(2) 신용 취약계층 대출금액이 JPoD를 통해 산출한 시스템적 리스크에 미치는 영향
앞에서 산출한 시스템적 리스크에 대해 신용 취약계층의 대출행태가 미치는 영향을 분석했다. 대출금액, 대출자 수, 연체금액 등 신용 취약계층의 대출행태를 나타내는 측정변수 중 금융기관간 연관성을 가장 잘 나타내는 대출금액을 대출행태의 대용치로 활용하였다. 신용 취약계층의 대출금액이 시스템적 리스크에 미치는 영향을 분석하기에 앞서 우선 JPoD를 통해 산출한 시스템적 리스크에 대한 신용 취약계층 대출금액의 단순회귀분석을 실시했다. 신용 취약계층 대출금액에 대해 시차는 동시부터 5개월 이전까지 고려했으며 결과는 〈표 5〉에 나타나 있다.
〈표 5〉 삽입
분석 결과 신용 취약계층의 대출금액은 은행이나 비은행 구분없이 시스템적 리스크에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 또한 취약계층 중 다중채무자의 대출금액은 시스템적 리스크와 관련이 있지만 저신용자나 과다채무자의 대출금액은 시스템적 리스크와 관련이 없는 것으로 나타났다. 시차별로 살펴보면 취약계층 전체적으로는 시차 1과 시차 3에서 유의한 결과를 보였고 특히 1차보다는 3차의 유의성이 더 높게 나타났다. 다중채무자의 경우 비은행대출금액은 동차와 1차에서, 은행대출금액은 1차부터 5차까지 유의한 결과를 보였다. 이는 다중채무자의 경우 은행에서 우선 대출을 받고 이후에 2금융권에서 대출을 받음으로써 시스템적 리스크에 영향을 미치는 시차에서 차이가 발생한 것으로 추론할 수 있다.
단순 회귀분석을 통해 신용 취약계층의 대출금액이 시스템적 리스크에 선행적으로 영향을 미친다는 사실을 밝혀냄에 따라 이를 VAR를 통한 그랜저 인과관계 분석을 통해 보다 자세히 살펴보았다. 〈표 6〉은 JPoD를 통해 산출된 시스템적 리스크와 저신용자 다중채무자 과다채무자의 총대출, 은행권대출, 비은행권대출금액과의 그랜저인과관계의 결과를 보여주고 있다.
분석 결과 신용 취약계층 총 대출금액의 경우 은행권과 비은행권 구분없이 JPoD에 의해 산출된 시스템적 리스크를 그랜저인과하는 반면 JPoD에 의해 산출된 시스템적 리스크는 신용 취약계층의 대출금액에 대해 그랜저인과하지 않는 것으로 드러났다. 즉 신용 취약계층의 대출금액은 3개월 선행하여 시스템적 리스크에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 이는 이준서 정호성(2013)이 가계대출 총금액이 시스템적 리스크에 4개월 선행해 영향을 미친다는 기존 연구결과와 일치하는 것이다. 특히 신용 취약계층의 은행권대출금액이 비은행권대출금액보다 시스템적 리스크에 더 큰 폭으로 그랜저인과하는 것으로 나타났다.
다중채무자의 대출금액의 경우도 신용 취약계층의 전체 대출금액과 유사하게 은행권, 비은행권에 관계없이 모두 시스템적 리스크에 그랜저인과 관계가 존재했지만 시스템적 리스크가 이들 대출 금액에 대해서는 그랜저인과하지 않았다. 즉 다중채무자의 대출금액은 시스템적 리스크에 4개월 앞서 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 또한 은행권 대출금액의 시스템적 리스크에 대한 인과정도가 비은행 대출금액보다 더 크게 나타났다. 반면 저신용자와 과다채무자의 대출금액의 경우에는 시스템적 리스크와 그랜저인과관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 과다채무자의 경우 총대출금액이나 은행권대출금액의 시스템적 리스크에 대한 그랜저인과 검증결과값이 각각 0.1135, 0.1244를 기록, 통계적으로 유의하지는 않지만 시스템적 리스크에 상당부분 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다.