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1 크레딧뷰로데이터를이용한 가계부문리스크모니터링 이상제 ( 금융연구원연구위원 ) 김정인 ( 코리아크레딧뷰로 )

2 목 차 1. 서론 2. 분석모형 3. 충격반응분석 4. 맺음말 1. 서론 - 1 -

3 가계부문리스크 가계부문의리스크가금융산업및경제전체에미치는부정적파급효과가매우크기때문에이를평가하고예측하는체계적분석이매우중요 2008년 8월말현재예금취급기관의가계대출잔액은 503조 999억원 ( 증감액, 조원 ) 8.0 ( 잔액, 조원 ) 예금은행가계대출증감액비은행금융기관가계대출증감액가계대출잔액 2 [ 참고 ] 가계대출잔액 주 : 괄호안은전년동기대비증감률 자료 : 한국은행 3-2 -

4 기존분석체계 : 총량지표분석 기존가계부문의리스크모니터링은자금순환상의계정별총량을이용하여건전성지표, 만기구조, 가계의금융자산이나가처분소득대비금융부채비율, 채무상환부담지표및스트레스테스트등이중심 금융안정분석 (BOK), 가계부문모니터링 (KDI,SRI), 스트레스테스트 (IMF) 자산건전성부실징후선행지표개발및분석 (FSS) 주요국가계의금융부채 / 금융자산비율 가계의금융부채 / 가처분소득비율 4 CB 데이터의장점 차주별로신용정보를축적하고있는 CB 데이터의경우지역별, 연령별, 신용도별, 소득계층별, 상품별등소비자의다양한특성별로모니터링이가능하여총량지표분석결과를보완할수있는추가적인정보를제공할수있음. 거시적인총량분석과 CB 데이터에기초한차주단위분석을결합하면가계부문의리스크변화에대한폭넓은통찰력을얻을수있을것으로기대 예컨대 KCB 의 Credit Market Review 는 KCB DB 를이용한개인신용시장분석결과를분기별로보고 : 신규대출개설고객의신용등급, 업종별대출행태별연체발생비율, 카드형태별개설고객신용등급및연체발생추이, 인구통계특성에따른분포및변화등 업종별신용대출고객의신용등급분포 5-3 -

5 2. 분석모형 분석모형 건전성지표와이에영향을미치는관련변수들로이루어진 panel-var 모형 y는모형내내생변수들로이루어진벡터, x는외생변수로이루어진벡터, A1,...,Ap 및 B는추정해야할계수들로이루어진행렬들, ε는분산-공분산행렬이인백색잡음. 현시점상관관계 (contemporaneou correlation) 는가능하지만시차상관 (erial correlation) 은없고우변의설명변수들과도상관관계가없다고가정 KCB DB의시계열이짧지만지역별통계가가능한점을감안, 전국시군구 259개지역별분류를기준으로하여개별시계열들의이질성을고려한 panel-var 모형을이용 많은수의횡단면단위에대한점근분포이론 (aymptotic ditribution theory) 에따르면 VAR 추정시단위근이나발산해가없어야하는일반적인조건이필요하지않게되어시계열안정성가정 (time tationarity) 이완화될수있는장점

6 변수선택 CB 데이터중가계부문의리스크변화징후의선행지표들로생각되는변수들을설정 FSS(2006) 의국내은행대출자산에대한부실징후선행지표분석결과에서는선행성및선행시차에대한검증을통해연체전이율, 신규취급대출급증여부, 한도소진율등 3개지표를선정 여기서는상품별연체율에영향을미치는원리금상환액 / 월평균연소득, 한도대출소진율, 제2금융권평균대출잔액비중, 평균신용평점등을그랜저인과관계및시차상관관계측정을통해검증 여기서는 CB데이터를통한분석의가능성을예시하는데중점을두고, 향후다양한연체율지표를대상으로이에영향을미치는다른변수들에대한탐색을통해추가적인분석을진행해나갈예정 8 데이터추출 2008 년 6 월말기준으로소득추정이가능한약 800 만고객중 100 만명을무작위추출하여이들의과거데이터를추적 소득은고정되어있는것으로가정 ( 소득의과거데이터미비 ) 코리아크레딧뷰로의데이터커버리지 ( 단위 : 조원, 천명, %) 외부정보 (A) ( 한국은행, 통계청 ) KCB(B) Coverage (B/A*100) 가계대출잔액 주택담보대출잔액 1) 신상정보 39,581 2) 34, 주 : 1) 예금은행의주택담보대출잔액기준 2) 통계청의 15세이상인구 3) 2008 년 6 월말기준 9-5 -

