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ticker: "KRHOUSECSI"
title: "대한민국 주택가격전망 소비자동향지수"
unit: "index"
frequency: "월별"
source: "Katona (1951); Theil (1952)"
release: "월별 산출"
category: "주택시장"
country: "KR"
language: "ko"
canonical: "https://kred.dev/ko/series/KRHOUSECSI"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
latest_value: 125.00
latest_date: "2026-08-01"
first_date: "2013-01-01"
observations_total: 164
observations_shown: 120
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# 대한민국 주택가격전망 소비자동향지수

## 개요

앞으로 집값이 오를지 내릴지에 대한 가계의 기대를 한 수치로 모은 지표이며, 주택시장 심리가 어느 쪽으로 기우는지 보여 줍니다.

## 주요 수치

|  | 값 | 날짜 |
|---|---|---|
| 최신값 | 125.00 | 2026-08-01 |
| 직전 대비 | -2.00 | 2026-07-01 |
| 1년 전 대비 | +14.00 | 2025-08-01 |
| 수록 기간 내 최고 | 132.00 | 2020-12-01 |
| 수록 기간 내 최저 | 61.00 | 2022-11-01 |
| 수록 기간 | 2013-01-01 – 2026-08-01 |  |
| 관측치 수 | 164 |  |

## 최근 관측치

| 날짜 | 값 | 변화 |
|---|---|---|
| 2016-09-01 | 112.00 | +4.00 |
| 2016-10-01 | 114.00 | +2.00 |
| 2016-11-01 | 107.00 | -7.00 |
| 2016-12-01 | 97.00 | -10.00 |
| 2017-01-01 | 92.00 | -5.00 |
| 2017-02-01 | 92.00 | 0.00 |
| 2017-03-01 | 99.00 | +7.00 |
| 2017-04-01 | 103.00 | +4.00 |
| 2017-05-01 | 109.00 | +6.00 |
| 2017-06-01 | 116.00 | +7.00 |
| 2017-07-01 | 115.00 | -1.00 |
| 2017-08-01 | 99.00 | -16.00 |
| 2017-09-01 | 103.00 | +4.00 |
| 2017-10-01 | 110.00 | +7.00 |
| 2017-11-01 | 106.00 | -4.00 |
| 2017-12-01 | 106.00 | 0.00 |
| 2018-01-01 | 110.00 | +4.00 |
| 2018-02-01 | 112.00 | +2.00 |
| 2018-03-01 | 107.00 | -5.00 |
| 2018-04-01 | 101.00 | -6.00 |
| 2018-05-01 | 102.00 | +1.00 |
| 2018-06-01 | 98.00 | -4.00 |
| 2018-07-01 | 98.00 | 0.00 |
| 2018-08-01 | 109.00 | +11.00 |
| 2018-09-01 | 128.00 | +19.00 |
| 2018-10-01 | 114.00 | -14.00 |
| 2018-11-01 | 101.00 | -13.00 |
| 2018-12-01 | 95.00 | -6.00 |
| 2019-01-01 | 91.00 | -4.00 |
| 2019-02-01 | 84.00 | -7.00 |
| 2019-03-01 | 83.00 | -1.00 |
| 2019-04-01 | 87.00 | +4.00 |
| 2019-05-01 | 93.00 | +6.00 |
| 2019-06-01 | 97.00 | +4.00 |
| 2019-07-01 | 106.00 | +9.00 |
| 2019-08-01 | 107.00 | +1.00 |
| 2019-09-01 | 109.00 | +2.00 |
| 2019-10-01 | 115.00 | +6.00 |
| 2019-11-01 | 120.00 | +5.00 |
| 2019-12-01 | 125.00 | +5.00 |
| 2020-01-01 | 116.00 | -9.00 |
| 2020-02-01 | 112.00 | -4.00 |
| 2020-03-01 | 112.00 | 0.00 |
| 2020-04-01 | 96.00 | -16.00 |
| 2020-05-01 | 96.00 | 0.00 |
| 2020-06-01 | 112.00 | +16.00 |
