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ticker: "KRHPI"
title: "韓国 実質住居用住宅価格指数"
unit: "idx"
frequency: "四半期"
source: "Bank for International Settlements; Scatigna, Szemere, and Tsatsaronis (2014)"
release: "四半期算出"
category: "住宅価格"
country: "KR"
language: "ja"
canonical: "https://kred.dev/ja/series/KRHPI"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
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latest_date: "2026-03-31"
first_date: "1975-03-31"
observations_total: 205
observations_shown: 120
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# 韓国 実質住居用住宅価格指数

## 概要

物価変動を除いた住宅価格の実質水準を示し、住宅取得負担や資産価値の推移を測る手がかりになります。

## 主要数値

|  | 値 | 日付 |
|---|---|---|
| 最新値 | 105.65 | 2026-03-31 |
| 前回比 | -0.06 | 2025-12-31 |
| 1年前比 | -0.30 | 2025-03-31 |
| 収録期間中の最高 | 151.28 | 1991-06-30 |
| 収録期間中の最低 | 63.25 | 1975-03-31 |
| 収録期間 | 1975-03-31 – 2026-03-31 |  |
| 観測値数 | 205 |  |

## 直近の観測値

| 日付 | 値 | 変化 |
|---|---|---|
| 1996-06-30 | 101.29 | -1.33 |
| 1996-09-30 | 100.37 | -0.92 |
| 1996-12-31 | 100.55 | +0.19 |
| 1997-03-31 | 100.95 | +0.40 |
| 1997-06-30 | 100.51 | -0.44 |
| 1997-09-30 | 99.57 | -0.94 |
| 1997-12-31 | 98.08 | -1.49 |
| 1998-03-31 | 90.49 | -7.59 |
| 1998-06-30 | 83.86 | -6.63 |
| 1998-09-30 | 81.99 | -1.87 |
| 1998-12-31 | 80.70 | -1.29 |
| 1999-03-31 | 81.95 | +1.25 |
| 1999-06-30 | 82.24 | +0.28 |
| 1999-09-30 | 83.15 | +0.91 |
| 1999-12-31 | 82.69 | -0.46 |
| 2000-03-31 | 82.56 | -0.13 |
| 2000-06-30 | 82.97 | +0.40 |
| 2000-09-30 | 81.84 | -1.13 |
| 2000-12-31 | 81.21 | -0.62 |
| 2001-03-31 | 79.62 | -1.59 |
| 2001-06-30 | 80.23 | +0.61 |
| 2001-09-30 | 82.89 | +2.66 |
| 2001-12-31 | 85.37 | +2.48 |
| 2002-03-31 | 89.44 | +4.07 |
| 2002-06-30 | 91.76 | +2.32 |
| 2002-09-30 | 94.56 | +2.81 |
| 2002-12-31 | 96.69 | +2.13 |
| 2003-03-31 | 95.62 | -1.07 |
| 2003-06-30 | 97.85 | +2.23 |
| 2003-09-30 | 99.29 | +1.44 |
| 2003-12-31 | 99.57 | +0.28 |
| 2004-03-31 | 97.25 | -2.32 |
| 2004-06-30 | 96.80 | -0.45 |
| 2004-09-30 | 94.94 | -1.86 |
| 2004-12-31 | 94.10 | -0.84 |
| 2005-03-31 | 92.49 | -1.61 |
| 2005-06-30 | 93.51 | +1.02 |
| 2005-09-30 | 94.77 | +1.26 |
| 2005-12-31 | 95.00 | +0.23 |
| 2006-03-31 | 94.98 | -0.02 |
| 2006-06-30 | 96.58 | +1.60 |
| 2006-09-30 | 96.95 | +0.37 |
| 2006-12-31 | 101.65 | +4.70 |
| 2007-03-31 | 104.25 | +2.60 |
| 2007-06-30 | 103.61 | -0.64 |
| 2007-09-30 | 103.51 | -0.10 |
| 2007-12-31 | 103.51 | 0.00 |
| 2008-03-31 | 103.14 | -0.38 |
| 2008-06-30 | 103.16 | +0.03 |
| 2008-09-30 | 103.03 | -0.13 |
| 2008-12-31 | 102.96 | -0.07 |
| 2009-03-31 | 100.80 | -2.16 |
| 2009-06-30 | 99.84 | -0.96 |
| 2009-09-30 | 100.17 | +0.32 |
| 2009-12-31 | 101.20 | +1.03 |
| 2010-03-31 | 100.50 | -0.70 |
| 2010-06-30 | 100.35 | -0.15 |
| 2010-09-30 | 99.51 | -0.84 |
| 2010-12-31 | 99.66 | +0.15 |
| 2011-03-31 | 99.52 | -0.14 |
| 2011-06-30 | 101.11 | +1.59 |
| 2011-09-30 | 101.50 | +0.39 |
| 2011-12-31 | 102.60 | +1.10 |
| 2012-03-31 | 102.21 | -0.39 |
| 2012-06-30 | 102.29 | +0.08 |
| 2012-09-30 | 101.75 | -0.53 |
| 2012-12-31 | 101.16 | -0.59 |
| 2013-03-31 | 100.18 | -0.98 |
| 2013-06-30 | 100.24 | +0.06 |
| 2013-09-30 | 99.77 | -0.48 |
| 2013-12-31 | 100.20 | +0.44 |
| 2014-03-31 | 99.85 | -0.35 |
| 2014-06-30 | 100.03 | +0.17 |
| 2014-09-30 | 100.16 | +0.13 |
| 2014-12-31 | 101.31 | +1.15 |
| 2015-03-31 | 101.36 | +0.05 |
| 2015-06-30 | 102.41 | +1.05 |
| 2015-09-30 | 103.41 | +1.00 |
| 2015-12-31 | 104.74 | +1.33 |
| 2016-03-31 | 104.64 | -0.10 |
| 2016-06-30 | 104.61 | -0.03 |
| 2016-09-30 | 104.77 | +0.16 |
| 2016-12-31 | 104.78 | +0.01 |
| 2017-03-31 | 103.67 | -1.11 |
| 2017-06-30 | 103.91 | +0.24 |
| 2017-09-30 | 103.99 | +0.08 |
| 2017-12-31 | 104.59 | +0.61 |
| 2018-03-31 | 104.22 | -0.37 |
| 2018-06-30 | 104.41 | +0.18 |
| 2018-09-30 | 104.56 | +0.16 |
| 2018-12-31 | 106.02 | +1.45 |
| 2019-03-31 | 106.44 | +0.42 |
| 2019-06-30 | 105.65 | -0.79 |
| 2019-09-30 | 105.69 | +0.04 |
| 2019-12-31 | 105.78 | +0.08 |
| 2020-03-31 | 106.57 | +0.79 |
| 2020-06-30 | 108.17 | +1.60 |
| 2020-09-30 | 109.68 | +1.51 |
| 2020-12-31 | 112.85 | +3.16 |
| 2021-03-31 | 115.84 | +3.00 |
| 2021-06-30 | 119.27 | +3.43 |
| 2021-09-30 | 123.10 | +3.83 |
| 2021-12-31 | 126.14 | +3.04 |
| 2022-03-31 | 125.54 | -0.61 |
| 2022-06-30 | 123.81 | -1.73 |
| 2022-09-30 | 122.43 | -1.38 |
| 2022-12-31 | 119.79 | -2.65 |
| 2023-03-31 | 114.83 | -4.96 |
| 2023-06-30 | 111.75 | -3.08 |
| 2023-09-30 | 110.01 | -1.74 |
| 2023-12-31 | 109.34 | -0.67 |
| 2024-03-31 | 108.35 | -0.99 |
| 2024-06-30 | 107.79 | -0.56 |
| 2024-09-30 | 107.45 | -0.35 |
| 2024-12-31 | 107.48 | +0.03 |
| 2025-03-31 | 105.95 | -1.52 |
| 2025-06-30 | 105.74 | -0.21 |
| 2025-09-30 | 105.76 | +0.02 |
| 2025-12-31 | 105.71 | -0.05 |
| 2026-03-31 | 105.65 | -0.06 |