7 [ 참고 ]KCB 보유정보현황 (2008 년 9 월말기준 ) 업권구분 시중은행특수은행지방은행전업카드보험할부금융통신증권지역농협저축은행계 , 금융회사명국민은행, 우리은행, 신한은행, 하나은행, 외환은행농협중앙회, 수협 경남은행, 광주은행삼성카드, 신한카드, 현대카드, 롯데카드교보생명, 대한생명, 삼성생명, 삼성화재, 서울보증보험, 신한생명, LIG 화재, 동양생명현대캐피탈, 대우캐피탈, 롯데캐피탈, 우리캐피탈, KT 캐피탈, 우리파이낸셜, 벤츠파이낸셜, 씨티그룹캐피탈, RCI 코리아, 토요타파이낸셜, 아주오토리스, 골든브릿지, 하나캐피날, 현대커머셜, 아나파이낸셜, 기은캐피탈, 두산캐피탈 LG 파워콤우리투자증권, 삼성증권, 한국증권금융서울우유농협외 1,196 개단위농협 솔로몬저축은행외 38 개사총 1,276 개회원사 ( 지역농협제외시 80 개사 ) 10 데이터요약 가계대출계좌주택담보대출 신용대출계신용카드 30 가계대출잔 주택담보대출신용대출잔 REGION 고객수 기준 30일이계좌기준 30일좌기준 30일일이상연체 액 / 연소득 잔액 / 연소득 액 / 연소득 상연체율 이상연체율 이상연체율 율 A 263, B 65, C 43, D 55, E 29, F 35, G 21, I 244, J 23, K 28, L 32, M 31, N 24, O 38, P 52, Q 5,

8 데이터요약 ( 계속 ) REGION 고객수 월상환원리금 / 월 - 연소득 한도대출소진율 (%) 제2금융권대출비중 (%) 신용평점 평균연소득 A 263, ,699,383 B 65, ,142,568 C 43, ,590,036 D 55, ,013,550 E 29, ,390,895 F 35, ,827,241 G 21, ,098,878 I 244, ,292,138 J 23, ,707,786 K 28, ,907,562 L 32, ,471,692 M 31, ,244,292 N 24, ,718,493 O 38, ,327,759 P 52, ,484,164 Q 5, ,501, 소득분위별및신용등급분포 소득분위별 ( 단위 : 천원 ) 소득분위별 하한 상한 평균 중위값 5등급 7,420 28,010 17,986 18,025 4등급 28,020 47,990 38,005 38,005 3등급 48,008,220 58,030 58,000 2등급 68,230 94,370 79,986 79,475 1등급 94,380 1,000, , ,280 * 소득분위계산에서, 연소득이 10 억초과인건은 Outlier 로간주하여제외함 ** 소득은 2008 년 6월말기준으로 KCB 에서자체추정한 ( 또는실질 ) 소득임 CB등급별 CB등급별기준상 1~3등급중 4~7등급하 8~10등급 * 등급산출자만대상으로함

9 3. 충격반응분석 14 상품별충격반응분석 (1) : 전체가계대출 repone of dlq1_30 to burden hock repone of dlq1_30 to ucredit hock repone of dlq1_30 to nonbank hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore 충격변수 1) burden : 원리금상환액 / 월평균연소득 2) ucredit : 한도소진율 3) nonbank : 제 2 금융권평균대출잔액비중 repone of dlq1_30 to cbcore hock repone of dlq1_30 to unemp hock 4) cbcore : 평균신용등급 5) unemp : 실업률 2. 반응변수 : 계좌기준연체율 (30일이상)

10 상품별충격반응분석 (2) : 주택담보대출 repone of dlq2_30 to burden hock repone of dlq2_30 to nonbank hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore repone of dlq2_30 to cbcore hock repone of dlq2_30 to unemp hock 16 상품별충격반응분석 (3) : 신용대출 repone of dlq3_30 to burden hock repone of dlq3_30 to ucredit hock repone of dlq3_30 to nonbank hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore repone of dlq3_30 to cbcore hock repone of dlq3_30 to unemp hock