| 2020-07-01 | 125.00 | +13.00 |
| 2020-08-01 | 125.00 | 0.00 |
| 2020-09-01 | 117.00 | -8.00 |
| 2020-10-01 | 122.00 | +5.00 |
| 2020-11-01 | 130.00 | +8.00 |
| 2020-12-01 | 132.00 | +2.00 |
| 2021-01-01 | 130.00 | -2.00 |
| 2021-02-01 | 129.00 | -1.00 |
| 2021-03-01 | 124.00 | -5.00 |
| 2021-04-01 | 122.00 | -2.00 |
| 2021-05-01 | 124.00 | +2.00 |
| 2021-06-01 | 127.00 | +3.00 |
| 2021-07-01 | 129.00 | +2.00 |
| 2021-08-01 | 129.00 | 0.00 |
| 2021-09-01 | 128.00 | -1.00 |
| 2021-10-01 | 125.00 | -3.00 |
| 2021-11-01 | 116.00 | -9.00 |
| 2021-12-01 | 107.00 | -9.00 |
| 2022-01-01 | 100.00 | -7.00 |
| 2022-02-01 | 97.00 | -3.00 |
| 2022-03-01 | 104.00 | +7.00 |
| 2022-04-01 | 114.00 | +10.00 |
| 2022-05-01 | 111.00 | -3.00 |
| 2022-06-01 | 98.00 | -13.00 |
| 2022-07-01 | 82.00 | -16.00 |
| 2022-08-01 | 76.00 | -6.00 |
| 2022-09-01 | 67.00 | -9.00 |
| 2022-10-01 | 64.00 | -3.00 |
| 2022-11-01 | 61.00 | -3.00 |
| 2022-12-01 | 62.00 | +1.00 |
| 2023-01-01 | 68.00 | +6.00 |
| 2023-02-01 | 71.00 | +3.00 |
| 2023-03-01 | 80.00 | +9.00 |
| 2023-04-01 | 87.00 | +7.00 |
| 2023-05-01 | 92.00 | +5.00 |
| 2023-06-01 | 100.00 | +8.00 |
| 2023-07-01 | 102.00 | +2.00 |
| 2023-08-01 | 107.00 | +5.00 |
| 2023-09-01 | 110.00 | +3.00 |
| 2023-10-01 | 108.00 | -2.00 |
| 2023-11-01 | 102.00 | -6.00 |
| 2023-12-01 | 93.00 | -9.00 |
| 2024-01-01 | 92.00 | -1.00 |
| 2024-02-01 | 92.00 | 0.00 |
| 2024-03-01 | 95.00 | +3.00 |
| 2024-04-01 | 101.00 | +6.00 |
| 2024-05-01 | 101.00 | 0.00 |
| 2024-06-01 | 108.00 | +7.00 |
| 2024-07-01 | 115.00 | +7.00 |
| 2024-08-01 | 118.00 | +3.00 |
| 2024-09-01 | 119.00 | +1.00 |
| 2024-10-01 | 116.00 | -3.00 |
| 2024-11-01 | 109.00 | -7.00 |
| 2024-12-01 | 103.00 | -6.00 |
| 2025-01-01 | 101.00 | -2.00 |
| 2025-02-01 | 99.00 | -2.00 |
| 2025-03-01 | 105.00 | +6.00 |
| 2025-04-01 | 108.00 | +3.00 |
| 2025-05-01 | 111.00 | +3.00 |
| 2025-06-01 | 120.00 | +9.00 |
| 2025-07-01 | 109.00 | -11.00 |
| 2025-08-01 | 111.00 | +2.00 |
| 2025-09-01 | 112.00 | +1.00 |
| 2025-10-01 | 122.00 | +10.00 |
| 2025-11-01 | 119.00 | -3.00 |
| 2025-12-01 | 121.00 | +2.00 |
| 2026-01-01 | 124.00 | +3.00 |
| 2026-02-01 | 108.00 | -16.00 |
| 2026-03-01 | 96.00 | -12.00 |
| 2026-04-01 | 104.00 | +8.00 |
| 2026-05-01 | 112.00 | +8.00 |
| 2026-06-01 | 120.00 | +8.00 |
| 2026-07-01 | 127.00 | +7.00 |
| 2026-08-01 | 125.00 | -2.00 |

