Vol. 11 데이터로미래를보다 대출자특성에따른리스크및소비변화추정
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 는빅데이터기반이슈스캔을통해지능정보사회에등장할사회현안들을선제적으로탐지하고, 데이터기반의정책의사결정방향을제시하기위해한국정보화진흥원 (NIA) 에서기획, 발간하는보고서입니다. 1. 이보고서는과학기술정보통신부 데이터기반미래전략정책지원사업 의결과물이므로, 보고서의내용을발표할때는반드시과학기술정보통신부방송통신발전기금사업의연구결과임을밝혀야합니다. 2. 보고서내용의무단전재를금하며, 가공 인용할때는반드시출처를 한국정보화진흥원(NIA) 이라고밝혀주시기바랍니다. 3. 본보고서의내용은한국정보화진흥원의공식견해와다를수있습니다. 4. 본보고서는한국정보화진흥원홈페이지 (www.nia.or.kr) 에서도볼수있습니다.
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 작성 서강대학교산학협력단 이윤수교수 (02-705-8516, ylee@sogang.ac.kr) 김원혁조교 (02-705-8516, whkim0703@sogang.ac.kr) 한국정보화진흥원 (NIA) 정책본부미래전략센터 김승현주임연구원 (053-230-1295, shkim@nia.or.kr)
1. 서론 2. 선행연구 3. 분석데이터개요 4. 가계대출의현황과대출변화 5. 연체위험분석 6. 결론 6 9 11 13 23 33
요약 국내가계대출의급격한증가로연체리스크분석필요 - 금융위기이후가계부채가꾸준히증가하고있으며특히 2015년이후가계부채가급격히증가함 - 소득대비부채상환비율과신용등급등이서로다른가계 (Heterogeneous Households) 에서대출이증가하였을때, 어떤대출의증가가연체와소비에영향을주는지잘알려져있지않음 - 차주의특성이드러나는마이크로데이터를활용하여가계대출의증가가연체확률과소비에미치는영향을분석함 신규대출은단기적으로연체확률을낮추지만, 장기적으로는높이는것으로나타남 - 연체확률모형을이용하여분석한결과, 신규대출증가는단기적으로연체확률을약 0.004%p 낮추지만장기적으로는 0.169%p 높이는것으로나타남 - 특히 DTI가 80% 이상인차주의대출증가는단기적으로는 0.256%p만큼연체확률을낮추지만, 오히려장기적으로는 0.134%p 증가하는것으로나타남 - 또한비은행권신용대출의증가는장기적으로연체확률을 0.7% 증가시키는것으로나타남 지역별경제여건악화는신규대출의연체확률을증가시키며, 부채부담이큰차주의소비를줄이는것으로분석됨 - 실업률증가와같은지역경제여건악화는대출증가자와부채상환부담이큰대출자를중심으로연체확률을증가시키는것으로나타남 - 채무상환부담이큰대출자일수록지역경제여건의악화는소비를크게줄이는것으로나타났으며향후가계부채가금융안정에미치는영향과관련하여거시및지역경제여건이정책적으로함께고려될필요가있음
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 1. 서론 서론 금융위기이후세계적인경기침체속에서우리나라는가계부채가크게증가하여우리경제의주요위험요인으로지목되고있다. 2015년이후가계부채는높은증가세를유지하고있으며, 2017년 1분기말기준가계부채는 1,286조로전년동기대비 11.1% 증가하였다. 하지만적절한수준의부채는경제성장에필수적인요소이며단순히가계부채가증가한다는사실때문에경제가위험에빠졌다고속단할수는없다. 다만급격하게부채가증가할경우어떤특성을지닌가계에어느정도의위험이증가하는지파악하고맞춤형대응이가능하도록대비를하여야한다. 한국은행을비롯한주요금융기관은우리나라가경기침체국면에서회복되고있으며물가수준도안정적이라고발표하고있지만대내적으로는글로벌금융위기이후저성장흐름이지속될수있다는우려와특히인구학적으로저출산, 고령화가장기적으로우리경제에악영향을미칠수있다고예상하고있다. 또한대외적으로는주요국의통화정책정상화와주요무역국인중국의경제성장둔화그리고무역구조변화등대외여건악화가우리경제에나쁜영향을미칠수있다는우려도점증하고있다. 6
이러한상황속에서이자율상승이나주택을비롯한실물자산의가격하락은국내가계부채문제를고착화시킬수있다. 따라서가계부채의현황을이해하고, 거시변수와가계부채를연구하는것은경제적위험을낮추고안정적인경제성장을유지하기위한노력으로반드시필요하다. 최근에는가계대출에대한위험을연구하기위해거시자료를이용한기존분석에더하여미시자료를활용한다양한연구가진행되고있다. 특히미국에서는개인대출과연체등에대한자세한정보를포함하고있는신용평가사 (CB) 자료를활용한차주특성과거시변수의변화가연체및소비에미치는영향에대한연구가활발히진행되고있다. 하지만국내의경우각기다른가계 (Heterogeneous Households) 에서대출이증가하였을때, 어떤대출의증가가연체에영향을미치며또한소비변화로이어지는지미시자료를활용한연구가충분하지못하여자세한내용은알려져있지않다. 국가의경제상황을확인하는가장손쉬운방법은경제상황을나타내는주요변수를총량적측면에서판단하여살펴보는것이다. 하지만이와같은방법으로는개별차주가처해있는상황을고려한세밀한정책적접근이불가능하다. 대출과관련한상황을살펴보면신규대출의경우목적에따라자산구입, 투자혹은소비로이어질수있다. 하지만담보자산가격의하락, 유동성부족, 대출만기일도래등으로추가대출을하는경우장기적으로연체가능성이증가하게되며특히부채상환비율이나자산대비부채비율이높은차주는더욱민감하게반응한다는점은잘알려져있다. 하지만우리는어떤차주가어느정도의영향을단기및중장기에받게되는지계량적인수치로는알지못한다. 이런상황에서우리가제시할수있는정책적판단에는비효율성이존재할수밖에없다. 따라서본연구에서는차주특성과대출구조를함께고려하여신규대출이연체에미치는영향이단기및중장기에따라어떻게달라지는지와지역경제여건변화시차주별소비에미치는영향을분석하도록한다. 본보고서 1) 의순서는다음과같다. 먼저기존연구와분석에사용된자료를자세히 소개하였다. 다음으로자료를이용하여가계부채현황을진단하고, 부채별, 차주그룹 별로구분하여가계부채가어떤그룹에서증가하였는지분석하였다. 다음으로연체결정 1) 이보고서는 2017 년한국정보화진흥원에서추진된 데이터기반경기예측및정책대응방안연구 를통해발간된 차준의부채증가에따른리스크와소비변화추정 연구보고서의내용을정리한보고서입니다. 그래프및표는모두연구보고서에서발췌하였으며자세한내용은해당보고서를참고하기바랍니다. 7