## 定義

KRHPI は物価変動を除去した韓国の実質住宅価格指数であり、KRHPGAP はその指数が自身の趨勢からどれだけ乖離したかを百分率で表した値である。KRHPI は名目住居用不動産価格を消費者物価指数でデフレートした実質住居用不動産価格指数であり、2010年 = 100 に正規化されている。KRHPGAP はその対数水準が再帰的に推定した趨勢 $\tau_t$ から乖離した度合いを測る片側 Hodrick-Prescott ギャップである。

$$\text{gap}_t = 100 \times (\ln \text{HPI}_t - \tau_t)$$

ここで $\tau_t$ は $t$ 時点まで利用可能な資料のみで推定したリアルタイム趨勢である。ギャップが正の領域で拡大することは実質住宅価格が緩やかに動く趨勢を上回っていることを意味しており、これは多くの場合、家計レバレッジの蓄積を伴って現れ、金融不安に先行する傾向がある。ギャップが負の値であれば価格が趨勢を下回る調整局面を指す。

## 算出方法

**（1）実質住宅価格指数.** KRHPI は名目住居用不動産価格を消費者物価指数でデフレートし 2010年 = 100 に再基準化して四半期末に日付を付した BIS の韓国実質住居用不動産価格系列であり、その構成は Scatigna, Szemere, and Tsatsaronis (2014) に文書化されている。韓国不動産院の全国住宅売買価格指数と交差検証し、重複期間で両者は密接に連動する。

