평균 낙찰가율 94.7%에는 무엇이 섞여 있을까요 — 법원경매 승자의 저주 폭 지수 (K-WCS Index)

수요일 부동산 투자 아이디어 브리핑입니다. 지난 10월 7일 지지옥션은 9월 경매동향 보고서에서 서울 아파트 법원경매 낙찰가율(감정가 대비 낙찰가 비율)이 94.7%로 전월 97.0%보다 2.3%포인트 내려 2025년 2월 이후 1년 7개월 만에 가장 낮아졌다고 밝혔습니다. 같은 보고서에서 평균 응찰자 수는 5.4명으로 오히려 0.2명 늘었습니다. 눈에 띄는 것은 평균 아래의 모습입니다. 성수동 트리마제와 여의도 삼부는 감정가의 79%에, 강북구는 109.6%, 노원구는 107.4%에 낙찰되었습니다. 평균 하나로 시장을 읽으면 이 79%와 110%가 함께 사라집니다. 이 글은 한 걸음 더 나아가, 평균 낙찰가율 안에는 ‘물건의 가치’뿐 아니라 ‘가장 높게 쓴 사람이 이긴다’는 선택의 편향이 섞여 있다고 보고 그 크기를 K-WCS(Winner’s Curse Spread) 승자의 저주 폭 지수로 표시해 봅니다. 지수의 산식과 입력값은 구조 설명용 가정치(L3)이며 실제 통계나 예측이 아닙니다. 앞서 K-NTC 종부세 문턱 압력 글이 세제 개편안 쪽을 다뤘다면, 이번 글은 같은 개편안 발표 이후 초고가 매수세가 위축되었다는 지지옥션의 해석이 경매 가격표에 어떻게 나타나는지를 입찰 구조의 눈으로 읽습니다. 투자권유나 법률·세무·금융 자문이 아닙니다.

2026년 9월 법원경매 아파트 낙찰가율 — 막대는 110% 기준 환산값이며 수치는 지지옥션 인용 보도(L2)

도입 — 평균 낙찰가율 94.7%는 어떤 하나의 가격도 아닙니다

법원경매에서 낙찰가율은 감정평가액을 100으로 놓고 실제 낙찰가가 그 몇 퍼센트였는지를 보여 주는 숫자입니다. 시장 분위기를 한눈에 보여 주기 때문에 월간 보도의 단골 지표가 되었습니다. 9월 서울의 94.7%는 8월 97.0%보다 낮고, 낙찰률도 37.1%에서 35.3%로 내렸습니다. 이 수치만 보면 ‘경매 시장이 식었다’는 한 줄로 정리됩니다. 그러나 같은 달 같은 서울에서 강북구 109.6%, 노원구 107.4%, 구로구 106.3%, 도봉구 103.1%처럼 감정가를 웃도는 구가 있었고, 경기 남부에서는 안양 동안구 115.7%, 수원 영통구 114.0%, 광명시 113.1%가 나왔습니다(L2, 한국경제·파이낸셜뉴스·헤럴드경제 보도). 반면 초고가 대형 아파트는 2회 유찰을 거쳐 감정가의 79%에 팔렸습니다. 지지옥션은 이 차이를 정부의 세제 개편안 발표 뒤 보유 부담 우려로 초고가 매수세가 위축된 반면 중저가에는 실수요가 몰린 결과로 해석했습니다(L2). 이 해석은 방향이 그럴듯하지만, 평균 94.7%가 ‘하락’인지 ‘구성 변화’인지, 그리고 각 낙찰가가 물건의 가치에 얼마나 가까운지는 여전히 풀리지 않은 질문입니다.

경매 낙찰가에는 두 가지가 섞여 있습니다. 하나는 그 집의 값어치에 대한 사람들의 평균적인 판단이고, 다른 하나는 ‘응찰자 중 가장 높게 본 사람이 이긴다’는 선택의 결과입니다. 아무리 공정한 경매라도 낙찰자는 가장 낙관적인 사람입니다. 모든 응찰자의 판단이 평균적으로 옳더라도, 응찰자가 여러 명이면 최고가는 평균보다 높게 나옵니다. 이것이 승자의 저주(winner’s curse)이며, 이 글은 그 폭을 응찰자 수와 입찰가 흩어짐으로 어림해 보는 일에 집중합니다.