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 모형을통한실증분석을진행하였으며, 차주단위에서부채의구성과차주특성을활용하여 연체확률을분석하여지역경제의여건변화시대출비중이높은차주의소비에대한반응을 분석하였다. 마지막으로연구결과를요약하고정책적시사점을도출한다. 8
2. 선행연구 선행연구 글로벌금융위기기간동안금리와자산가격의하락으로가계건전성이크게악화되었다. 이후거시경제변화에따른가계대출의연체율변화와소비에미치는영향을분석하기위해경제학자들을중심으로활발한연구가진행되어왔으며이에대한대표적인해외연구로 Mian and sufi(2009, 2013) 가있다. 해당연구에서는글로벌금융위기기간동안에금리와주택가격의하락으로인하여주택담보대출이가계의순자산과건전성그리고소비를얼마나감소시켰는지를실증분석하였다. 국내의경우유경원 (2009) 은가계부채의취약성과가계의채무상환능력을통계청의가구자산조사를이용하여실증분석하였으며부채규모가큰가구는유동성이낮아재무건전성이취약할수있음을지적하였다. 개인CB 자료를이용하여부채의상환위험을분석한연구로는함준호외 (2010) 가있다. 해당연구는국내에서는처음으로가계부채에대한연구를차주 (= 대출자 ) 단위전수자료를이용하여연구하였으며총부채상환비율 (DTI) 을중심으로금리및소득등거시경제환경변화가불량률과상환위험에미치는영향을분석하였다. 특히이연구에서는비금융권대출비율이높은차주가금리상승에더민감한반응을보임을실증분석하였다. 이동걸외 (2014) 에서는 CB사의차주단위의데이터를가구단위로변환하여분석하였으며대출및연체결정모형에서신용등급과총부채원리금상환비율 (DSR), 그리고제2금융권대출비중이연체의주요요인임을확인하였다. 9
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 부채가소비에미치는영향은주택자산가격의변화가자산을증가시켜소비가증가한다는부의효과 (Wealth effect) 와, 차주의대출여력을증가시켜소비가증가하는차입제약완화효과 (Relaxing borrowing constraint) 효과로설명할수있다. 대표적인연구인 Campbell and Cocco (2006) 에서는연령별로주택가격과부채가소비에미치는영향을실증분석하여젊은연령대에서는부동산자산이올라갈수록소비가감소하는반면중장년층에서는자산효과로인하여소비가증가함을보여주었다. 부채와소비의관계에대한국내연구로는최은영 (2016), 김현정 김우영 (2009), 최남진 주동현 (2016) 이있으며부채가증가하면소비또한늘어난다는점을실증분석하였다. 10
3. 분석데이터개요 분석데이터설명 본연구에사용된데이터는한국크레딧뷰로 ( 이하 KCB) 사가보유하고있는데이터이며 2012년 1분기부터 2016년 4분기까지 ( 총 5년, 20분기 ) 해당기간에대출을보유하고있는 KCB사의고객 21,987,071 명중 2016년 12월 (4분기) 에지정된지역 2) 에거주하고있는고객 5% 를샘플로추출하여총 1,091,503명의차주정보를활용하였다. 구체적으로연령대 (6개, 10세단위 ) 와시군구 (253개 ) 직업 (4종) 에대하여각분기별로비식별화과정을거친데이터로구성하였다. 분석에사용된데이터는대출구성에대한상세한정보를포함하고있다. 대출정보는총대출잔액과개인별총계좌수그리고신규대출액과신규대출건수를포함한다. 기존대출과신규대출을구분할수있을뿐만아니라은행권 / 비은행권별신용대출, 주택담보대출, 기타대출로구분되어있어어떤부채가증가하였는지에대하여자세한분석을할수있다는장점이있다. 이외에도데이터에포함된주요변수로는크게차주의신상정보 3), DTI(Debt to Income), 상환액, 대출연체유무, 카드소비액, 카드연체유무, 신용등급, LTV(Loan to 2) 지정된지역은수도권 ( 서울, 경기, 인천 ), 대전, 부산울산경북 ( 포항, 구미, 영천, 경주, 김천 ), 경남 ( 거제, 통영, 창원 ) 전남 ( 영암, 여수, 해남 ), 충남 ( 서산, 당진 ) 이다. 3) 차주와관련된데이터는비식별화처리후인식변호를부여받아활용하였다. 11
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 Value) 로이루어져있다. 신상정보에는 20 대부터 70 대까지 6 개로구분된연령대 4) 정보와시군구단위의거주지정보, 급여소득자자영업자, 무직, 그리고기타로구분된 직업정보가있으며, KCB 에서추정한 10 분위소득정보가포함된다. DTI변수는 DTI를총 10개의구간 5) 으로분류한정보이며상환액은대출상환금액과상환이자금액으로구분되어있다. 또한소비를확인할수있는카드사용액은신용카드와체크카드로구분되어있으며, 신용정보는상중하 3단계로구분되어있다. LTV의경우거주지기준은행권과비은행권의주택담보대출잔액을아파트단지별평균매매가시세로나누어계산된정보이다. 분석에사용된데이터의총합과평균값은 [ 표 1] 과같다. [ 표 1] 분석데이터의기초통계량 변수 2012 년 1 분기 2016 년 4 분기 전체차주수 1,091,503 1,091,503 대출차주수 619,472 730,935 대출보유잔액총잔액 ( 만원 ) 5,941 8,111 대출보유건수총건수 ( 건 ) 2.29 2.40 상환액대출상환액 ( 만원 ) 1,128 664 이자상환 ( 만원 ) 26 22 카드이용신용카드 ( 만원 ) 388 490 LTV ( 차주수 ) 체크카드 ( 만원 ) 12 76 %( 명 ) 35 (122,721) 41 (149,756) 신규대출차주수 55,908 63,414 신규대출액잔액 2,381 3,294 신규대출건수건수 1.14 1.17 참고 DTI 와 LTV 용어설명 DTI (Debt To Income) - 총부채상환비율을의미하며총소득에서부채의연간원리금상환액이차지하는비율 LTV (Loan To Value) - 주택을담보로돈을빌릴때인정되는자산가치의비율, 담보가치대비대출비율 4) 20 대에는 20 대이하고객이포함되며 70 대에는 70 대이상의고객이포함되어있다. 5) 0:0%, 1:10% 미만, 2:10~20% 미만, 3:20~30% 미만, 4:30~40% 미만 5:40~50% 미만, 6:50~60% 미만, 7:60~70% 미만, 8:70~80% 미만, 9:80% 이상으로구분한다. 12