**（2）片側 Hodrick-Prescott ギャップ.** KRHPGAP は対数実質住宅価格指数の片側ギャップであり、信用/GDP ギャップ KRCGAP と同一の方法で構成する。各四半期 $t$ で平滑化パラメータ $\lambda = 400{,}000$ の両側 Hodrick and Prescott (1997) フィルタを $t$ までの部分標本に当てはめて終点の趨勢値を取り、$t$ 時点で利用可能な情報のみを用いる再帰拡張標本の趨勢 $\tau_t$ を得る。趨勢は

$$\sum_{s \le t} (x_s - \tau_s)^2 + \lambda \sum (\tau_{s+1} - 2\tau_s + \tau_{s-1})^2$$

を $\tau$ について最小化し、ここで $x_s = \ln \text{HPI}_s$ であり、ギャップは

$$\text{gap}_t = 100 \times (\ln \text{HPI}_t - \tau_t)$$

であり、単位はパーセントである。

**（3）平滑化パラメータ.** $\lambda = 400{,}000$ の設定は緩やかに動く金融趨勢に対するバーゼル四半期標準である（Borio and Lowe 2002; Bank for International Settlements 2016; Drehmann et al. 2010）。この値は Ravn and Uhlig (2002) の景気循環推奨値よりはるかに大きいため、趨勢は最低周波数の変動のみを吸収してギャップは中期循環を保存し、その周波数解釈は Mehra (2004) が与える。

**（4）リアルタイム性と助走.** $t$ 時点の趨勢が $t$ までの資料のみを用いるため、ギャップはリアルタイムであり、後の資料が入っても改定されない。この非改定性は早期警戒の用途で核心であり、両側ではなく片側フィルタを用いる理由である（Borio and Drehmann 2009）。その代償は標本終点付近で片側フィルタの趨勢推定が不正確になる点であり、Edge and Meisenzahl (2011) がこれを分析し、Hamilton (2018) の見せかけの動学批判が一般論を与える。最初の40四半期は助走区間として値を算出せず、これは信用ギャップ系列に対する Drehmann and Tsatsaronis (2014) と Drehmann and Yetman (2018) の慣行に従う。

## 経済学での応用

住宅価格は家計のバランスシートを通じて実体経済へ伝播する。住宅価格の下落は担保と純資産を同時に破壊し、レバレッジの高い家計ほど大きな消費の収縮を強いる（Mian and Sufi 2014）。この機構は30か国のパネルへと拡張されており、家計債務対GDP比率の上昇が2〜3年後の産出成長の鈍化を予測する（Mian, Sufi, and Verner 2017）。住宅価格が先行する住宅投資は最も信頼できる単一の景気指標であり（Leamer 2007）、担保経路は住宅価格が景気循環を増幅する機構を定式化する（Iacoviello 2005）。

住宅価格は金融安定分析の中心にある（Borio and Lowe 2002; Borio and Drehmann 2009）。住宅価格ブームとその崩壊を伴う後退はより深く長く（Claessens, Kose, and Terrones 2012）、住宅担保で調達されたブームは危機に終わる可能性が最も高い信用ブームである（Jordà, Schularick, and Taylor 2016）。不動産・信用循環は政策が見落としがちな中期金融循環の中心をなし（Aikman, Haldane, and Nelson 2015）、住宅価格の過大評価は持続的でその巻き戻しは高くつく（Igan and Loungani 2012）。

住宅価格の乖離は信用と結合するとき最も情報量の大きい危機予測変数に属する。不動産価格の崩壊は深刻な金融危機の定義的特徴に含まれ（Reinhart and Rogoff 2009）、住宅価格と信用ブームの結合は最も情報量の大きい危機予測変数である（Cerutti, Dagher, and Dell'Ariccia 2017）。こうした不動産ブームに対抗する政策手段も広範に整理されている（Crowe et al. 2013）。

関心の対象は価格水準ではなく趨勢に対する乖離である。水準は国や時点によって異なる長期のファンダメンタルズを反映するためそれ自体では過熱の有無を語らず、したがって価格が自身の趨勢から乖離した度合いが診断の対象となる（Glaeser and Nathanson 2015; Muellbauer 2012）。

韓国は高い家計債務対所得比率と、政策主導の循環を繰り返し経てきた住宅市場を併せ持つ。当局が運用する担保掛目と総負債返済比率の上限は住宅価格の上昇と取引量を測定可能なほど鈍化させ（Igan and Kang 2011）、韓国の住宅価格循環の構造的・循環的要因と首都圏の供給制約の役割も分析されている（Geng 2018）。KRHPGAP ゲージは現在の実質住宅価格をそれ自身の再帰趨勢に対して位置づけるため、最近の約マイナス6パーセントの値は2022〜2024年の調整の後に韓国の実質住宅価格が緩やかに動く趨勢を下回っていることを指す。これは国際的な評価比較ではなく韓国内の循環シグナルであり、信用・住宅価格循環をその国自身の歴史に対して読むべきという Cerutti, Claessens, and Laeven (2017) の知見と整合する。