이론적 배경 — 이기는 사람이 가장 낙관적인 사람이라는 문제

승자의 저주는 석유 업계에서 먼저 관찰되었습니다. Capen, Clapp, Campbell(1971)은 멕시코만 등 고위험 석유·가스 시추권 입찰에서 주요 경쟁자들의 최고 입찰가와 최저 입찰가의 비율이 흔히 5~10배, 많게는 100배에 이르며, 낙찰자가 번번이 기대에 못 미친다고 보고했습니다(Capen, E. C., Clapp, R. V., & Campbell, W. M. (1971). “Competitive Bidding in High-Risk Situations”, Journal of Petroleum Technology 23, 641–653, L1 학술 원전, 이번 회차에는 원논문이 아니라 Thaler(1988)의 요약을 통해 확인했습니다). Thaler(1988)는 이를 경제학의 ‘이상 현상’ 목록에 올리면서 두 가지 정의를 구분했습니다. 낙찰가가 실제 가치를 넘어 손실이 나는 경우와, 이익은 나더라도 기대보다 낮은 경우입니다(Thaler, R. H. (1988). “Anomalies: The Winner’s Curse”, Journal of Economic Perspectives 2(1), 191–202, L1 학술 원전, 본문 대조). 이 구분은 중요합니다. 낙찰가가 감정가보다 낮더라도 ‘저주가 없다’는 뜻이 아니라, 저주가 있어도 감정가 자체가 높게 잡혀 있어서 가려질 수 있다는 뜻이기 때문입니다.

이론의 핵심은 입찰자 수입니다. 같은 물건을 놓고 응찰자가 늘면 이기려면 더 높게 불러야 하지만, 동시에 ‘내가 이겼다’는 사실 자체가 나의 판단이 남들보다 낙관적이라는 신호가 되므로 합리적인 입찰자는 오히려 더 보수적으로 써야 합니다. Thaler가 인용한 Kagel과 Levin(1986)의 실험에서는 소규모 집단에서는 평균 이익이 났지만 6~7명 규모의 큰 집단에서는 경매당 평균 0.88달러 손실이 났고, 참가자들이 이론이 요구하는 만큼 보수적으로 쓰지 않았기 때문이라고 해석했습니다(Kagel, J. H., & Levin, D. (1986). “The Winner’s Curse and Public Information in Common Value Auctions”, American Economic Review 76(5), 894–920, L1 학술 원전, 수치는 Thaler(1988) 경유이고 원논문은 직접 대조하지 못했습니다).

이 구조를 숫자로 옮기는 방법은 단순합니다. 응찰자 각자의 평가가 진짜 가치 둘레에서 평균 0, 표준편차 σ로 흩어져 있고 모두가 자기 평가대로 쓴다고 가정하면, 응찰자 n명 중 최고 입찰가는 진짜 가치보다 평균적으로 σ×e(n)만큼 높습니다. 여기서 e(n)은 표준정규분포에서 n개를 뽑았을 때 가장 큰 값의 기댓값(순서통계량)입니다. 이 글은 이 값을 K-WCS라고 부릅니다. e(n)은 n=3이면 0.85, 5.4이면 1.21, 6.2이면 1.29, 10이면 1.54로, 응찰자가 늘수록 커지지만 증가 속도는 둔해집니다(L3, 필자의 수치 적분이며 n이 정수가 아닌 평균 응찰자 수는 같은 식에 대입한 근사입니다). 이 식은 응찰자들이 같은 ‘공통 가치’를 서로 다른 잡음으로 추정한다는 가정 위에 서 있습니다. 실제 경매에는 실거주 효용이나 대출 한도 같은 개인별 가치(사적 가치)도 섞여 있어서, K-WCS는 상한에 가까운 단순화입니다.

K-WCS 산식과 시나리오 — 낙찰가율에서 선택 편향을 덜어 내면

K-WCS(%p) = e(n) × σ이고, 보정 낙찰가율 = 낙찰가율 − K-WCS입니다. 보정 낙찰가율은 ‘응찰자들의 판단을 평균했을 때의 값’에 가까운 어림값입니다. σ는 감정가를 100으로 놓았을 때 응찰자 평가의 표준편차(%p)이며, 공개된 실측값을 찾지 못해 3, 5, 8%p를 가정했습니다(L3). 아래 표의 모든 입력은 가정이고, 낙찰가율 94.7%와 88.8%, 응찰자 5.4명과 6.2명만 보도 수치(L2)입니다.

