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금리는 주택의 매입여력을 나타내는 지표로 시장 참여자가 대출에 기반하여 주택을 매입하는 사람이 늘어날수 록 금리의 주택시장 영향력을 강화될 수 있다. 실제 기존 연구에서는 우리나라의 주택시장은 점점 금리의 영향력이 강화되고 있음을 지적한 바 있다. 그러나 금리의 주택가격에 예측력은 일부 연구에서 진행이 되었고, 특히 시간가변 적인 예측력은 충분히 진행되지 않았다. 본 연구는 2014년 1월부터 2023년 12월까지의 자료를 활용하여 동태적 모형 평균법을 적용하여 주택가격에 대한 금리의 시간가변적인 예측력을 추정하였다. 특히, 기존 연구에서 시도되지 않았 던 방식으로 각 분석 시점별 24개월 이내의 모든 미래에 대한 예측력을 분석하였다. 분석 결과, 2017년 이전에는 금 리의 주택가격 예측력이 상대적으로 낮았으나, 2017년 이후 유의미하게 강화되는 것으로 나타났다. 또한, 저금리 시기 에는 금리의 예측력이 중장기적으로 지속되는 반면, 고금리 시기에는 단기적인 예측력이 뚜렷하게 강화되는 것으로 분석되었다. 이와 같은 분석 결과는 시장 환경에 따라 금리의 예측력이 차별적으로 나타날 수 있으므로 정책당국과 시장 참여자는 이를 고려하여 대응 전략을 수립할 필요가 있음을 시사한다.

Interest rates are a key determinant of housing affordability, and as more market participants rely on mortgage financing to purchase homes, the influence of interest rates on the housing market strengthens. Existing studies have highlighted the growing impact of interest rates on South Korea’s housing market. However, while some research has examined the predictive power of interest rates on housing prices, the time-varying nature of this predictability remains underexplored. This study employs Dynamic Model Averaging (DMA) to analyze the time-varying predictability of interest rates on housing prices using data from January 2014 to December 2023. Unlike previous research, this study investigates predictive power across all future periods within 24 months from each analysis point. The findings indicate that before 2017, the predictive power of interest rates on housing prices was relatively weak, but it significantly strengthened after 2017. Additionally, during low-interest-rate periods, the predictive power persists over the medium to long term, whereas in high-interest-rate periods, short-term predictability becomes more pronounced. These results suggest that the influence of interest rates on housing prices varies depending on market conditions, emphasizing the need for policymakers and market participants to account for these dynamics when developing strategies and responses.

We examine the validity of popular exchange rate models such as the purchasing power parity (PPP) hypothesis and the monetary model for Korean won/US dollar exchange rate. Various specification tests demonstrate that Korean data are more favorable for both models based on time-varying cointegration coefficients as compared to those based on constant cointegration coefficients. When the abilities to predict future exchange rates between those models based on time-varying cointegration coefficients are compared, an in-sample analysis shows that the time-varying PPP (monetary model) has better predictive power over horizons shorter (longer) than one year. Results from an out-of-sample analysis indicate that the time-varying PPP outperforms models based on constant cointegration coefficients when predicting future exchange rate changes in the long run.