표 6 단위근 검정 결과 요약

변수	지역	PP(수준)	PP(1차 차분)	KPSS(수준)a	KPSS(1차 차분)b	적분차수
SP	서울	단위근 존재	정상	비정상	정상	I(1)
	대구	단위근 존재	정상	비정상	정상	I(1)
	광주	단위근 존재	정상	비정상	정상	I(1)
US	서울	단위근 존재	정상	비정상	정상	I(1)
	대구	단위근 존재	정상	비정상	정상	I(1)
	광주	단위근 존재	정상	비정상	정상	I(1)
SV	서울	정상	정상	비정상	정상	혼합(I(0)·I(1))c
	대구	정상	정상	비정상	정상	혼합(I(0)·I(1))c
	광주	정상	정상	비정상	정상	혼합(I(0)·I(1))c
MIR	전국공통	단위근 존재	정상	비정상	정상	I(1)

주 : 1) KPSS 수준검정은 trend 옵션 기준으로 수행되었으며, 귀무가설은 ‘추세정상성(trend stationarity)’이다. 검정통계치가 1% 또는 5% 임계값(각각 0.216, 0.146)을 초과할 경우 추세정상성 가설을 기각하며, 해당 시계열은 비정상적 추세 과정을 따르는 것으로 판단하였다.
2) KPSS 1차 차분 검정은 notrend 옵션 기준으로 수행되었으며, 귀무가설은 ‘수준 정상성(level stationarity)’이다. 검정통계치가 1% 또는 5% 임계값(각각 0.216, 0.146) 이하인 경우 정상 시계열로 판단하였다.
3) 거래량(SV)의 경우 PP(Phillips–Perron) 검정에서는 수준에서 정상(I(0))으로 나타나는 반면, KPSS 검정에서는 비정상으로 나타나 두 검정 결과가 상충한다. 이에 본 연구에서는 SV를 I(0)와 I(1)이 혼재된 경계적 변수로 간주하되, ARDL 모형이 I(0)와 I(1)의 혼합을 허용하고 I(2)만 배제하면 된다는 점을 근거로 분석에 포함하였다.
4) PP, Phillips–Perron; KPSS, Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin test); SP, sales price; US, unsold units, 미분양 주택; SV, sales volume; MIR, mortgage interest rate, 실질 주택담보대출금리; ARDL, autoregressive distributed lag.