부동산 통계 데이터의 기초: 이해하기 쉬운 가이드

부동산 통계(시계열) 데이터는 한국의 주택 시장 동향을 이해하기 위한 중요한 정보 원천입니다. 이 데이터는 시간에 따른 주택 가격, 매매량, 임대료 등 다양한 부동산 지표를 제공하여, 투자자, 연구자, 정책 입안자가 시장의 변화를 분석하고 예측하는 데 도움을 줍니다.

이 글에서는 대한민국의 대표적인 부동산 시계열 데이터인 KB부동산 시계열과 한국감정원 시계열에 대해 공부해 보겠습니다.

부동산 통계(시계열) 데이터의 중요성

시계열이란 시간의 흐름에 따라 차례대로 기록된 데이터를 말합니다. 이러한 데이터가 지속적으로 오래 쌓이게 되면 긴 흐름을 확인할 수 있습니다.

과거 변동성의 원인을 분석하는데 도움이 되며, 정량적으로 이루어진 데이터를 바탕으로 분석함으로써 조금 더 객관화 된 예측을 할 수 있습니다.

통계(시계열) 데이터는 광범위한 시간 동안에 걸쳐 수집된 시장 관련 정보를 포함하며, 이는 시장의 장기적 추세를 파악하고, 주기적 변화를 이해하는 데 필수적입니다.

예를 들어, 이 데이터를 통해 우리는 경제 상황, 정책 변경, 인구 이동 등 다양한 외부 요인이 가격과 거래량에 어떻게 영향을 미치는지 분석할 수 있습니다.

“선무당이 사람 잡는다”라는 말이 있습니다. 선무당은 ‘서툴고 미숙하여 굿을 제대로 하지 못하는 무당’을 말합니다. 스스로 생각하기엔 잘 아는 것 같아도 실제 능력이 부족한 것을 모르고 함부로 나서다가 오히려 큰 낭패를 겪을 때 사용하는 말입니다.

통계(시계열) 데이터를 보는 능력이 부족함에도 불구하고, “통계 데이터가 이렇게 말하고 있다” 혹은 “통계의 흐름으로 보아 이렇게 될 것이다”라는 전문가들이 있습니다.

그들의 말이 맞는 것일까요?

그들은 자신이 맞춘 사실은 큰 소리로 떠들어 대지만 틀린 부분에 대해서는 침묵을 지킵니다.

소위 전문가라 하는 사람들의 말을 무조건 듣지 말라는 뜻이 아닙니다. 스스로 분석하고 그들의 의견과 비교해 보면서 자신의 능력을 키워가는 것이 가장 좋다는 의미 입니다.

통계(시계열)를 아무리 잘 분석한다고 하여도 미래를 맞출 수는 없습니다. 운이 좋아 몇 번 맞출 수도 있지만, 항상 미래를 맞추는 것은 신이 아니고는 불가능 합니다.

다만 예측의 가능성을 조금은 나아지게 만들기 위해 반드시 필요한 일입니다. 느낌에 의존하는 것이 아닌 객관적 사실에 근거를 둔 판단과 예측을 해야 합니다.

이를 위해 부동산 통계(시계열 데이터)에 대해 이해하고 부동산을 공부하는 바탕을 마련했으면 합니다.

부동산 통계의 양대 산맥

부동산 통계 데이터를 제공하는 곳은 한국부동산원, KB국민은행, 부동산114 등 여러 기관이 있습니다. 이 중 부동산114는 유료로 데이터를 제공합니다.

무료로 통계 데이터를 볼 수 있는 기관은 한국부동산원과 KB국민은행이 있습니다. 두 기관 모두 약 40여년의 데이터를 보유하고 있습니다. 이에 대해 알아보도록 하겠습니다.

한국부동산원은 국가 소속으로 국토교통부의 하위 기관입니다. 국토교통부의 의뢰로 부동산에 대한 여러 정보를 수집하고 통계를 내어 공표하는 기관 입니다.

한국부동산원에서는 ‘부동산통계정보시스템(R-ONE)’사이트를 별도로 운영하며, 이 사이트에서는 시계열 데이터를 다운로드 받을 수 있고, 시계열을 별도 가공없이 차트로 볼 수 있도록 구축해 놓았습니다.

통계 데이터 조사 방법

통계 데이터 제공 방법 및 시기

아래는 두 기관의 통계 조사 방법과 시기에 대해 표로 정리한 내용 입니다. 이 표는 글 하단에 올려진 두 기관의 링크에서 발췌하여 제가 만든 표입니다.

kb부동산과 부동산원 통계조사 방법 비교표
kb부동산과 부동산원 통계조사 방법 비교

부동산원의 경우, 조사 표본수를 2021년 6월 기준 28,360호에서 2023년 1월 기준 46,170호 급격히 늘린 후 현재 48,170호까지 늘어 났습니다.

그 이유는 2022년 부동산원의 통계가 조작되었다는 이야기가 나오고 감사원이 조사를 착수하는 과정에서 통계의 신뢰도를 높이기 위한 일이 아니었나 하는 추측을 해봅니다.

주택가격동향 산정방법

부동산원: 조사 대상(표본)의 실거래 사례 및 가격 형성 요인이 유사한 인근 지역의 실거래 사례를 기반으로 매물 정보, 시세 정보, 부동산 중개업소 의견 등을 종합적으로 참고하여 표본 가격 산정하여 조사원이 직접 입력 합니다.

