금리와 집값의 산점도가 대출금리의 인과효과를 증명하나

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월별 대출금리와 주택가격을 산점도로 그렸는데 점들이 한 방향으로 모인다고 하자. 이 그림은 두 값의 관계를 탐색하는 출발점이지만 ‘금리가 이만큼 움직여 집값을 이만큼 바꿨다’는 효과를 증명하지는 못한다.

점 하나의 정의를 먼저 정한다

산점도를 만들기 전에 각 점이 무엇을 뜻하는지 적는다. 전국 신규취급 대출금리와 특정 단지 실거래 한 건을 같은 달이라는 이유만으로 연결했다면, 지역과 집계 단위가 맞는지도 검토해야 한다. 이자율이 신규취급액 기준인지 잔액 기준인지도 유지한다.

미국 NIST의 통계 핸드북은 산점도로 변수 사이의 관계와 이상값 등을 살필 수 있지만, 그림 자체가 원인과 결과를 입증하지는 못한다고 설명한다. 부동산 자료에서도 거래구성, 소득과 공급, 공통된 경기 요인 등이 두 값과 함께 움직일 수 있다. 시간의 선후를 놓치거나 다른 원인을 빼면 해석이 달라진다.

동행·시차·추세를 다른 질문으로 다룬다

가상의 데이터에서 금리와 주택가격이 모두 같은 기간 상승했더라도 두 변수 중 하나가 다른 하나의 상승 원인이라는 결론은 나오지 않는다. 자료에 공통 추세가 있을 수도 있고, 가격과 거래 수요의 변화가 금융시장과 함께 반응했을 수도 있다. 어느 설명이 맞는지는 산점도만으로 고를 수 없다.

시차를 바꾸어 상관계수를 여러 번 계산한 뒤 가장 큰 값만 골라 인과효과로 부르는 방식도 피한다. 분석 전에 비교 기간과 시차의 이유를 정하고, 결과가 기간이나 특이 거래를 바꾸었을 때 유지되는지 확인한다. 이런 점검은 탐색의 신뢰를 높이지만 그 자체로 인과 식별을 완성하지는 않는다.

보고 문장은 그림이 실제로 보여준 범위로 쓴다. ‘선택한 기간과 정의에서 함께 움직이는 경향이 관찰됐다’와 ‘금리 상승이 가격을 몇 퍼센트 떨어뜨렸다’는 다른 주장이다. 후자의 주장을 하려면 통제 조건과 비교 설계가 있는 별도 연구가 필요하다. 이 구별을 지키면 탐색용 차트를 금융 의사결정의 확정 근거로 과장하지 않을 수 있다.

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