대안을 찾기는 어렵다. 본 연구는 이를 가중배분 수익률지수라고 부른다.

<그림 C> 가중배분 수익률지수

<그림 D> 가중배분 수익률

<표 A> OLS 및 분위 회귀분석 결과

변 수	LN자본차익
	OLS	Q25	Q50	Q75
지하철역과의 거리	-0.0001	-0.0003*	-0.00005	-0.0001
	(0.00009)	(0.00014)	(0.0001)	(0.0001)
전면도로 너비	0.0088**	0.0082	0.0033	0.0079**
	(0.0039)	(0.0068)	(0.0058)	(0.0038)
코너 더미	-0.0074	0.0332	0.0522	-0.0614
	(0.0703)	(0.0975)	(0.0835)	(0.0829)
상권 더미	0.4733***	0.5036***	0.4839***	0.4043***
	(0.0772)	(0.0950)	(0.0979)	(0.1011)
강남구 더미	0.6779***	0.5445***	0.6918***	0.7453***
	(0.1047)	(0.1799)	(0.1461)	(0.1242)
서초구 더미	0.5324***	0.5973***	0.6777***	0.5922***
	(0.1264)	(0.1697)	(0.1821)	(0.1341)
송파구 더미	0.1091	0.1683	0.1079	0.0065
	(0.1371)	(0.1535)	(0.1186)	(0.1556)
마포구 더미	0.4008***	0.3338	0.5748***	0.3898**
	(0.1494)	(0.2068)	(0.1267)	(0.1806)
용산구 더미	0.4005**	0.4795***	0.5481***	0.3403
	(0.1622)	(0.1491)	(0.1960)	(0.2473)
토지면적	0.0018***	0.0012***	0.0018***	0.0019***
	(0.0003)	(0.0002)	(0.0006)	(0.0004)
개별공시지가 상승률	1.1408	1.8734*	0.2798	2.5156
	(0.8621)	(1.0433)	(0.9379)	(2.0432)
빌딩연령	-0.0053	-0.0104*	-0.0019	0.0086
	(0.0039)	(0.0047)	(0.0065)	(0.0056)
승강기 더미	0.1404	0.1303	0.0629	0.2778**
	(0.1024)	(0.1453)	(0.1160)	(0.1351)
주차대수	0.0023	0.0169	0.0099	0.0088
	(0.0088)	(0.0105)	(0.0186)	(0.0121)
초과용적률 더미	-0.0811	-0.0698	-0.2280	-0.2647
	(0.1232)	(0.1308)	(0.1630)	(0.1649)
미활용용적률 더미	0.2774***	0.2061*	0.2424**	0.3023***
	(0.0871)	(0.1139)	(0.1227)	(0.0926)
임대수익률	-4.0192	-10.5054**	-0.2694	-1.4608
	(2.8338)	(4.8288)	(4.1460)	(3.4366)
보유기간	-0.0826***	-0.0688***	-0.0877***	-0.0940***
	(0.0138)	(0.0252)	(0.0208)	(0.0158)
기준금리차이	39.8621	68.2066	41.2938	41.0748
	(30.2147)	(38.9661)	(36.3851)	(24.8928)
통화량 증가율	1.9564	2.0052	3.4357	1.8653
	(3.7503)	(5.3993)	(5.2949)	(3.5684)
R2	0.6666	0.4811	0.4923	0.5004
주 : 1) ( )는 표준오차이며, *, **, ***은 각각 유의수준 10%, 5%, 1%에서 통계적으로 유의함. 2) R2은 OLS 회귀분석에서는 Adjusted R2이며, 분위 회귀분석에서는 Pseudo R2임.