4. 가계대출의현황과대출변화 본장에서는앞서설명한데이터를바탕으로크게은행권과비은행권으로분류하고대출종류에따라주택담보대출과신용대출그리고기타대출 6) 로구분하여, 각대출이얼마나증가하였는가를분석하였다 7). 또한가계대출증가로인한리스크를파악하기위해서는직접적으로관련이있는연체율현황뿐아니라어떤대출이증가하였는지에대한분석이선행되어야하기때문에, 이를위해총량적측면에서접근한분석과함께차주단위에서대출현황의분석을진행하여그룹별로나타나는특징을분석하였다. 가계대출잔액과구성비 [ 그림 1] 가계대출의구성및증가율 (2012 년 1 분기 ~ 2016 년 4 분기 ) 6) 모든대출에서주택담보대출과신용대출을제외한것을의미하며보증대출, 상가대출등이있다. 7) 본장에서제시된모든통계데이터는 3 장에서제시한데이터를가공하여만들어졌으므로비율은전체경향과크게다르지않으나총량데이터의경우 5% 샘플데이터임을감안하여야한다. 13
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 [ 그림 1] 에서는가계대출을주택담보대출과신용대출그리고기타대출로나누어나타내었다. 가계대출은 2012년부터 2016년까지꾸준히증가하였는데평균적으로전분기대비 2.5%, 매년 10% 씩증가하였다. 특히 2015년 3분기에전분기대비 12.2% 로급격히증가하였으며이후에는예전보다높은증가율을유지하고있다. 이는금융위기이후낮은이자율과, 주택관련대출규제완화 (LTV) 그리고주택시장호조와맞물려가계대출이크게증가한것으로해석된다 8). [ 그림 2] 기간별가계대출구성비변화 [ 그림 2] 를살펴보면전체대출에서가장큰비중을차지하는대출은주택담보대출이며 2012년 1분기부터 2016년 4분기까지주택담보대출 (55.7 57.7%) 과기타대출 (23.9 24.4%) 의비중은증가하였다. 주택담보대출의경우 2012년 55.7% 에서 2015년 4분기에는 59.4% 로높아진후조금씩감소하는추세를나타낸다. 이자율이상승하고담보자산의가치가하락할경우, 경제의큰위험요소로작용할가능성이있다고알려져있다 (Mian and Sufi, 2009). 신용대출의경우이와반대로 2012년 1분기기준가계대출의 20.4% 를차지하였으나지속적으로비중이감소하여 2016년 4분기에 17.9% 를차지하고있다. 기타대출은 2013년이후점차증가하는모습이다. 8) 가계부채종합대책 (2017, 기획재정부보도자료 ) 참조 14
[ 그림 3] 은행권과비은행권의대출비중비교 [ 그림 3] 은전체대출을은행권과비은행권으로구분된전체대출비중을나타낸다. 전체대출에서은행권이차지하는비중은비은행권의대출비중보다크며, 2015년 2분기전까지는은행권의대출비중이평균 68% 를유지하였으나 2015년 3분기이후에는 65% 로비중이다소감소하였으며비은행권대출의비중이증가하였음을알수있다. 이는가계대출이급격하게증가하는시기인 2015년 3분기이후대출구성에서차이가발생하였음을보여준다. [ 그림 4] 는 DTI 구간별대출잔액규모및추이를나타낸다. 대부분의구간에서대출잔액이 증가하고있음을확인할수있으며, 특히 DTI 의비율이 40% 미만인그룹의대출잔액 증가가상대적으로높음을알수있다. [ 표 2] 는 2012년부터 2016년까지 DTI구간이 20% 미만인그룹의대출잔액증가율은 61.3% 이고 20~40% 미만인그룹에서는 40.04% 의증가율을보여 DTI비율이낮은차주그룹의대출이많이증가하였음을보여준다. 그러나대출이급증한시기인 2014년이후의증가율만보면 DTI 비율이높은그룹에서상대적으로더빠르게증가하고있으며특히 DTI비율이 60~79% 사이의차주그룹의대출잔액증가율이 35.69% 로가장높게나타났음을확인할수있다. 15
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 [ 그림 4] DTI 구간별대출 - 잔액규모및추이 [ 표 2] DTI구간별대출잔액증가율 DTI 구간 전체 1~19% 20~39% 40~59% 60~79% 80%~ 2012~2016 43.12% 61.30% 40.04% 32.04% 26.52% 27.73% 2014~2016 31.21% 30.03% 28.71% 34.12% 35.69% 34.20% 16
가계대출연체율및위험도분석 [ 그림 5] 기간별연체율추이및연체차주수 [ 그림 5] 는기간별연체율추이와 30일이상그리고 60일이상연체차주수를나타낸다. 연체율은각기간별연체차주수를대출이있는전체차주수로나누어계산하였으며정밀한분석을위해연체율은 30일이상연체한경우와 60일이상연체한경우로구분하였다. 30일이상연체율은 2013 년에 2.7% 에서점차감소하여 2016년 4분기에는약 1.9%( 약 30% 감소 ) 를유지하고있으며연체차주수는 2016년 4분기기준약 14,000명으로 2013년대비약 12.5% 감소하였음을알수있다. 60일이상연체차주도유사한패턴을나타낸다. 연체율급감은연체차주의감소와함께분모인전체차주수의증가에기인한것으로분석되며, 특히저금리기조와함께대출상환여력이높은고신용차주들을중심으로대출이확대에따른것으로판단된다. 9) 9) 한국은행금융안정보고서 (2017.06) 17
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 [ 그림 6] 연체기간별차주수비중 [ 그림 6] 은연체차주수를연체기간별로구분하여각각의비중을나타내었다. [ 그림 6] 을살펴보면, 연체경험이없거나 5일미만의차주의비중은 2012년 1분기 95.4% 에서 2016년 4분기 97.1% 로증가하였다. 반면에 30일이상 120일미만의연체차주그룹의비중은감소하였으며특히 5~30일미만의연체차주수는분석기간동안 30% 줄어든것으로확인되었다. 또한 120일이상차주의비중은 30일이상다른연체에비해큰변화는없었지만, 분석기간동안전체차주의증가로차주수는 22.3% 증가하였다. 18