## 정의

KRHOUSECSI는 변환 없이 기록한 원계열로, 가계가 앞으로의 주택가격 방향을 어떻게 보는지 묻는 정성적 조사의 전망 부문을 그대로 담는다. 이 지수는 상승을 예상하는 응답 비중에서 하락을 예상하는 응답 비중을 차감한 뒤 중립 기준값 100을 중심으로 표준화한 순응답 확산지수형 통계이며, 100을 넘으면 상승을 예상하는 가계가 하락을 예상하는 가계보다 많음을 뜻한다.

상승·동일·하락으로만 답하게 하는 정성적 설계와 그 응답 균형이 실현 결과와 맺는 이론적 연결은 Anderson (1952)이 정식화하였다. 삼분 응답을 하나의 연속 값으로 응축하는 균형 통계는 확립된 정량화 방식이며(Theil 1952), 이후 확률 임계값으로 체계화되고 비판적으로 재검토되었다(Carlson and Parkin 1975; Nardo 2003).

가계의 태도와 기대 자체를 관측 가능하며 지출을 좌우하는 경제적 결정요인으로 다루는 전제가 이러한 소비자조사 설계의 출발점이다(Katona 1951). 그렇게 얻은 순응답 수치를 순환 측정 도구로 다루는 확산지수 전통은 정식화되어 있으며(Moore 1961), 월별 실시간 신호용으로 운용되었다(Shiskin 1961).

이 계열이 견주어지는 기준순환의 정의는 경기지표 측정 프로그램 안에서 규정되었고(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946), 그러한 월별 계열은 이후 공행하는 집계량의 잠재 공통요인으로 재정식화되었다(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991).

따라서 이 계열은 기대형 태도 지표군에 속하며, 그 구성과 의미는 여러 문헌에서 검토되었다(Zarnowitz 1992; Ludvigson 2004; Koopmans 1947).

## 산출방법

KRED는 KRHOUSECSI에 재척도화, 디플레이션, 계절조정, 평활, 연율화 등 어떠한 변환도 적용하지 않고 공표된 월별 수치를 받은 그대로 저장한다. 따라서 기술할 방법론은 그러한 수치가 생성되는 조사·지수의 측정 기반에 한정된다.

출발점은 정성적 경기동향조사이며, 가계는 예상 가격 변화의 크기를 보고하는 대신 상승·동일·하락의 순서형 판단으로 답한다. 응답의 균형과 기저 여건을 잇는 이론적 연결은 Anderson (1952)이 제시하였고, 태도와 기대를 관측 가능한 자료로 다루는 조사 설계의 전제는 Katona (1951)가 마련하였다.

상승을 답한 비중에서 하락을 답한 비중을 뺀 균형은 이 순서형 응답을 하나의 수치로 요약한다(Theil 1952). 삼분 응답이 정량 계열로 사상되는 확률 임계값은 정식화되었고, 균형·확률·회귀에 기반한 경쟁적 정량화 방법이 정리되었다(Carlson and Parkin 1975; Nardo 2003). 결과 통계는 중립 기준값을 중심으로 확산지수 척도 위에 표시되며, 그 부호와 수준이 월별 신호를 담는다(Moore 1961; Shiskin 1961).