표의 해석: 서울 기준 시나리오에서 승자의 저주 폭은 6.0%p입니다. 8월에서 9월로 낙찰가율이 내려간 폭(2.3%p)보다 큽니다. 응찰자가 3명에서 10명으로 늘어도 K-WCS는 4.2%p에서 7.7%p로 움직이지만, σ가 3에서 8로 바뀌면 3.6%p에서 9.7%p로 더 크게 변합니다. 곧 이 지수는 ‘몇 명이 모였나’보다 ‘응찰자들의 평가가 얼마나 흩어져 있나’에 더 민감합니다. 감정가를 믿는 정도가 낮고 정보가 부족한 물건일수록 σ는 커질 것입니다(L3).

구간별로 보면 그림이 달라집니다. 같은 σ=5%p를 모든 구간에 적용해 낙찰가율에서 K-WCS를 덜어 낸 값이 아래 표입니다.

표의 해석: 강북·노원처럼 감정가를 웃도는 구도 보정 후에는 100%를 약간 넘는 수준으로 내려오고, 초고가 사례는 70%대 초반입니다. 다만 초고가 구간은 개별 두 건의 사례이며 응찰자 수를 확인하지 못했고 경기는 응찰자 수를 6.2명으로 넣었습니다. 구간 전체의 표준편차와 응찰자 수는 실측되지 않았으므로 이 표는 비교 방법을 보이는 용도입니다.

유찰 구조도 숫자를 다시 읽게 합니다. 법원경매는 입찰자가 없으면 최저매각가격을 일정 비율 낮춰 다시 매각하는데, 서울에서는 통상 20%씩 내려가는 것으로 알려져 있습니다(L2, 법원별로 다를 수 있어 확인이 필요합니다). 감정가 73억 9,000만 원인 트리마제가 2회 유찰되면 최저가는 감정가의 64% 수준이 되고, 58억 7,379만 원 낙찰은 감정가의 79%이지만 그날의 최저가 대비로는 약 123%입니다(L3, 필자 계산, 저감률 20% 가정). 같은 낙찰이 감정가 기준으로는 ‘할인’이고 최저가 기준으로는 ‘경쟁 끝에 오른 값’입니다. 어느 기준선에서 읽는가에 따라 시장이 식었다고도, 뜨겁다고도 말할 수 있습니다.

글로벌 사례 — 승자의 저주는 석유 입찰에서 주택 경매까지 이어집니다

첫 번째 사례는 미국 알래스카 북사면 석유 임대(1969)입니다. Thaler(1988)가 전하는 바로는 낙찰가 합계가 약 9억 달러였는데 차순위 입찰가 합계는 약 3억 7,000만 달러였고, 낙찰가가 차순위의 4배를 넘는 구역이 26%, 2배를 넘는 구역이 77%였습니다. 또 Mead 등이 1954~1969년 멕시코만 임대 1,223건을 분석한 결과 62%가 건공이었고 수익이 난 임대는 22%에 그쳤다고 합니다(L1, 학술 요약 경유로 원자료는 직접 대조하지 못했습니다). 같은 땅을 두고 가장 낙관적인 사람이 이긴 결과가 얼마나 벌어질 수 있는지를 보여 주지만, 석유 시추권은 불확실성이 극단적이어서 아파트 경매에 그대로 옮길 수는 없습니다.

두 번째 사례는 주택 경매에 가장 가까운 연구입니다. Ashenfelter와 Genesove(1992)는 미국 뉴저지 콘도 83채를 경매로 판 뒤 같은 건물의 동일 유형 호실을 대면 협상으로 팔았을 때의 가격을 비교했습니다. 협상가가 경매가보다 약 13% 낮았고, 경매 초반에 팔린 호실일수록 차이가 컸다는 것이 초록의 요지입니다. 저자들은 정보가 부족한 입찰자들이 승자의 저주에 빠졌을 가능성을 제기했습니다(Ashenfelter, O., & Genesove, D. (1992). “Testing for Price Anomalies in Real Estate Auctions”, American Economic Review 82(2), 501–505, NBER Working Paper 4036, L1, 초록을 요약 도구로 확인했으며 본문 대조는 하지 못했습니다). 다만 이 연구가 곧 ‘경매가가 모두 비싸다’는 뜻은 아닙니다. 같은 초록은 이 결과가 공통가치 경매 이론의 일반적 예측과 맞지 않는 면도 있음을 시사합니다.

