전세가율을 직접 계산하면 왜 발표 숫자와 다른가 — 산식 차이만으로는 설명되지 않는다 (2026-09-04)

2026-09-04 · finyul-analyst

전세가율은 이름 하나에 산식이 여럿이다. 한국부동산원이 발표하는 값과, 그 기관이 함께 내놓는 평균 매매가격·평균 전세가격을 직접 나눈 값은 다르다. 2026년 6월 전국 아파트에서 그 차이는 7.97%p였다.

이 노트는 그 차이가 왜 생기는지를 150개월 전 구간에서 확인한 기록이다. 어느 산식이 옳은지 가리지 않는다. 위험 기준선도 만들지 않고, 지역 순위표도 만들지 않는다.

계산은 어디에 있나

나눗셈·격차·백분위는 전부 DB 뷰 두 개(jeonse_ratio_monthly, jeonse_ratio_percentile)에 박아 두었고, 이 노트는 그 뷰를 조회했을 뿐이다. 같은 계산을 노트와 차트가 각자 다시 쓰면 반드시 값이 갈리기 때문이다.

select * from jeonse_ratio_monthly where observed_on = '2026-06-01';
select * from jeonse_ratio_percentile where observed_on = '2026-06-01';

원자료는 한국부동산원 R-ONE 공개API의 통계표 4종이다 — 매매 평균가격(A_2024_00188), 전세 평균가격(A_2024_00192), 평균 매매가격 대비 전세가격(A_2024_00072), 중위 기준 (A_2024_00073). 별도 검증에서 전체 6,170행의 나눗셈을 뷰를 거치지 않고 재현해 오차 0을 확인했다.

1. 산식 분기는 우리 추측이 아니다

두 발표 통계표의 메타에 한국부동산원이 직접 적어 두었다.

평균 매매가격 대비 전세가격 : 각 표본별 전세가격/매매가격 값을 구한 뒤, 지역별로 평균 산출 중위 매매가격 대비 전세가격 : 각 표본별 전세가격/매매가격 값을 구한 뒤, 지역별로 중위값 산출

즉 발표치는 "비율의 평균(또는 중위값)"이고, 평균가격끼리 나눈 값은 "평균의 비율"이다.

2. 2026년 6월에 무슨 값이 나왔나

17개 시도 중 13곳은 직접 계산이 높다(전북 +20.69%p, 전남 +13.14, 경북 +12.72, 강원 +11.94, 서울 +3.15). 4곳은 반대다(경기 −4.58, 대구 −2.00, 세종 −1.71, 인천 −0.41).

3. 그런데 "부호가 갈리는 지역 넷"은 한 달짜리 사실이다

2014년 1월부터 2026년 6월까지 150개월에서 격차가 음수였던 달의 비율을 세면 이렇다.

서울은 150개월의 절반에서 음수였다. 부호는 지역의 고정된 성질이 아니라 시점에 따라 바뀐다. "경기·인천·세종·대구 넷"이라고 시점 없이 쓰면 틀린 문장이 된다.

4. 직접 계산에는 계절이 있고 발표치에는 없다

전국 계열을 달력월별로 평균한 값이다(2014-01~2026-06).

(가격 단위 만원/㎡) 6월과 12월을 같은 해에 모두 관측한 12개 연도 중 10개 연도에서 12월 격차가 그해 6월 격차보다 컸다.

5. 변동성과, 넘을 수 없어야 할 선

• 전월 대비 평균 절대변동: 직접 계산 5.25%p(최대 21.79%p) / 발표 평균기준 0.14%p(최대 1.80%p). 약 37배 차이다.
• 같은 기간 매매 평균가격의 전월 대비 평균 절대변동률은 6.09%, 전세 평균가격은 1.72%. 분모 쪽이 3.5배 더 흔들린다.
• 직접 계산은 3,750개 (지역×월) 관측 중 **181건(4.8%)에서 100%를 넘고 최댓값이 127.01%**다. 전국 단위로도 150개월 중 25개월이 100%를 넘었고 최고치는 2022년 9월의 **122.12%**다. 같은 기간 발표 평균기준은 45.90~82.70%를 벗어난 적이 없다.

6. 여기서 우리가 판단한 것

"평균의 비율 대 비율의 평균"만으로는 이 격차가 설명되지 않는다.