[ 표 3] 연체가있는경우연체이행확률 (Delinquency Transition Probability) 연체상태 ( 분기 ) 0~4일 5~29일 30~59일 60~89일 90~119일 120일 ~ 0~4일 94.25% 0.39% 0.15% 0.11% 0.04% 0.02% 5~29일 51.12% 20.56% 5.29% 3.56% 13.20% 1.22% 연체상태 ( 분기 ) 30~59 일 0.00% 0.00% 5.23% 2.92% 2.71% 84.09% 60~89 일 0.00% 0.00% 0.00% 4.98% 5.51% 84.42% 90~119 일 34.86% 3.04% 2.11% 1.30% 1.30% 52.17% 120 일 ~ 32.17% 1.14% 0.86% 0.61% 0.53% 59.62% 주 : 각행의합이 100% 가되지않은이유는 기에대출이있는차주였으나 기에대출이소멸한경우는 이행확률계산식인 ( 기의연체상태 / 기의차주수 ) 에서 기의연체상태에서제외되기때문이다. [ 표 3] 에서는 분기에연체가있는경우 분기에연체상태가평균적으로어떻게달라지는지를나타내는연체이행확률 (Delinquency Transition Probability) 을확인할수있다. 연체가발생하지않았다면, 다음기에연체가발생하지않을확률은 94.25% 이다. 하지만 5~29일연체경험이있는차주의경우 30+ 로전이될확률이크게증가하며, 특히 30~90일연체상태에있는차주는 120+ 의연체상태로전이될확률은평균적으로 84% 로높게나타났다. 이는 30일이상연체발생시 120일이상장기연체로이어질위험이상당히높다고해석할수있다. [ 표 4] 시도별연체율변화 (1) (2) (3) (4) 2012 년 1 분기 2016 년 4 분기 변화량 ((1)-(2),(%p) 변화율 (%) 서울 1.9% 1.6% -0.3% -15.8% 부산 2.2% 1.8% -0.4% -18.2% 대구 1.9% 1.7% -0.2% -10.5% 인천 2.5% 2.1% -0.4% -16.0% 대전 2.0% 1.9% -0.1% -5.0% 울산 1.7% 1.7% 0.0% 0.0% 경기 2.2% 1.8% -0.4% -18.2% 충남 2.4% 1.6% -0.8% -33.3% 전남 2.8% 2.0% -0.8% -28.6% 경북 2.2% 1.9% -0.3% -13.6% 경남 2.1% 1.9% -0.2% -9.5% 19
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 시도별연체율은대체적으로감소하는추세에있다. 그러나 [ 표 4] 를보면, 시도별로변화율에다소차이가있음을알수있다. 분석기간동안가장크게감소한지역은충청남도이며울산의경우를제외하고대부분의지역에서감소하였음을확인할수있다. 2016년 4분기기준연체율이가장높은지역은인천이며서울과충청남도의연체율이가장낮았다. 최근의연구에서는자산가격과부채그리고소비로이어지는연결고리를분석하기위해지역별연구의필요성을강조하고있다 ( 김경환 (2003), Mian and sufi(2014)). 지역별주택시장의변화와이에따른부채구조의변화그리고소비량을연계한지역별연구가지속적으로수행될필요가있다. 20
대출변화분석을위한대출그룹별특성 본절에서는차주의대출을신규대출변화와대출잔액에따라구분하였다. 먼저신규대출변화는신규차주, 대출증가차주, 대출감소차주, 대출청산차주로구분하였으며, 대출잔액에따른구분은대출잔액의변화가없는경우와대출액이없는경우로나누어구분하였다. 각구분별세부기준은다음과같다. 10) 참고 대출변화정의 대출변화분해정의 구분 신규차주 (Entrants) 대출증가차주 (Increasers) 대출감소차주 (Decreasers) 대출청산차주 (Exiters) 대출잔액변화가없는차주 대출이없는차주 정의 t-1 기에는대출이없었으나, t 기에신규대출이발생한차주 t-1 기에대출이있었으며, t 기의대출잔액이 t-1 기의대출잔액보다많은차주 ㆍ신규대출증가차주 : 대출증가차주이면서 t 기의신규대출건수가 0 보다큰경우ㆍ기존대출증가차주 : 대출증가차주이면서 t 기의신규대출건수가 0 인경우 t-1 기에대출이있으며 t 기의대출잔액이 t-1 기의대출잔액보다적은차주 t-1 기에대출이있었으나 t 기에대출잔액이 0 인차주 대출잔액은 0 보다크지만 t-1 기와 t 기의대출잔액이같은차주 t-1 기와 t 기의대출잔액이 0 인차주 [ 그림 7] 은대출이있는차주표본에서대출잔액의변화가없는차주를제외한전체차주가운데각그룹이차지하는비중을나타낸다. 가계대출이급증하는시기인 2015 년 3 분기에는신규차주의비중과증가차주의비중이다소증가하였다. 특히새로이대출을받은신규차주의경우평균적으로 41,811명 ( 비중 7%) 이지만 2015년 3분기에 67,321명으로증가하여, 전분기대비약 52% 증가했으며, 대출증가차주수는평균적으로 156,495명 ( 비중 26.8%) 으로 2015년 3분기에는전분기대비약 12.9% 증가하였다. 10) 대출분해와관련된연구로는 Bhutta(2012) 와 Knotek II and Braxton(2012) 이있으며, Bhutta(2012) 대출잔액의변화가없는차주는 Decreaser에포함하였으며, Knotek II and Braxton(2012) 에서는대출잔액증가차주 ( 본연구의신규대출차주와대출증가차주모두포함 ) 와감소차주로구분하여분석하였다. 21
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 [ 그림 7] 대출그룹별차주수비중 [ 그림 8] 대출그룹별 1 인당대출금액 [ 그림 8] 은분석된대출그룹별로 1인당대출변화액을나타낸다. 1인당대출금액은신규차주의대출액이가장높았으며대출증가차주의경우도변화량이크게나타났다. 또한신규대출의경우시간이지남에따라대출금액이점점증가하는양상을보이며, 특히 2015년 3분기에크게증가하였음을확인할수있다. 22
5. 연체위험분석 본장에는신규대출의증가가어떤차주의연체확률을얼마나변화시키는지마이크로데이터를 활용하여계량분석을시도하였다. 먼저어떤대출의증가가채무불이행증가로이어지는 지차주의신상정보 ( 비식별화처리됨 ) 를이용하여부채종류를구분하여분석을진행하였다. 다음으로차주별로신규대출의목적에따라연체에미치는영향이서로다를것으로예상되기때문에, 어떤종류의신규대출이차주의연체확률에영향을미치는지분석하였다. 마지막으로대출의종류에따라이자율이다르기때문에연체에주는영향이다를수있으므로가계대출이전국적으로크게늘어난시기, 그리고실업률의변화를함께고려하여대출이연체에미치는영향과소비에대해서살펴보았다. 대출이증가하는경우연체확률이증가하는가? 가계대출이증가하는경우연체확률이변화하는지확인하기위해, [ 표 5] 와같이대출연체시기를단기 (2분기이내 ), 장기 (4분기이내 ) 로구분하여발생확률을분석하였다. 구체적으로 [ 표 5] 의 (1) 열은향후 2분기이내 ( 단기 ) 에연체가발생할확률에대해분석한결과이며 (2) 열은향후 4분기이내에연체가발생할확률에대해분석한결과이다. 분석결과신규대출차주 ( 신규차주 + 신규계좌증가차주 ) 는단기적으로대출감소차주와 변화가없는차주에비해 0.616%p 더낮은것으로나타났지만대출증가차주는연체 확률이 0.036%p 높은것으로나타났다. 23
