This study predicted crises expressed as a surge in housing price in Chinese housing market using Probit Model among EWS methods, and analyzed influence on crises of policy variables through the prediction. Prior to full-blown empirical analysis, it reviewed over housing policies announced and being still supplemented by considering the process of the formation of Chinese housing market. Through this, it found out that the housing market in China is greatly influenced by government policies rather than moved by the economic mechanism. Partially, it considered variables that would affect crises of Chinese housing market based upon Probit Model, one of EWS methods and built an early warning system for the housing market. And then, through in-sample & out-of sample prediction, predictability on possible crisis occurrence within a year was verified. As a result, in-sample predictions showed 6 prediction fallacies out of a total of 43 predictions, whose valid predictability reached 86% while out-of-sample prediction showed 2 prediction fallacies out of a total of 6 predictions, whose valid predictability reached 80%. After that, it built an early warning system using only policy variables based upon Probit Model and conducted in-sample & out-of-sample prediction experiments. As a result, in-sample predictions showed 10 prediction fallacies out of a total of 43 predictions, whose valid predictability reached 76.7% while out-of-sample prediction showed only 1 prediction fallacy out of a total of 10 predictions, whose valid predictability reached 90%. Both of the two early warning systems showed considerably high predictability in in-sample & out-of-sample predictions. In-sample predictions showed higher predictability in a model considering variables other than policy variables while out-of-sample predictions showed valid predictability, 80% & 90% in both models respectively, but it’s hard to say that statistically significant difference was found. It’s hard, however, to confirm that effective early prediction is possible using Chinese housing market early warning systems built on the basis of only the results verified by this thesis or that price surges in Chinese housing market can be predicted.
한국어
본고에서는 EWS기법 중 프로빗 모형을 사용하여 중국 주택시장에서 주택가 격 급등으로 표현되는 위기를 예측하여 그 예측력을 통해서 정책변수의 위기에 대한 영향력을 분석하였다 EWS의 주요 기법 중 하나인 프로빗 모형에 기반하여 주택시장 위기에 영향 을 줄 수 있는 변수들을 고려하여 중국 주택시장에 대한 조기경보체제를 구축 하였다. 그 후 샘플 내 예측과 샘플 외 예측을 통해서 1년 이내 위기 발생에 대한 예측력을 검정하였다. 그 결과 샘플 내 예측의 경우 총 43번의 실험 중 6 번의 예측오류가 발생하여 유효예측력은 86%에 달하였다. 그리고 샘플 외 예 측의 경우 총 10번의 실험 중 2번의 예측오류가 발생하여 유효예측력은 80%에 달하였다. 그 후 역시 프로빗 모형에 기반하여 정책변수만을 가지고 조기경보체제를 구 축하고 역시 표본 내 예측과 표본 외 예측실험을 진행하였다. 그 결과 표본 내 예측에서는 총 43번의 실험 중 10번의 예측오류가 발생하여 유효예측력이 76.7%에 달하였다. 표본 외 예측에서는 총 10번의 실험 중 1번의 예측오류만이 있어 유효예측력이 90%에 달하는 결과가 나타났다.
지난 기간 한-중 관계는 그 흐름과 의미를 제대로 평가하고 이에 대처하기도 어려울 정도로 사회 각 분야에서 다양한 양적 질적 변화를 불러왔으며, 나아가 우리의 생활은 물론 의식구조에 까지 ‘중국’이 주요한 구성요소로 자리잡을 정도가 되었습니다. 또한, ‘중국’을 다양한 측면에서 다양한 방식으로 연구하고 있는 학문연구의 세계에서도 전통적인 인문학적 연구의 범주를 넘어 그 주제의 다양성과 심도에 있어 많은 변화를 가져왔으며, 사회 각 분야에서 더욱 활발하며 실질적인 중국연구의 요구가 정부, 기업, 학계 등에서 날로 늘어나고 있습니다. 이와 같이 날이 갈수록 다양한 분야의 중국연구의 필요성이 급속히 커지고 있는 상황이어서 2014년 9월 일자로 본 학회를 설립하게 되었습니다. ‘중국지역학회’는 거시적 차원의 중국연구라는 기본적인 바탕 위에서 ‘지역학적 차원’에서 중국에 대한 연구를 하는 학자와 각계 각층의 전문가들로 구성하고, 화이부동(和而不同)의 개방적인 자세로 진실하고 자유로운 학문적 교류, 허심탄회한 비평과 의견교환, 언어와 논리 유희에 그치지 않는 실질적인 지식, 전체와 부분을 모두 아우르는 지혜를 집대성하고, 연구집단 각자의 이익을 넘어 우리사회에 대한 책임과 의무를 다하는 지성들의 모임이 되고자 합니다. 나아가 회원들이 각 분야에서 일반인들보다 재능을 더 받은 것에 진정으로 깊이 감사하고, ‘중국’과 ‘중국지역’의 과거, 현재, 미래에 대한 연구를 통해 한국의 나아갈 길을 찾아내고 우리 사회를 학문과 실제를 통해 섬기는 학회가 되고자 합니다.
이를 위해 중국을 연구하는데 자기의 능력을 발휘하고 있는 학자와 전문가라면 차별 없이 회원으로 같이 활동하면서, 상호간의 아낌없는 협력을 통해
1)중국지역연구를 위해 중국 각 지의 대학, 연구소, 정부, 기업과의 학술 및 비즈니스교류,
2)중국지역연구를 통해 중국을 알리고 나아가 우리의 갈 길을 제시하는 실사구시(實事求是)의 학술지 발간,
3)한중 지역별 학술세미나 상호개최,
4)기존 학자의 연구지원 및 우수 신진학자의 발굴,
5)회원간 연구그룹을 결성하여 학문적 성과에 대한 대중적 도서출판, 나아가
6) 씽크탱크 역할을 하는 중국지역연구소의 설립 등을 목표로 활동하게 될 것입니다.