Empirical analyses on loan credit risk

Abstract

본 학위 논문은 개별 대출계정의 신용 위험 특성에 관하여 실증적으로 분석하였다. 분석 대상으로 주택담보대출, 선급금보증, 신용카드대출을 사용하였으며, 대상의 특성에 따라 서로 다른 분석 모형을 통해 각각의 결과와 의미를 도출하였다. 첫 번째 연구에서는 주택담보대출의 조기상환 위험 및 부도 위험을 경쟁위험모형으로 분석하였으며, 실증분석을 위하여 개별주택담보대출 데이터를 대상으로 Cox 비례위험모형을 사용하였다. 분석 결과 국외연구에서와는 달리, 국내 주택담보대출은 부실 대출자 - 높은 LTV 비율, 높은 DTI 비율, 낮은 신용등급, 높은 이자율 프리미엄 등 - 의 조기상환 위험이 다른 대출자보다 높다는 것을 발견하였다. 또한 추가적으로 지역, 대출목적, 관측기간별로 부표본을 구성하여 비교함으로써 이들 간의 조기상환 및 부도 행태에 다음의 몇 가지 차이가 있다는 것을 확인하였다. 첫째, MPIR(medin price-to-income ratio)이 높은 지역의 조기상환 위험은 이자율 변화에 더 많은 영향을 받는 반면, MPIR이 낮은 지역의 조기상환 위험은 주택가격 변화에 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 둘째, 대출 목적을 구입, 상환, 보전으로 나누었을 때, 보전 목적 대출의 조기상환 의사결정에는 이자율 하락 등으로 인한 재무적 혜택이 미치는 영향이 상대적으로 낮았다. 마지막으로, 주택담보대출의 조기상환 및 부도 행태는 실질주택가격 감소가 시작되는 2007년을 기점으로 차이를 보이고 있음을 발견하였다. 두 번째 연구에서는 건설사 선급금 보증 자료를 활용하여 회사의 부도확률 및 부도시손실률의 분석과 예측을 실시하였다. 먼저, 부도 위험을 추정하기 위하여 다중판별분석, 로짓, 생존분석을 사용하였다. 연구 결과, 선급금 보증의 부도확률은 기업 크기, 신용등급, 재무비율 등의 기업 특성뿐만 아니라 보증 규모와 보증 기간과 같은 보증 특성에 영향을 받는 것을 발견하였다. 외표본 예측 성능 시험 결과 이 모형에 기반한 부도 확률 예측은 기업의 신용 등급을 이용한 예측보다 더욱 정확한 것으로 나타났다. 다음으로, 부도시손실률을 추정하기 위하여 구간중단 최소자승법, 비선형 회귀분석, 의사결정트림모형을 사용하였다. 분석 결과, 보증 기간 동안의 거시경제요소들이 부도시손실률 추정에 매우 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 외표본 예측 성능 시험을 통해 세 모형의 예측력을 비교한 결과, 의사결정트리모형의 부도시손실율에 대한 예측력이 가장 높음을 발견하였다. 세 번째 연구는 신용카드대출의 연체 상태를 정상, 연체, 장기연체의 세 단계로 정의하고 이들 간의 전이 확률을 다항로짓모형을 사용하여 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 정상에서 연체로 전이될 위험에 영향을 미치는 요소는 연체에서 장기연체로 전이될 위험에 영향을 미치는 요소와 다르다. 월급생활자 및 여성 대출자는 일반적으로 신용위험이 낮은 것으로 알려져 있으며 실제로 정상에서 연체로 전이될 확률은 낮았지만, 연체에서 장기연체로 전이될 확률은 다른 대출자와 다르지 않았다. 둘째, 최근 연체 대비 장기연체 비율의 증가는 대출자 연령 구성 변화가 영향을 미친 것으로 보인다. 45세 이상의 대출자는 정상에서 연체로 전이될 위험은 낮은 반면, 연체에서 장기연체로 전이될 위험이 높은 것으로 나타났으며 최근 이들 계정의 비율이 증가하는 것을 확인하였다. 마지막으로, 연체율의 증가는 거시경제 상황이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 국내총생산 증가율과 민간소비 증가율의 차이는 연체율의 증가와 음의 상관관계를 가지고 있으며, 최근 이 차이가 줄어듦에 따라 연체율이 증가하였음을 발견하였다.