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 DTI 분위는연체확률에큰영향을미치며 DTI 가 20% 미만인그룹에비하여 DTI 가 증가할수록연체확률이더크게증가하는것으로분석되었다. 또한이자율상승은연 체확률을높이며, 이자율이 1%p 증가시 0.00226% 연체율이증가함을확인할수있다. 신용카드사용여부와총부채잔액은대출연체에양의효과를주는것으로나타났으며신용등급이하락할수록연체확률은더욱증가하는것으로나타났다. 마지막으로연령별로는 40대에비해 20~30대의연체확률이높은것으로확인되었으며차주의직업별로살펴보면자영업자의경우상용근로자에비해연체확률이높은것으로조사되었다. 24
[ 표 5] 대출연체기본모형 (Baseline) (1) (2) 2분기이내 4분기이내 Coef. S.E Sig Coef. S.E Sig 신규차주 -0.00575 (0.00014) *** -0.00498 (0.00018) *** 대출증가차주 0.00036 (0.00010) *** 0.00195 (0.00013) *** 신규계좌증가차주 -0.00041 (0.00011) *** 0.00169 (0.00015) *** 가중평균대출이자 0.00226 (0.00007) *** 0.00454 (0.00010) *** DTI_20-40% 0.00782 (0.00010) *** 0.01214 (0.00013) *** DTI_40-60% 0.01910 (0.00014) *** 0.02940 (0.00019) *** DTI_60-80% 0.02905 (0.00020) *** 0.04323 (0.00026) *** DTI_80%+ 0.04107 (0.00022) *** 0.05339 (0.00029) *** 신용카드사용여부 0.00935 (0.00025) *** 0.01576 (0.00033) *** 총부채잔액 ( 로그 ) 0.00247 (0.00004) *** 0.00601 (0.00006) *** 신용등급 ( 중 ) 0.00023 (0.00012) ** 0.00045 (0.00015) *** 신용등급 ( 하 ) 0.01368 (0.00017) *** 0.00598 (0.00023) *** 20대 0.00088 (0.00036) ** 0.00055 (0.00048) 30대 0.00019 (0.00021) -0.00032 (0.00029) 50대 -0.00046 (0.00022) ** -0.00042 (0.00030) 60대 -0.00059 (0.00037) -0.00013 (0.00051) 70대 -0.00039 (0.00065) -0.00192 (0.00089) 직업 _ 무직 -0.00222 (0.00023) *** -0.00343 (0.00029) *** 직업 _ 기타 -0.00009 (0.00011) -0.00057 (0.00015) *** 직업 _ 자영업 0.00067 (0.00017) *** 0.00080 (0.00023) *** Cons -0.06233 (0.00075) *** -0.11180 (0.00100) *** R-squared 0.00969 0.01291 Observations 10,714,663 9,337,593 Number of hid 1,004,451 966,333 주 : 각더미의기준값은대출감소및대출유지차주, DTI 분위 1-20 미만차주, 신용카드사용하지않는차주, 신용 등급 ( 상 ), 40 대, 소득은 9-10 분위, 상용근로자이며시점은 2012 년 2 분기지역은서울이다. 그리고소득더미와, 지역 ( 시도 ) 더미, 시간더미에대한계수추정치는생략하였다. 25
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 참고 대출연체기본모형 (Baseline) 설명 대출연체기본모형 신규차주 대출증가차주 대출감소및대출소멸차주 개별차주 시도단위지역 각분기 종속변수인 는 시점으로부터 2 분기이내에연체가발생하는경우는 1 그렇지않으면 0 인더미변수이다. 주요설명변수인신규차주, 대출증가차주그리고신규계좌증가차주또한더미변수이다. 구분 신규차주 정의 t-1 기에는대출이없었으나, t 기에신규대출이발생한차주 대출증가차주 t-1 기에대출이있었으며, t 기의대출잔액이 t-1 기의대출잔액보다많은차주 신규대출증가차주 : 대출증가차주이면서 t 기의신규대출건수가 0 보다큰경우기존대출증가차주 : 대출증가차주이면서 t 기의신규대출건수가 0 인경우 대출감소및대출소멸차주 대출증가차주이면서 t 기의신규대출건수가 0 인경우 차주구분은 신규차주 와 대출증가차주 그리고 대출감소및대출소멸차주 로구분되며, 대출증가차주는신규대출증가차주와기존대출증가차주로구분된다. 예를들어신규대출을증가시킨차주 의경우신규차주및신규계좌증가차주더미변수에각각 1, 대출증가차주변수에는 0이대입되며, 신규대출이연체여부 에미치는 영향의크기는각각의계수값인 과 의합으로계산된다. 이때해석은신규대출이연체율에주는효과가 대출감소및대출소멸차주 에비해얼마나더영향을주는지의미한다. 또한기존대출을증가시킨차주의경우연체에미치는추가효과는 의계수추정치가되며 대출감소및대출소멸차주 에비해얼마나더연체에영향을주는가를의미한다. 는통제변수의벡터를의미하며, 통제변수들은연체율와관련이있지만통제변수와설명변수와는관련이없는독립변수를의미한다. 통제변수에는이자율, DTI 분위, 신용카드사용여부, 소득 (10분위), 총부채잔액 ( 로그 ), 신용등급이포함되어있다. 또한차주특성인연령, 직업을고려하였으며, 분기더미와시도더미를포함하여패널고정효과를이용하여분석하였다. 26