KB부동산: 해당 지역 부동산중개업소에서 표본 주택이 거래가 된 경우에는 실거래 가격을, 거래가 되지 않은 경우에는 매매(임대)사례비교법에 의하여 조사된 가격을 중개 소장님이 직접 온라인상 조사표에 입력하는 조사를 기본으로 합니다. 

실거래가 없을 경우, 두 기관 모두 ‘대상 부동산과 가장 유사한 사례와 비교하여 현황에 맞게 시점 수정 및 사정 보정을 가하여 가격을 추정하는 방법‘ 인 “매매사례비교법”으로 입력 합니다.

지수의 차이

kb부동산과 부동산원 지수 비교표
kb부동산과 부동산원 지수 비교

부동산원의 설명에 따르면 ‘산술평균은 기하평균보다 크거나 같기 때문에 칼지 지수는 제본스 지수보다 크거나 같게 나타나게 됨’ 이라고 합니다. 전 정부 시절 KB부동산과 부동산원의 통계 차이가 크게 났기 때문에 이와 같은 설명이 첨부 된 것으로 보입니다.

다만, 이 설명이 항상 맞는 것은 아닙니다. 오랜 기간을 보면 두 지수가 앞서거니 뒤서거니 합니다. 부동산원이 설명한 내용은 아래 링크를 올렸으니 참조 바랍니다.

두 기관의 지수 산정 방식이 달라서 차이가 있을 수 있다고 생각됩니다. 두 지수 중 한 가지 지수만 보신다고 한다면, 부동산원의 ‘실거래가지수’를 보완하는 자료로 포함하는 것이 좋습니다.

추후 이 “실거래가지수“에 대해서도 포스팅 하도록 하겠습니다.

한국부동산원 R-ONE 메인 페이지

지역의 구분

아래는 제가 편집해 본 두 기관의 지역별 권역 구분 비교표 입니다. 부동산원의 경우 권역 구분에 대한 설명이 자세히 나와 있지만, KB부동산은 별도로 없기 때문에 시계열 데이터의 지역을 참고 했습니다.

kb부동산과 부동산원 통계 지역구분 비교표
kb부동산과 부동산원 통계 지역구분 비교표

두 기관 모두 경기도와 인천광역시를 수도권으로 구분하면, 5대 광역시와 8개 도로 이루어집니다.
간혹 6대 광역시와 9개 도로 구분하는 경우가 있는데, 이것은 수도권의 구분 없이 인천과 경기도가 각각의 구역으로 들어간 것입니다.

부동산원이 상대적으로 복잡하게 구분이 된 이유는 이 기관이 국토교통부 산하 공공기관이기 때문에 정책 자료를 위한 구분이 아닌가 싶습니다.

그럼 두 기관 중에 현실적으로 아파트 가격의 증감률과 더 가까운 지수는 어떤 것일까요?

각 지수와 현실 가격의 증감률 차이 비교

아래는 KB부동산 세종시의 2020년 하반기부터 2021년 상반기까지 월간 증감률 입니다.

세종시 KB부동산 월간 시계열
세종시의 KB월간매매가격지수

세종시의 2020년 5월부터 12월까지기간 증감률은 35.6%입니다.
-> 수식은 {(93.156-68.685)/68.685} *100 = 35.6278635%

아래 같은 기간 한국감정원의 기간 증감률은 28.95% 입니다.
-> 수식은 {(97.1-75.3)/75.3} *100 = 28.95086321%

세종시 부동산원 월간 시계열
세종시의 부동산원 월간매매가격지수

KB부동산의 증감률 35.6%와 한국부동산원의 28.95% 어떤 데이터가 실제 아파트의 가격 변동과 가까울까요?

아래는 세종시의 6개 단지의 동일 기간 가격 증감률 입니다.
제가 임의로 아파트를 선택하여 같은 기간 증감률을 캡쳐한 이미지입니다.

세종시 6개의 랜덤 아파트별 실거래 차트
세종시 6개의 랜덤 아파트별 실거래 차트

증감률이 30.95~45.79% 사이에 위치해 있습니다. 세종시의 다른 아파트를 찾아보면 이보다 낮은 상승률도 있고, 높은 상승률도 존재할 것입니다. 중요한 것은 어디의 데이터가 더 현실적인가 하는 부분입니다.

한국부동산원에서는 ‘동등추출확률방법에 의한 지수 중에서 제본스 지수가 가장 이상적인 지수로 알려져 있으며, 이에 따라 ILO 등에서는 동등추출확률방법을 사용할 경우 제본스 지수를 사용할 것을 권고’ 하고 있기 때문에 위의 지수 계산 방법을 따르는데, 실제 현장과 가까운 것은 KB부동산의 칼리지수가 아닌가 싶습니다.

위 사례는 샘플수가 적어서 일반화 하기 어렵습니다. 이 부분은 추후 “부동산 매매가격지수의 차이“를 통해 다시 짚어볼 예정 입니다.

반드시 알아야 할 부동산 통계 데이터

부동산 시계열 데이터는 시장의 이해를 돕는 데 중요한 도구입니다. 이 데이터를 통해 시장의 현재 상황을 정확히 파악하고, 미래를 예측할 수 있으며, 이는 투자자와 정책 입안자에게 가치 있는 통찰을 제공합니다.

지속적인 데이터 분석과 공부를 통해 우리는 부동산 시장의 변화를 더욱 잘 이해하고,미래에 대비할 수 있을 것입니다.

개인적으로 가장 중요하다고 생각하는 부동산 데이터는 가격과 심리 입니다. KB부동산의 KB가격지수 차트KB부동산 심리 지수 3가지에 대한 포스팅도 읽어 보시길 권해 드립니다.

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