세 번째는 실험실의 증거입니다. 앞서 본 Kagel과 Levin(1986)의 실험에서 응찰자 수가 6~7명으로 늘자 평균 손실이 나타났습니다. 우연히 서울 아파트 경매의 평균 응찰자 수 5.4명, 경기 6.2명과 비슷한 규모입니다(L3, 우연한 비교이며 실험 환경과 실제 경매는 크게 다릅니다). 세 사례를 합치면 결론은 하나입니다. 응찰자가 여럿이고 서로의 정보를 모르는 경매에서는 낙찰가가 ‘평균 가치’보다 높게 나오는 힘이 구조적으로 존재합니다.

국내 적용 — 낙찰 후 거래가와 대조해 저주의 크기를 가늠하는 법

국내 경매의 특성도 지수 해석에 영향을 줍니다. 법원경매의 감정가는 경매 개시 후 법원이 선정한 감정인이 평가한 값이고, 매각기일까지 수개월이 걸립니다. 그동안 시세가 움직이면 감정가는 낡은 기준선이 됩니다. 2026년 9월처럼 상승기에 있는 지역에서는 시세가 감정가를 앞질러 낙찰가율이 100%를 넘고, 하락기에 있는 지역에서는 반대가 됩니다. 앞서 K-PDL 가격발견 시차 글이 다룬 시차가 여기서 감정가의 노후화로 다시 나타나는 셈입니다. 그래서 K-WCS는 ‘낙찰가가 감정가보다 높으면 비싸게 샀다’는 뜻이 아니라, 감정가가 맞다고 가정했을 때 선택 편향이 얼마나 얹혀 있을 수 있는지를 따로 떼어 보는 도구입니다.

이 지수를 국내 자료로 점검하려면 세 가지 데이터를 연결해야 합니다. 첫째, 낙찰가와 감정가, 응찰자 수는 대법원 법원경매정보 사이트의 개별 사건 열람 또는 민간 경매 통계(지지옥션 월간 보고서)에서 확인합니다. 법원경매 통계를 대량으로 내려받는 공식 오픈 API가 있는지는 이번에 확인하지 못했습니다(L3). 둘째, 낙찰 후 같은 단지의 정상 거래가는 국토교통부 아파트 매매 실거래가 공개 자료를 공공데이터포털(data.go.kr)에서 신청해 쓸 수 있는 API로 가져옵니다(L2, 서비스명·제공 범위 재확인 필요). 셋째, 감정가가 낡았는지를 보려면 한국부동산원의 주간 가격 동향으로 감정 시점부터 매각 시점까지 시세 변화를 대조합니다(L2). 한국자산관리공사의 온비드는 공매 물건 정보를 공공데이터포털에 제공하고 있어 공매는 같은 방식으로 볼 수 있지만, 법원경매와는 절차가 다릅니다(L3).

점검 절차는 네 단계입니다. 단지별로 낙찰가율을 모으고, 같은 기간 감정 시점 대비 시세 변화를 반영해 ‘시세 보정 낙찰가율’을 만들고, 낙찰 후 6~12개월 안의 실거래가와 비교하며, 응찰자 수가 많은 물건에서 낙찰가가 사후 거래가보다 더 높았는지를 봅니다. 이 관계가 나타나면 승자의 저주가 작동한 것이고, 나타나지 않으면 입찰자들이 오히려 보수적으로 쓰고 있다는 뜻입니다. 입찰을 고려하는 분께는 최고 입찰가를 정할 때 감정가가 아니라 ‘최근 같은 단지 거래가에서 응찰자 수에 비례한 안전 마진을 뺀 값’을 기준으로 삼아 보라는 정도의 구조적 시사점이 있습니다. 구체적인 응찰 금액은 권하지 않습니다. 입찰보증금은 통상 최저매각가격의 10%이며(L2, 사건별 상이할 수 있어 확인이 필요합니다), 대금을 내지 않으면 보증금을 돌려받지 못할 수 있습니다.