패널고정효과분석방법 패널고정효과는각차주의특성중에서연체에는영향을주지만, 관찰되지않은특성들을제거해불편추정치 (Unbiased) 를계산할수있다는장점때문에사용되었으며예를들어시도단위의지역더미와시간더미를포함하여연체율에영향을주지만관찰되지않는지역특성과시간특성을제거하여특정시기에연체율이높은경우에는시간더미가이를보정해주는역할을하며지역더미는지역특성고려할수있도록한다. [ 표 -5] 대출연체기본모형은기본식을패널고정효과로분석한결과를나타내는표이다. 신규차주의경우 2 분기이 내에연체할확률은 (-0.00575 + -0.00041) 100 으로 대출감소및대출소멸차주 에비해 0.0616%p 더 낮게된다. 신규계좌증가차주변수에대한계수값은 2 분기에는 0.00041 로연체를낮추는역할을하지만장기에는 0.00169 로연체를증가시키는것으로나타났다. 즉신규대출은단기적유동성을증가시키지만, 장기적으로는 연체를높일수있는가능성을증가시키는것으로해석할수있다. 가중평균대출이자에대한추정계수는양수로이자율이높을수록연체율이높아짐을의미한다. DTI 구간별계수값은 DTI 가 1-19% 사이의그룹에비해연체율이얼마나더높은지를의미한다. 2 분기에 DTI_80% 에대한계수추정치는 0.04107 로 DTI 가 1-19% 인그룹에비해약 4% 높음을나타낸다. 어떤대출이연체확률을증가시키는가? 앞서신규대출이단기적으로는연체확률을낮추지만장기적으로는연체확률을증가시키는것을확인하였다. 이번에는각부채별이자율과연체율 11) 이다르다는점에착안하여, 장 단기적으로연체확률에주는영향이어떻게다른지분석하였다. [ 표 6] 과같이단기적으로연체확률을낮추는신규대출에는비은행권주택담보대출과은행 / 비은행기타대출임을확인할수있으며, 비은행주택담보대출의경우 4분기이내의연체에대해서모두연체확률을낮추는역할을하였다. 11) 각부채별연체율의차이는 차주의부채증가에따른리스크와소비변화추정 연구보고서를참고하기바랍니다. 27
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 반면장기에연체확률에영향을주는대출은비은행권신용대출로나타났으며이는 6 개의대출항목중비은행권신용대출의이자율이가장높다는점이장기적으로연체확률을증가시킨요인으로판단된다. 반면에은행권 / 비은행권의주담대출의경우상대적으로이자율이낮아 4분기이내의연체에대해서는연체확률을다소낮추는방향으로작용하는것으로나타났다. [ 표 6] 대출별연체확률 (1) (2) 2분기이내 4분기이내 Coef. S.E Sig Coef. S.E Sig 신규차주 -0.00587 (0.00014) *** -0.00474 (0.00018) *** 대출증가차주 0.00032 (0.00010) *** 0.00189 (0.00011) *** 은행권신용대출 -0.00044 (0.00029) -0.00150 (0.00038) *** 비은행권신용대출 -0.00023 (0.00015) 0.00425 (0.00019) *** 은행권주담대출 0.00011 (0.00029) -0.00212 (0.00038) *** 비은행권주담대출 -0.00403 (0.00062) *** -0.00736 (0.00082) *** 은행권기타대출 -0.00079 (0.00036) ** -0.00085 (0.00046) * 비은행권기타대출 -0.00085 (0.00033) ** -0.00009 (0.00044) 가중평균대출이자 0.00225 (0.00007) *** 0.00438 (0.00010) *** R-squared 0.00969 0.01297 Observations 10,714,663 9,337,593 Number of hid 1,004,451 966,333 28
지역별거시변수와차주특성을반영한대출증가에따른연체확률분석 본절에는실업률변화를고려하여대출이증가할경우연체확률이어떻게달라지는지분석하였다. 이를통해지역경제의여건에따라대출의증가가차주의연체확률에어떻게영향을미치는지확인할수있다. 본연구결과는지역경제침체와산업구조조정을겪고있는주요지역에서대출증가에따른분석가이드라인을제공하는데의의가있다. [ 표 7] 에서는실업률변화와신규대출증가를분석한것으로분석결과실업률이올라가는시기에추가대출을하는경우연체확률이단기에크게상승하는것으로나타났다. 지역구조조정여파는차주의연체확률을악화시키는것으로해석할수있다. 구체적으로실업률이 1% 증가하는경우추가대출을발생시킨차주는그렇지않은차주에비해 0.051%p 만큼연체확률이증가하는것으로나타났다. 전체평균연체율이약 1% 임을감안할때연체율은약 5.1%((1.051/1) 100) 증가하는것으로추정할수있다. [ 표 7] 실업률변화와신규대출증가가연체에미치는영향 (1) (2) 2분기이내 4분기이내 Coef. S.E Sig Coef. S.E Sig 신규차주 -0.00575 (0.00014) *** -0.00498 (0.00018) *** 대출증가차주 0.00037 (0.00008) *** 0.00194 (0.00011) *** 신규계좌증가차주 -0.00042 (0.00011) *** 0.00170 (0.00015) *** 실업률변화 -0.00015 (0.00008) * -0.00001 (0.00011) 신규계좌증가차주 실업률변화 0.00051 (0.00015) *** 0.00016 (0.00021) 가중평균대출이자 0.00226 (0.00007) *** 0.00454 (0.00010) *** Cons -0.04201 (0.00076) *** -0.07815 (0.00101) *** R-squared 0.00970 0.01292 Observations 10,714,663 9,337,593 Number of hid 1,004,451 966,333 29
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 [ 그림 9] 는앞서분석한기본모형에서시간더미의계수값을나타낸그림이다. 구체적으로각계수추정치는 2012년 6월에비해연체율이각분기마다얼마나다른지를의미한다. 2012년 9월의경우연체율이 6월에비해 0.5% 높지만시간이지날수록점점높아져 2016년 6월의경우 1% 더높게나타나고있다. 이는연도별로연체에영향을주는관측되지않은고정특성이있음을의미한다. 또한고정특성이시간이자남에따라연체에더큰영향을주고있음을확인할수있다. 즉시간더미로대표되는시기별로관측되지않은공통된요소에대한계수치는점점증가하여연체율에좋지않은영향을나타내는것을확인할수있다. 2014년이후기울기는더증가하고있어, 가계대출이급증한시기에대출의구성및차주별채무상환능력저하에대한우려가있다는점을유의할필요가있다. [ 그림 9] 기본모형에서시간더미계수추정치 주 : [ 표 5] 기본모형의추정결과에서시간더미계수추정치를도식하였다. 30