기대형 조사를 순환 지표로 다루는 것을 정당화하는 지표 선정 논리는 경기지표 측정 프로그램에서 비롯하고, 재현 가능한 전환점 설정은 알고리즘적 절차로 확립되었다(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946; Bry and Boschan 1971). 공통 순환 신호의 동적요인 정식화와 가구 대상 조사의 일반적 설계 원칙도 마련되어 있다(Stock and Watson 1991; Hussmanns, Mehran, and Verma 1990).

KRED는 재척도화·디플레이트·평활화·연율화·계절조정 어느 것도 수행하지 않으므로, 기록된 월별 수치는 조사에서 산출된 지수 그 자체이다. 그러한 무이론적 측정이 구조모형은 아니라는 경계는 상존한다(Koopmans 1947).

## 경제학에서의 응용

주택가격전망 지수는 가계가 앞으로의 집값을 어떻게 보는지 시의성 있게 요약하며, 주택 수요와 그에 수반되는 차입 결정에 앞서 움직이는 기대를 담는다. 측정된 태도와 기대가 지출을 견인한다는 전제가 이러한 활용의 근거이다(Katona 1951).

기대형 조사가 순환 지표로 기능한다는 위상은 경기지표 측정 프로그램에서 비롯하며(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946), 동행·선행·확산 계열에 걸쳐 평가되고 실시간 신호 탐지에 운용되었다(Zarnowitz 1992; Shiskin 1961; Moore 1961).

이 계열에 담긴 순환 신호는 공행하는 월별 집계량의 잠재 공통요인으로 재해석되며(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991), 그 전환점은 재현 가능한 절차로 식별된다(Bry and Boschan 1971).

실증적으로 조사 심리는 경성 자료가 설명하는 바를 넘어 가계 지출에 대한 독자적 정보를 지닌다(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004). 주택에 대한 기대는 고용과 소득에 대한 인식과 함께 형성되므로, 노동력의 운영적 정의와 실업의 흐름적 관점에 기반한 집계량과 나란히 읽힌다(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990; Clark and Summers 1979).

이 계열은 기대를 기술할 뿐 가격 경로를 예측하지 않으며, 정성적 응답을 정량화한 균형이라는 측정상 유의사항과 함께 읽혀야 한다(Theil 1952; Carlson and Parkin 1975; Nardo 2003; Koopmans 1947).

## 금융시장에서의 응용

시장 참가자에게 주택가격전망 지수는 거래와 가격 통계보다 먼저 도달하는 고빈도 심리 자료이며, 중립 기준값 대비 수준과 그 전환이 주택 관련 수요의 조기 신호로 주시된다.

그러한 계열에 선행적 정보를 부여하는 전환점 논리는 경기지표 프로그램에서 제시되고 알고리즘화되었으며(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946; Bry and Boschan 1971), 월별 확산 수치는 실시간 신호로 다루어져 왔다(Shiskin 1961; Moore 1961; Zarnowitz 1992).

정성적 심리 수치가 경성 자료를 넘어 지출에 대한 독립적 예측력을 지니는지는 검정되고 개관되었으며, 이는 기대가 수요를 측정 가능하게 형성한다는 행태적 전제에 근거한다(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004; Katona 1951).

가계의 기대가 곧 시장 가격은 아니므로 이 수치는 균형 통계로서의 성질과 함께 읽혀야 하며(Theil 1952; Carlson and Parkin 1975; Nardo 2003), 공행하는 활동의 단일요인 표현 안에서 해석된다(Stock and Watson 1991; Stock and Watson 1989).

이 계열은 거래 가능한 예측이 아니라 기술적 심리 지표이며, 측정된 지표를 구조모형으로 오인하지 않는 신중함이 요구된다(Anderson 1952; Koopmans 1947).