11 상품별충격반응분석 (4) : 신용카드 (p 5) ca ca (p 95) ca (p 5) intallment intallment (p 95) intallment repone of dlq4_30 to ucredit hock repone of dlq4_30 to ca hock repone of dlq4_30 to intallment hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore ) Ucredit : 신용카드한도소진율 ( 총이용금액 / 총한도 ) 2) Ca : 현금서비스한도소진율 (CA 총이용잔액 /CA 총한도 ) repone of dlq4_30 to cbcore hock repone of dlq4_30 to unemp hock 3) Intallment : 할부서비스비중 ( 할부서비스이용금액 / 신판이용금액 ) 18 소득별충격반응분석 (1) : 1 분위 ( 최상위 ) repone of dlq1_30 to burden hock repone of dlq1_30 to ucredit hock repone of dlq1_30 to nonbank hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore 충격변수 1) burden : 원리금상환액 / 월평균연소득 2) ucredit : 한도소진율 3) nonbank : 제 2 금융권평균대출잔액비중 4) cbcore : 평균신용등급 repone of dlq1_30 to cbcore hock repone of dlq1_30 to unemp hock 5) unemp : 실업률 2. 반응변수 : 계좌기준연체율 (30 일이상 )

12 소득별충격반응분석 (4) : 4 분위 repone of dlq1_30 to burden hock repone of dlq1_30 to ucredit hock repone of dlq1_30 to nonbank hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore repone of dlq1_30 to cbcore hock repone of dlq1_30 to unemp hock 20 소득별충격반응분석 () : 5 분위 ( 최하위 ) repone of dlq1_30 to burden hock repone of dlq1_30 to ucredit hock repone of dlq1_30 to nonbank hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore repone of dlq1_30 to cbcore hock repone of dlq1_30 to unemp hock

13 신용도별충격반응분석 (1) : 상위등급 (1~3 등급 ) repone of dlq1_30 to burden hock repone of dlq1_30 to ucredit hock repone of dlq1_30 to nonbank hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore 충격변수 1) burden : 원리금상환액 / 월평균연소득 2) ucredit : 한도소진율 3) nonbank : 제 2 금융권평균대출잔액비중 repone of dlq1_30 to cbcore hock repone of dlq1_30 to unemp hock 4) cbcore : 평균신용등급 5) unemp : 실업률 2. 반응변수 : 계좌기준연체율 (30일이상) 22 신용도별충격반응분석 (2) : 중위등급 (4~7 등급 ) repone of dlq1_30 to burden hock repone of dlq1_30 to ucredit hock repone of dlq1_30 to nonbank hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore repone of dlq1_30 to cbcore hock repone of dlq1_30 to unemp hock

14 신용도별충격반응분석 (3) : 하위등급 (8~10 등급 ) repone of dlq1_30 to burden hock repone of dlq1_30 to ucredit hock repone of dlq1_30 to nonbank hock (p 5) cbcore cbcore (p 95) cbcore repone of dlq1_30 to cbcore hock repone of dlq1_30 to unemp hock 맺음말

15 CB 데이터의유용성 - 계좌단위에기초한거시적통계량을이용한가계부문리스크모니터링및스트레스테스트의경우속보성이떨어지고경제및인구통계학적특성에따른리스크부분을식별해내는데어려움이있으나 CB데이터를이용한분석이일정부분이를보완해줄수있는가능성 - 현재크레딧뷰로의경우충분한시계열확보에어려움이있으나, 지역별패널을이용한 panel-var 분석을활용가능 - 향후보다정교한변수선택과분석을통해모형을개선해나갈필요

목차 < 요약 > Ⅰ. 국내은행 1 1. 대출태도 1 2. 신용위험 3 3. 대출수요 5 Ⅱ. 비은행금융기관 7 1. 대출태도 7 2. 신용위험 8 3. 대출수요 8 < 붙임 > 2015 년 1/4 분기금융기관대출행태서베이실시개요

목차 < 요약 > Ⅰ. 국내은행 1 1. 대출태도 1 2. 신용위험 3 3. 대출수요 5 Ⅱ. 비은행금융기관 7 1. 대출태도 7 2. 신용위험 8 3. 대출수요 8 < 붙임 > 2015 년 1/4 분기금융기관대출행태서베이실시개요 2015 년 4 월 2 일공보 2015-4 2 호 이자료는 4 월 3 일조간부터취급하여 주십시오. 단, 통신 / 방송 / 인터넷매체는 4 월 2 일 12:00 이후부터취급가능 제목 : 금융기관대출행태서베이결과 ( 2015 년 1/4 분기동향및 2015 년 2/4 분기전망 ) 문의처 : 금융안정국금융시스템분석부은행분석팀과장조성민, 조사역권수한 Tel : (02)