## 金融市場での応用

住宅価格ギャップはシステミックな銀行危機に対する最も信頼できる中期の早期警戒指標に属する。不動産価格と信用を結合したギャップはいずれか一方の指標より優れ（Borio and Drehmann 2009）、不動産価格ギャップの予測力は複数の予測期間で確認される（Drehmann and Juselius 2014）。複数の早期警戒研究が住宅価格ギャップの尺度を一貫して上位の予測変数に挙げる。欧州システミックリスク理事会の早期警戒作業（Detken et al. 2014）、最適閾値分析（Alessi and Detken 2018）、モデル比較（Anundsen et al. 2016）がいずれもそうであり、信用と不動産価格を結合したギャップは最も確信度の高い危機シグナルとして識別される（Aldasoro, Borio, and Drehmann 2018）。

住宅価格ギャップはマクロプルーデンス政策のタイミングの直接の入力である。反循環的資本バッファの決定に不動産価格ギャップが用いられ（Gerdrup, Kvinlog, and Schaanning 2013）、不動産ブームに動員される担保掛目・総負債返済比率・資本の手段も整理されている（Crowe et al. 2013）。韓国ではこうした借り手ベースの上限が実際に機能するため（Igan and Kang 2011）、KRHPGAP は信用/GDP ギャップ KRCGAP および債務返済比率 KRDSR とともに読むと、マクロプルーデンス上限が次に強化または緩和される時期の先行指標となる。

信用投資家にとって高水準で上昇する住宅価格ギャップは担保主導のレバレッジの蓄積を示唆しており、これは信用スプレッドの拡大と銀行の信用損失循環の転換に先行する傾向がある（Jordà, Schularick, and Taylor 2015）。逆に最近の韓国の値のように低水準ないし負のギャップは調整局面を示しており、このときリスクは過熱からバランスシートの重荷へ移る（Mian and Sufi 2014）。

KRHPGAP は他の信用・金融循環系列とともに読むとき最も有用である。KRCGAP が信用ストックの次元を捉え（Borio and Lowe 2002）、KRDSR がキャッシュフローの次元を捉え（Drehmann and Juselius 2014）、住宅価格ギャップは担保・資産の次元を捉えるため、三系列を合わせると、いかなる単一の系列も単独では与えない重層的な解釈が得られる。

## 統計的検定

KRHPIは実質住宅価格指数であり、季節調整されていない対数水準として検定される。三つの単位根手続きは一致し、Dickey and Fuller (1979)の拡張ディッキー・フラー検定はそのラグ拡張がSaid and Dickey (1984)に従うものであり、定数のもとで統計量−3.597、p = 0.006により単位根を棄却し、Phillips and Perron (1988)検定はその長期分散がNewey and West (1987)推定量を用いるものであり、−3.353、p = 0.013でこれに一致し、KPSS検定(Kwiatkowski et al. 1992)は統計量0.160、p > 0.10で定常性を棄却できず、1975-03-31から2025-12-31までの四半期204観測値において平均回帰的な実質対数水準として一致的に読まれる。対数の1次階差ではLjung and Box (1978)のポートマントーが二つのラグ段いずれにおいてもQ統計量237.9と246.3、p = 0.000で白色雑音を棄却し、Bai and Perron (1998, 2003)の手続きは階差対数において平均の二つの断絶を1991-09-30と1999-03-31に位置づける。この四半期指数では季節周波数検定が妥当であり、Hylleberg et al. (1990)のHEGY検定がBeaulieu and Miron (1993)の四半期形式において統計量1389.4で季節単位根を棄却し、Ghysels and Osborn (2001)に従う季節ダミーFが統計量0.626、p = 0.599で決定論的季節性を棄却できず、Canova and Hansen (1995)のQSポートマントーが季節ラグにおいて統計量216.1、p = 0.000で残差季節自己相関を棄却する。

## よくある質問

### 実質住宅価格指数はどう算出されますか。

名目の住宅価格指数を消費者物価指数でデフレートして算出します。通貨単位ではなく一般物価に対する相対価格として住宅価格を表します。

### 住宅価格ギャップは何を表しますか。

実質指数の対数水準が自身の長期トレンドからどれだけ離れているかをパーセントで示した値です。トレンドは各時点までの情報集合のみを用いる片側フィルタで推定するため、先読みバイアスが入りません。

### 住宅価格ギャップが標本の序盤で空くのはなぜですか。

片側フィルタがトレンドを識別するには、十分な長さの過去観測が先に積み上がる必要があります。序盤の空白はデータの欠測ではなく、実時間での推定を貫いた結果です。