(3) 신용 취약계층 대출금액이 MES를 통해 산출한 시스템적 리스크에 미치는 영향
본 절에서는 JPoD 대신 MES를 통해 산출한 시스템적 리스크에 대한 신용 취약계층 대출금액이 미치는 영향을 분석했다. 앞에서와 마찬가지로 우선 MES를 통해 산출한 시스템적 리스크에 대한 신용 취약계층 대출금액의 단순회귀분석을 실시했다. 신용 취약계층 대출금액에 대한 시차는 동시부터 5개월 이전까지 고려했으며 결과는 〈표 7〉에 나타나 있다.
〈표 7〉 삽입
분석 결과 신용 취약계층의 총 대출금액은 은행이나 비은행 구분없이 시스템적 리스크에 시차 3에서 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 취약계층별로는 과다채무자는 시스템적 리스크에 영향을 미치지만 저신용자나 다중채무자의 대출금액은 시스템적 리스크에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 JPoD를 통해 산출된 시스템적 리스크와 신용 취약계층의 대출금액 관련성 결과와 다른 것으로 시스템적 리스크산출 방식에 따라 취약계층별로 시스템적 리스크에 미치는 영향이 상이함을 보여주었다. 과다채무자의 경우 비은행대출금액은 동차에서, 은행대출금액은 2차부터 4차까지 유의한 결과를 보여 과다채무자도 대출 시 은행을 이용한 후에 비은행금융기관으로 이동한다는 추정이 사실임을 입증하였다.
MES를 통해 산출한 시스템적 리스크에 대해서도 신용 취약계층의 대출금액과의 VAR를 통한 그랜저 인과관계 분석을 실시하였다. 〈표 8〉은 MES를 통해 산출된 시스템적 리스크와 저신용자 다중채무자 과다채무자의 총대출, 은행권대출, 비은행권대출금액과의 그랜저인과관계의 결과이다.
결과는 JPoD를 통해 산출된 시스템적 리스크와 신용 취약계층의 대출금액과의 그랜저인과관계 분석 결과와 유사하게 나타났다. 신용 취약계층 총 대출금액의 경우 은행권과 비은행권 총합 모두 MES에 의해 산출된 시스템적 리스크를 그랜저인과하는 반면 MES에 의해 산출된 시스템적 리스크는 신용 취약계층의 은행권, 비은행권, 총대출금액에 대해 그랜저인과하지 않는 것으로 드러났다. 즉 신용 취약계층의 대출금액은 3개월 선행하여 시스템적 리스크에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 또한 은행권대출금액이 비은행권대출금액보다 시스템적 리스크에 조금 더 그랜저인과관계가 존재하는 것도 동일하게 나타났다.
하지만 MES에 의해 산출된 시스템적 리스크의 경우 JPoD에 의해 산출된 시스템적 리스크와는 달리 다중채무자의 대출금액은 시스템적 리스크에 그랜저인과하지 않은 반면 과다채무자의 비은행권 대출금액은 시스템적 리스크에 그랜저인과하는것으로 나타났다. 즉 과다채무자의 은행권 또는 총 대출금액은 시스템적 리스크에 그랜저인과하지 않은 반면 비은행권 대출금액은 시스템적 리스크에 2개월 선행하여 영향을 미치는 것으로 드러났다. 또한 다중채무자의 비은행권 대출금액도 시스템적 리스크에 대해 통계적으로 유의하지는 않지만 어느 정도의 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다(P=0.1467) 이 같이 MES를 통한 시스템적 리스크 산출 시 은행권보다 비은행권 대출금액의 시스템적 리스크와의 인과관계가 강하게 나타나는 것은 JPoD와는 달리 MES 방법 적용 시에는 비은행 금융기관도 포함시켰기 때문으로 풀이된다. 즉 앞에서도 살펴본 바와 같이 신용 취약계층의 경우 대출 시 상대적으로 은행보다 비은행금융기관을 많이 활용함에 따라 시스템적 리스크를 산출할 때 비은행 금융기관을 포함하는 경우 이들과 시스템적 리스크와의 관련성이 더 높게 나타날 수 있는 것이다.