## 통계적 검정

KRHOUSECSI는 계절조정되지 않은 월별 주택가격전망 조사지수이며, 2013-01부터 2026-06까지 162개 관측치에 대해 추세 없는 상수 설정에서 검정한다. 수준이 0이 아닌 평균 주위로 변동하며 결정적 추세가 없기 때문이다. 조사 척도는 유계이나 표본 구간에서 경계가 결코 구속하지 않으므로 표준 귀무가설과 유계 귀무가설이 거의 일치하여 유계 보정이 필요하지 않다(Cavaliere and Xu 2014).

Said and Dickey (1984)의 시차 보강을 적용한 Dickey and Fuller (1979) 증강 검정은 p = 0.0118로 단위근을 기각하고, 비모수적인 Phillips and Perron (1988) 검정도 p = 0.035로 기각하며, 정상성을 귀무가설로 삼는 KPSS 검정은 통계량 0.145로 p > 0.10에서 기각하지 못하므로(Kwiatkowski et al. 1992) 세 절차 모두 깔끔한 I(0) 분류에 합치한다. Elliott, Rothenberg, and Stock (1996)의 DF-GLS 상위 검정은 모호한 판정에 대비한 유보 수단으로, 이 명확한 판정에는 필요하지 않다.

깔끔한 I(0) 판정에서 수준이 정상 대상이므로 그 평균 변화점은 인용 가능하다. Bai and Perron (1998) 절차를 Bai and Perron (2003)의 알고리즘으로 계산하면 2015-12, 2019-10, 2022-06, 2024-06의 네 평균 이동이 위치하며, 이는 확률적 추세의 단절이 아니라 정상 계열의 수준 이동으로 읽힌다(Perron 1989). 정상 수준에 대해 Ljung and Box (1978) 포트맨토는 Box and Pierce (1970)의 원형을 정련한 형태로 시차 12에서 Q = 396.9, 시차 24에서 Q = 555.297을 얻어 두 단 모두 p = 0.000으로 무자기상관 귀무가설을 기각하며, 지속성이 강한 기대 수준에서 예상되는 강한 시계열 의존을 확인한다.

이 지수는 계절조정되지 않았으며 계절 검정군이 본래 의도된 진단이다. HEGY 검정은 통계량 154.897로 p = 0.000에서 계절 단위근을 기각하므로(Hylleberg et al. 1990; Beaulieu and Miron 1993) 존재하는 계절 패턴은 확률적이 아니다. 다만 차분 계열에 대한 계절 더미 F 검정은 통계량 1.842로 p = 0.0518에 머물러 5% 수준에서 기각하지 못하는 반면, 같은 차분 계열의 계절 시차 12와 24에 대한 QS 통계량은 69.393으로 p = 0.000에서 기각하므로, 고정 월별 평균만으로는 요약되지 않는 계절 의존이 남아 있다. 따라서 계절성이 확률적이 아니라는 판정만이 확정적이고 결정적 더미로 특성화하는 쪽은 잠정적인데, 이러한 대비는 정상 계절성을 귀무로 두는 검정과 계절 시계열 분석의 틀에서 다루어진 바이다(Canova and Hansen 1995; Ghysels and Osborn 2001).

## 자주 묻는 질문

### 주택시장 지표에는 어떤 계열이 담깁니까?

주택 매매가격과 전세가격, 미분양 물량, 주택 거래량, 그리고 주택 관련 심리 조사이며 각각 공표된 월별 수준으로 수록합니다.

### 미분양주택은 왜 중요합니까?

준공되었으나 소진되지 않은 재고이므로 수요가 공급에 미치지 못할 때 누적됩니다. 가격은 하방 경직성을 보이는 반면 재고는 먼저 반응하므로, 가격 조정에 앞서는 신호로 읽힙니다.

### 전세가격지수는 매매가격지수와 어떻게 다릅니까?

매매가격은 소유권의 가격이고 전세가격은 보증금 기반 사용권의 가격입니다. 두 값의 비율은 주택을 보유하는 비용과 사용하는 비용의 상대적 크기를 나타내며 장기간 괴리가 지속될 수 있습니다.