I. 서론
가계부채는 2007~08년 글로벌 금융위기 이후 전세계적인 저금리 기조와 더불어 급속히 증가하였다. 유럽과 미국의 경우 금융위기를 거치면서 부동산 등 자산가격이 하락하여 디레버리징(de-leveraging)이 발생하는 등 가계부채가 일부 조정되는 시기를 경험하였지만, 한국의 경우 동 기간 중 자산가격의 하락폭이 상대적으로 크지 않아 〈그림 1〉과 같이 글로벌 금융위기 이후에도 가계부채가 지속적으로 증가하는 모습을 보이고 있다. 그러나 향후 부동산 가격 하락 등 충격으로 인해 디레버리징이 시작된다면 가계부채의 수요・공급 주체인 가계와 금융기관은 물론 금융시스템 전체에 상당한 영향을 받을 수밖에 없다.
이러한 측면에서 가계부채에 대한 정확한 이해는 향후 금융안정 정책 수립에 필수적이며, 가계부채 수준 및 증가율 등 거시적 측면뿐 아니라 가계부채 차주들의 미시적 특성에 대해서도 분석할 필요가 있다. 특히 최근 주목받고 있는 빅데이터 분석기법을 활용할 경우, 한국은행의 가계부채 DB와 같은 방대한 자료를 비교적 용이하게 분석하여 유의한 시사점을 도출할 수 있다.
본고에서는 빅데이터 분석기법 중 자기조직화지도(Self-organizing map, 이하 SOM) 기법을 이용하여 한국은행 가계부채 DB 상 차주들이 어떠한 특성을 가지고 있는지를 여러 군집으로 나누어 분석하고자 한다. 분석에 앞서 2장에서는 가계부채 및 SOM 관련 기존 연구들을 개관하고, 3장에서는 본고에서 활용할 데이터와 SOM 기법에 대해 소개할 것이다. 이후 4장에서는 SOM을 통한 실증분석 결과를 제시하고 5장에서 본고의 결론을 맺고자 한다.