VI. 결론
본고에서는 한국은행 가계부채 DB에 빅데이터 분석 기법 중 하나인 자기조직화지도(SOM： Self-organizing map) 기법을 적용하여 가계부채 차주들의 다양한 특성들을 2차원 평면에 시각화하여 분석하는 군집분석(clustering analysis)을 실시하였다. 2010~16년 중 주요 5개 시점(2010년 1분기, 2012년 1분기, 2014년 1분기, 2015년 4분기, 2016년 4분기)을 대상으로 가계부채 DB 상의 차주들을 잘 설명하는 주요 변수들을 SPCA 등 통계적 기법과 이론적 사전지식을 활용하여 선별한 다음 가계부채 차주들에 대한 SOM을 구성하였다.
분석 결과, 가계신용 총량이 크게 증가하였던 동 분석기간 중 차주들의 부담금리를 제외한 여타 특성들에는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 최근 저금리 기조 지속 등으로 가계부채의 양적 증가가 발생하였으나, 이것이 가계부채 차주의 질적 구조를 변화시키지는 않은 것으로 보인다. 이는 2010년 이후 과거 글로벌 금융위기 시와 같이 가계부채 차주들의 행태를 변화시킬 만큼 심각한 거시충격이 발생하지 않았다는 점도 이러한 결과에 영향을 미친 것으로 추정된다.
다만 추가적인 군집 분석에서는 대부분 차주들이 하나의 큰 군집에 속하고 소수의 차주들이 나머지 작은 군집들에 속하는 것으로 나타났다. 그러므로 본고의 분석에서는 이질적인 차주들이 함께 분포하고 있는 큰 군집에 대하여 동군집만의 고유한 특징을 명확히 파악하기에 다소 부족한 한계를 보였다. 이는 부동산담보대출이 가계부채의 대부분을 차지하고 있어 담보 자산가격이 차주의 질적 특성을 설명하는 중요한 변수임에도 불구하고, 가계부채 DB에 동 정보가 누락된 데 주로 기인하는 것으로 보인다.