용유미 CSO 인사이트 — 경매 통계를 볼 때 제가 먼저 확인하는 세 줄

유미의 현장 해석(상담의 언어). 현장에서 경매 통계를 가져오시는 분들은 대개 ‘낙찰가율이 몇 퍼센트냐’를 먼저 묻습니다. 저는 그 숫자 옆에 세 가지를 적어 달라고 말씀드립니다. 첫째, 응찰자가 몇 명이었는지입니다. 같은 90%라도 응찰자 2명의 90%와 10명의 90%는 의미가 다릅니다. 둘째, 감정 시점이 언제였는지입니다. 반년 전 감정가라면 낙찰가율은 가격이 아니라 시간의 길이를 재고 있을 수 있습니다. 셋째, 같은 단지의 낙찰 전후 정상 거래가입니다. 한남동처럼 매물이 적고 물건마다 사정이 다른 시장에서는 경매 낙찰이 시세를 대변하지 못하는 경우가 많다는 것이 제가 보아 온 흐름입니다(L3, 통계가 아니라 현장 경험의 서술입니다). 실무 활용 포인트일 뿐 투자권유가 아닙니다.

이번 주 행동 1건. 경매에 관심을 두신 지인 또는 고객 한 분과 20분 통화를 잡아 관심 단지 한 곳의 최근 낙찰 사례를 세 건만 같이 보십시오. 각 사건의 감정가와 감정 시점, 낙찰가, 응찰자 수를 한 줄로 적고, 낙찰 후 6개월 안의 같은 단지 실거래가를 옆에 붙입니다. 그 표가 완성되면 K-WCS가 이 단지에서 크게 작동했는지 아닌지를 두 분이 같은 화면으로 이야기할 수 있습니다. 결론은 입찰을 권하는 것이 아니라, 입찰 전에 물어볼 질문 세 줄을 갖게 하는 것입니다.

반증 조건(Kill-criteria)과 가장 약한 고리

이 글의 가설은 ‘서울·수도권 아파트 경매에서 응찰자가 많은 물건일수록 낙찰가가 사후 정상 거래가보다 높게 형성되어 승자의 저주 폭이 평균 낙찰가율 변동폭보다 크다’는 것입니다. 다음 중 하나가 2027년 10월 14일까지 확인되면 이 가설은 폐기하거나 수정합니다. 첫째, 감정 시점 시세 변화를 반영한 뒤 응찰자 수가 많은 물건의 낙찰가가 낙찰 후 6~12개월 실거래가와 통계적으로 차이가 없거나 더 낮을 때입니다. 둘째, 응찰가의 실제 산포(σ)가 1%p 안팎으로 매우 작아서 K-WCS가 1.5%p 아래로 내려가 낙찰가율 변동폭보다 작을 때입니다. 셋째, 낙찰가율 변동의 대부분이 감정가 시차와 구성 변화(초고가 비중 하락)로 설명되어 선택 편향이 추가로 설명하는 부분이 거의 없다는 분석이 나올 때입니다.

가장 약한 고리는 두 가지입니다. 하나는 입력값입니다. σ=5%p와 응찰자 수의 구간별 값은 실측이 아니라 가정이며, 특히 초고가 두 건과 노원·강북의 응찰자 수는 확인하지 못했습니다. 다른 하나는 모형의 전제입니다. 경매 가치가 모두에게 같은 공통 가치라는 가정은 실거주 목적, 대출 조건, 세금 사정에 따라 개인별 가치가 크게 갈리는 아파트 경매에서는 상당히 거칩니다. 사적 가치가 크면 낙찰자는 ‘과대평가’가 아니라 ‘자기에게 더 큰 가치를 가진 사람’일 수 있고, 그러면 K-WCS는 과대 계산입니다. 보도 수치도 지지옥션 보고서를 3개 매체를 통해 확인했을 뿐 원문 보고서를 직접 보지 못했습니다. 독자는 K-WCS를 구조 설명용 가정치로만 읽으시고, 실제 입찰 판단에는 감정평가사·공인중개사·변호사의 검토를 거치시기 바랍니다.

참고문헌 및 출처