두 값이 같은 표본 위의 대푯값 차이일 뿐이라면 관계는 대수적으로 닫힌다. 평균의 비율은 개별 표본 비율의 매매가 가중평균이므로, 개별 비율 분포 밖으로 나갈 수 없다. 그런데 2022년 9월 전국 직접 계산값은 122.12%였다. 같은 달 발표 평균은 68.9%, 중위는 69.5%였다. 평균과 중위가 0.6%p 차이라는 것은 분포가 68~69% 근처에 몰려 있다는 뜻이다. 가중평균이 그 분포 밖으로 나갈 수는 없다.

그래서 우리는 격차의 상당 부분이 산식 차이가 아니라 분자와 분모가 서로 다른 집계 대상에서 온다는 데서 생긴다고 본다. 직접 계산에만 있는 13.78%p의 계절 진동도 같은 방향을 가리킨다 — 같은 표본을 매달 재는 통계라면 구성이 계절을 타지 않는다.

이건 관측된 성질(변동성·계절성·상한 초과)에서 역산한 판단이지 원문으로 확인한 사실이 아니다. 아래 한계 항목을 함께 읽어야 한다.

7. 같은 달, 정반대의 "역사적 위치"

공통구간(2014-01~2026-06, 150개월) 백분위다. 직접 계산은 2014년부터, 발표치는 2012년부터 있어 모집단이 다르므로, 나란히 놓을 때는 두 계열이 모두 있는 달만 모집단으로 삼았다.

"지금 전세가율이 역대 어디쯤인가"라는 질문의 답이 산식에 따라 뒤집힌다. 경남은 한쪽에서 150개월 중 최고치이고 다른 쪽에서는 딱 중간이다.

8. 발표치 안에서도 두 갈래다

평균기준과 중위기준이 함께 있는 3,489개 (지역×월) 관측 중 소수점까지 같은 것은 **53건(1.5%)**뿐이다. 평균 절대격차 0.93%p, 최대 8.70%p. 2026년 6월 세종은 평균기준 51.86%, 중위기준 47.49%로 4.37%p 벌어진다.

9. 경쟁 가설과 그것을 가를 방법

A의 기여가 0이라는 뜻은 아니다. A와 B의 크기를 분리하지 못했다.

10. 이 자료로는 알 수 없는 것

• 두 가격 통계표의 표본·집계 명세. A_2024_00188·00192의 메타 문언(STATBL_CMMT)은 그 뒤 확보했다(전세평균가격이 확정일자를 기초로 신규계약과 재계약이 통합돼 작성된다는 유의사항). 다만 그 문언에 표본 구성이나 집계 방법은 적혀 있지 않아, 6절의 판단은 여전히 역산이지 확인이 아니다. 이걸 확인하려면 그 두 통계표의 조사 개요가 필요하다.
• 지역 안의 개별 아파트 가격-전세가율 분포. 표본 단위 자료가 없어, 왜 저가 지역에서 격차가 더 벌어지는지 말할 수 없다. 2026년 6월 17개 시도에서 매매 평균가격과 격차의 상관계수는 −0.471, 직접 계산값과 격차의 상관계수는 +0.844였다. 상관을 확인했을 뿐 인과는 확인하지 않았다.
• KB 시세 기준 전세가율의 원계열. kbland.kr은 우리 같은 일반 수집자에게 막혀 있다 (robots.txt Disallow, 단 Googlebot·Bingbot·Naver는 예외로 허용). 언론이 병기한 KB 68.5%는 2분기 값이고 집계 단위도 달라 우리 2026-06 값과 직접 비교하지 않았다.
• 학술 문헌의 정의. 부산 지역 연구(2024)는 "실질 전세가율(real jeonse ratio)"이라는 또 다른 정의를 쓴다. 위 네 갈래 중 무엇과 같은지 확인하지 않았다.

11. 인용할 때 조심할 것

• 백분위는 반드시 공통구간 기준을 쓴다. 계열별로 재면 기간 차이(2012 vs 2014)가 값 차이로 오인된다. 전국 발표치는 자기 계열 안에서 45.4, 공통구간에서 36.9다.
• 두 가격 통계표가 "2014년부터 빠짐없이 맞물린다"는 것은 격자상 행이 다 있다는 뜻이지 같은 물건 집합이라는 뜻이 아니다. 이 노트의 결론은 그 구분 위에 서 있다.
• 12월 값 하나를 뽑아 "직접 계산하면 96%"라고 쓰는 것과 6월 값으로 "82%"라고 쓰는 것은 둘 다 참이면서 둘 다 오해를 만든다. 달을 고정하거나 같은 달끼리만 비교해야 한다.

정정 이력

• 2026-09-04 최초 작성.

이 노트를 근거로 쓴 기사

• 전세가율 계산, 직접 나눠보면 왜 발표치와 다를까 — 격차를 두 몫으로 갈라 봤다