실업률변화에따른차주의소비변화분석 [ 표 8] 을통해지역별실업률이소득대비상환비중이높은차주와신용등급이낮은차주의소비에미치는영향을살펴보도록하자. 먼저 (1) 열에서는소비에대한기본모형으로추정한결과이다. 기본적으로실업률이증가하면소비는감소하는것으로나타났으며 (2) 열에서는기본모형에실업률변화와 DTI그룹별곱셈텀 (=cross term) 을추가하여실업률변화에따라차주별추가효과가어떻게다른지실증분석하였다. 분석결과 DTI비율이높은차주일수록실업률변화에따라소비가더크게감소하는것으로나타났으며특히, DTI의비율이 80% 이상인차주에서의소비감소가큰것으로나타났다. (3) 열에서는신용등급이낮을수록실업률이증가하면소비는더욱감소되는것으로나타났다. 또한소득대비부채상환액수준이높은차주와신용등급이낮은차주는지역경제여건변화시에소비에미치는영향이부정적인것으로나타났는데이는차주들의부채상환부담이과도하게높아지는경우차주의소비여력을더욱감소시켜지역경제여건이더악화될수있음을시사한다 (Mian and Sufi,2014). 31
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 [ 표 8] 지역별실업율의변화와차주의소비에미치는영향 (1) (2) (3) 로그소비 1 기시차 0.30804*** 0.30768*** 0.30799*** (0.00032) (0.00032) (0.00032) 실업률 (yoy) -0.15562*** 0.05298*** -0.16785*** (0.01048) (0.01191) (0.01276) DTI_20-40% 실업률 -0.28551*** (0.01621) DTI_40-60% 실업률 -0.52567*** (0.02328) DTI_60-80% 실업률 -0.77540*** (0.03403) DTI_80%+ 실업률 -1.33281*** (0.03160) 신용등급 ( 중 ) 실업률 0.14569*** (0.01476) 신용등급 ( 하 ) 실업률 -0.33964*** (0.02055) DTI_20-40% -0.00634*** -0.00337*** -0.00643*** (0.00065) (0.00068) (0.00065) DTI_40-60% 0.00419*** 0.00139-0.00434*** (0.00094) (0.00097) (0.00094) DTI_60-80% -0.01234*** -0.00380*** -0.01251*** (0.00129) (0.00135) (0.00129) DTI_80%+ -0.14230*** -0.12620*** -0.14230*** (0.00132) (0.00137) (0.00132) 신규차주 0.17402*** 0.17544*** 0.17404*** (0.00095) (0.00088) (0.00095) 대출증가차주 0.07040*** 0.06594*** 0.07041*** (0.00053) (0.00050) (0.00053) 신규계좌증가차주 0.05234*** 0.05214*** 0.05230*** (0.00075) (0.00075) (0.00075) 신용등급 ( 중 ) -0.01293*** -0.01256*** -0.01420*** (0.00078) (0.00078) (0.00079) 신용등급 ( 하 ) -0.14567*** -0.14489*** -0.14179*** (0.00116) (0.00116) (0.00118) Observations 9,600,271 9,600,271 9,600,271 R-squared 0.13666 0.13689 0.13671 Number of hid 952,163 952,163 952,163 주 : 각더미의기준값은대출감소및대출유지차주, DTI 분위 1-20 미만차주, 신용카드사용하지않는차주, 신용 등급 ( 상 ), 40 대, 소득은 9-10 분위, 상용근로자이며시점은 2012 년 2 분기지역은서울이다. 그리고소득더미와, 지역 ( 시도 ) 더미, 시간더미에대한계수추정치는생략하였다. 32
6. 결론 결론 본연구는연일언론에서이야기하는가계부채문제에대해서생각하던중 가계부채의위험성을측정할수있을까?, 어떤정책이부동산가격을안정화시키는데도움이될것인가? 하는질문에서시작되었다. 부동산가격의폭발적인상승으로가계부채가연일최고치를경신하고있는상황에서사용할수있는마땅한정책적대안이없어보였다. 그러던중뉴스에서갭투자에대한이야기를접하면서만약부동산가격이급락한다면어떤위험이발생할수있을까? 하는궁금증도생기게되었다. 마지막으로가계대출은급격하게증가하는데, 왜연체율은낮아지는지에대한궁금증으로본연구과제가시작되게되었다. 본연구는 2012년 1분기부터 2016년 4분기까지총 20분기동안대출의증가가차주의연체와소비에미치는영향을분석하였다. 최근가계부채의결정요인과경제에미치는영향을분석하기위해차주단위의데이터분석을통하여가계부채현황과위험성점검을위한방법들이다양하게연구되고있으며본연구에서도가계대출급증이슈에대해서 KCB의차주단위를이용하여거시및미시적차원에서위험도를분석하였다. 먼저총량적측면에서경제상황을확인하면가계대출이증가하는가운데연체율은지속적으로감소하는것으로나타났다. 하지만차주의소득, 신용도, DTI 등연체에미치는요인을고려한미시적분석결과는신규대출및기존대출의증가가장기적으로연체율을증가시키는것으로나타났다. 33
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 대출은신용등급과상환능력이충분한차주를중심으로발생하여연체율은낮아졌지만, 상환부담이상대적으로큰차주의경우연체위험이증가하고있음을시사한다. 특히대출을은행권과비은행권, 주택담보대출, 신용대출, 기타대출로나누어분석한결과에따르면, 비은행권신용대출을중심으로 DTI와신용등급이낮은차주들의대출이증가할때연체확률이크게증가하는것으로나타났다. 은행권대출규제의시행을통해부동산가격을안정화및주택담보대출중심으로증가한가계대출의증가세를완화하였지만, 최근비은행권대출증가로인하여리스크에대한우려가줄어들지않고있다. 따라서리스크안정화를위한은행권역별, 대출종류별규제등대출의질적인측면에서의리스크관리가필요하다. 다음으로선진국의금리인상과수출여건의악화는최근가계부채의가파른증가속도와맞물려거시경제의주요리스크로작용할가능성이높다는우려가제기되고있다. 본연구에서는지역별구조조정과금융및거시여건의변화에미치는영향을살펴보기위하여, 실업률로측정된지역경제의여건변화가연체율및소비에미치는영향을분석하였다. 본연구결과는지역경제여건의악화가연체율을증가시키고소비감소로이어질수있다는것을보여준다. 특히 DTI의비중이높고, 신용등급은낮을수록그리고실업률이증가할수록소비가더욱감소되는것으로나타났다. 이는거시경제여건의악화가부채상환의부담이큰차주들을중심으로소비의감소로크게이어질수있다는가능성을시사하는것으로향후가계부채가금융안정에미치는영향과관련하여거시및지역경제여건을고려하여정책을수립해야할것으로생각된다. 마지막으로부채의증가가연체그리고소비의감소와거시경제의부담으로이어지는연결고리를분석하기위해서는지역의특성을고려한연구가도움이될것으로생각된다. 이를위해서가장선행되어야할부분은분석을위한데이터를손쉽게구할수있어야한다는점이다. 우리나라의경우분석을위해데이터보유기관에요청을할경우데이터제공과관련하여법적인제약및내부규정미비로불가능한경우가많다. 가지고있는모든자원을활용하여올바른정책을수립할수있도록노력하여도어려운상황을극복하는데많은어려움이있는데가용할수있는자원을사용할수없는현실은아이러니하다고생각한다. 34
