〈표 8〉에서는 가계대출의 부도결정모델을 설명하는 설명변수 1단위 변화에 따른 부도확률의 한계효과(marginal effect)를 보여주고 있다.
코픽스 금리 1단위(1%p) 상승은 자영업 차주의 부도확률을 0.0548%p 상승시키고, 비자영업 차주의 부도확률을 0.0488%p 상승시키는 것으로 나타났다.
차주의 대출성격별 가산금리 1단위(1%p) 상승은 자영업 차주의 부도확률을 0.127%p 상승시키는 반면 비자영업 차주의 부도확률은 0.0353%p 상승시키는 것으로 나타났다.
차주의 신용등급별 가산금리 1단위(1%p) 상승은 자영업 차주의 부도확률을 1.01%p 상승시키는 반면 비자영업 차주의 부도확률은 0.242%p 상승시키는 것으로 나타났다.
이를 통해 차주의 대출성격별 가산금리와 차주의 신용등급별 가산금리의 변화는 비자영업 차주의 부도확률보다 자영업 차주의 부도확률 변화에 더 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
한편 로그 대출금액 1단위(1%) 증가는 자영업 차주의 부도확률을 1.10%p 상승시키는 반면 비자영업 차주의 부도확률은 0.469%p 상승시키는 것으로 타났다.
과거 6개월 동안의 추가 차입은 자영업 차주의 부도확률을 1.04%p 하락시키는 반면 비자영업 차주의 부도확률은 0.323%p 하락시키는 것으로 나타났다.
이를 통해 대출액 및 추가 차입 여부도 비자영업 차주에 비해 자영업 차주의 부도확률의 변화에 더 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
〈그림 6〉은 식(4)~식(6)으로 추정한 자영업 차주와 비자영업 차주의 부도확률 분포가 시간에 따라 변화하는 모습을 보여주고 있다.
자영업 차주의 부도확률이 비자영업 차주에 비해 높은 가운데, 자영업 차주와 비자영업 차주 모두 부도확률이 시간에 따라 지속적으로 낮아지고 있다.
〈그림 7〉는 자영업 차주와 비자영업 차주의 부도확률을 금리구간별과 대출구간별, 나이대별과 소득구간별로 구분하여 표시하였다.
자영업 차주의 부도확률이 전 구간에 걸쳐서 비자영업 차주의 부도확률에 비해 높은 가운데 특히 고금리구간 및 고대출구간, 20대~30대의 저소득구간에서 비자영업 차주에 비해 부도확률이 급격히 높아지는 것을 확인할 수 있다.
〈표 9〉는 자영업 차주의 주요 업종의 차주별 평균 부도확률 추이를 보여주고 있다.
금리의 지속적인 하락 및 추가 차입 증가 등의 원인으로 자영업 차주의 업종별 부도확률은 전반적으로 낮아지고 있는 가운데, 도매 및 소매업, 숙박 및 음식업의 부도확률이 높은 추이를 보이고 있으며, 부동산업 및 임대업에 종사하는 차주의 부도확률이 낮은 추이를 보이고 있다.
〈그림 8〉은 자영업 차주와 비자영업 차주의 부도확률 변화를 식(8)과 식(9)를 이용하여 금리요인과 대출요인으로 분해하여 시간의 흐름에 따라 살펴보았다.
금리요인에는 코픽스 금리, 차주의 대출성격별 가산금리, 차주의 신용등급별 가산금리를 포함하였으며 대출요인에는 대출잔액과 추가 차입여부 더미를 포함하였다.
패널 A와 패널 B에서 보이듯이 2017년 6월과 2012년 6월을 비교하여 볼 때 자영업 차주와 비자영업 차주의 경우 금리요인에 의한 부도확률의 하락폭이 대출요인에 의한 부도확률 하락폭에 비해 크고 그 영향이 지속적인 것으로 나타났다.
한편 자영업 차주의 금리요인에 의한 부도확률은 0.75%p 하락하고 대출요인에 의한 부도확률은 0.32%p 하락한 반면 비자영업 차주의 금리요인에 의한 부도확률은 0.27%p 하락하고 대출요인에 의한 부도확률은 0.045%p 하락하였다.