향후지역경제여건의변화가가계부채의부실및소비에어떤영향이미치는지그리고금리와주택가격의변화가이질적가계의부채증감과소비에어떻게영향을주는지에대한추가적인연구가필요할것으로생각한다. 각지역마다주택시장은독특한특징을가지고있으며, 인구학적특성과산업구조, 가계의채무구조에따라대출금리의변화나외부충격에대한지역별영향력이다를수있다. 부채의구조와소득이소비와부채의위험도증가에미치는영향을분석하기위해차주및가계단위의미시자료를분석하는연구가지속적으로필요할것으로생각된다. 35
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 참고문헌 [1] 김원혁 김승현 이윤수 차주의부채증가에따른리스크와소비변화추정 한국정보화진흥원연구보고서, 2017. [2] 김경환 부동산가격과거시경제간의상호관계, 한국은행조사국학술회의 자산가격변동에대응한통화정책방향 발표논문, 2003. [3] 김현정 김우영. " 가계부채가소비에미치는영향 : 미시자료를중심으로," 한국은행금융경제연구원, 경제분석 15(3), 2009. [4] 금융위원회가계부채종합대책보도자료, 2017 [5] 유경원, " 가계부채문제에관한분석 : 미시자료를중심으로, 경제분석, 15(4), 2009 [6] 이동걸 전성인 정재욱 변동준 우리나라가계부채의연체결정요인및취약성연구, 금융연구, 28(2), pp. 137-178, 2014, [7] 최남진 주동헌. " 가계부채및부채의변동성이소비와성장률에미치는영향, 금융지식연구 14(1), pp 71-100, 2016. [8] 최은영. " 가계부채와가계소비간의상관관계분석, 인문사회 21(1), pp. 673-688, 2016. [9] 최성호 송상윤 김영식, 주택가격이소비에미치는영향 : 주택담보대출차주의미시패널데이터를활용하여, 경제분석, 2015. [10] 함준호 김정인 이영숙, 개인CB 자료를이용한우리나라가계의부채상환위험분석, 한국개발연구, 32(4), 2010. [11] 허문종 조정환. " 주택가격변동의소비에대한자산효과추정및시사점. 금융경제분석경제연구 3, 2013. [12] BHUTTA, Neil. Mortgage debt and household deleveraging: accounting for the decline in mortgage debt using consumer credit record data. Federal Reserve Board, 2012. [13] Campbell, John Y., and Joao F. Cocco. "How do house prices affect consumption? Evidence from micro data." Journal of monetary Economics 54(3), pp 591-621, 2006. [14] Knotek II, E. S., and Braxton, J. C.. What drives consumer debt dynamics? Economic Review-Federal Reserve Bank of Kansas City, 31, 2012. [15] Mian, Atif, Kamalesh Rao, and Amir Sufi. "Household balance sheets, consumption, and the economic slump, The Quarterly Journal of Economics 128(4) pp. 1687-1726, 2013. [16] Mian, Atif, and Amir Sufi : The Consequences of Mortgage Credit Expansion: Evidence from the U.S. Mortgage Default Crisis, The Quarterly Journal of Economics, 124(4), pp. 1449 1496, 2009. [17] Mian, Atif, and Amir Sufi. House of debt chicago press, 2014. 36
NEAR & Future INSIGHT Vol. 1 공공부문빅데이터활용우수사례 빅데이터, 이렇게쓸수있다 Vol. 2 미세먼지이슈와빅데이터활용방안 Vol. 3 빅데이터로본 2017년상반기트렌드및이머징이슈분석 Vol. 4 머신러닝기반녹조발생예측모델개발 Vol. 5 금융 공간빅데이터를융합한도시양극화현황분석 Vol. 6 4차산업혁명과빅데이터전략 Vol. 7 카드소비빅데이터를활용한경기선행지표발굴 Vol. 8 빅데이터로본 2018년이머징이슈 Vol. 9 데이터기반사회갈등이슈탐색 댓글분석을통한양성평등이슈의현황과전망 Vol. 10 국민연금데이터기반의일자리실용정보개발 Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 37
NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 대출자특성에따른리스크및소비변화추정 NEAR & Future INSIGHT Vol. 11 발행 2017 년 12 월 31 일 발행인서병조 발행처한국정보화진흥원정책본부 기 획 박정은본부장 (053-230-1200, pje@nia.or.kr) 이정아센터장 (053-230-1281, leeja@nia.or.kr) 이영주수석연구원 (053-230-1285, lyj@nia.or.kr) 박지영선임연구원 (053-230-1294, jiyoung.park@nia.or.kr) 주 소 ( 대구본사 ) 대구광역시동구첨단로 53 ( 서울사무소 ) 서울특별시중구청계천로 14 ( 제주글로벌센터 ) 제주특별자치도서귀포시서호중앙로 68-11 전화 (053) 230-1114 팩스 (053) 230-1907 U R L http://www.nia.or.kr 38