IV. 실증 분석
1. 변수 선별
SOM 기법에서는 수치화된 데이터만 적용이 가능하므로, 가계부채 DB에 포함된 데이터들 중 문자 혹은 범주 데이터들은 모두 수치화하거나 분석에서 제외해야 한다. 이러한 필터링 과정을 통해 본고에서는 가계부채 DB에 포함된 모든 변수들 중 먼저 43개의 후보 변수들을 선정하였다.
이들 변수를 모두 사용하는 것이 빅데이터 분석기법을 적용하는 목적에 가장 부합한다고 볼 수 있으나, 모든 변수가 군집 분석에 중요하게 활용되는 것은 아니며 일부 변수들의 경우 동일한 정보를 중복하여 포함할 수 있다. 이에 본고에서는 SOM 구성 시 ① 모든 변수를 활용하는 방법 외에 ② Sparse Principal Component Analysis(이하 SPCA)를 통해 변수들의 공분산 행렬을 가장 잘 설명하는 10개 변수를 선별하는 방법과 ③ 이론적인 사전 지식에 근거하여 가계부채를 가장 잘 설명할 것으로 예상되는 10개 변수를 선별하는 방법 등 총 3가지 방법을 통해 군집 분석을 실시하였다. 다만 본고에서는 SPCA에 의해 선택된 10개 변수와 사전 지식에 따라 선택된 10개 변수를 이용한 SOM 분석 결과만을 제시하였다.
특히 개인 담보대출 금액비중(P_BTC_DR), 개인 은행대출 금액(P_BTC_BL), 개인 담보대출 건수(P_NTC_DL), 은행대출 금액비중(BTC_BR) 등 이상 4개 변수는 5개 평가시점 모두에서 주요 변수로 선택되었다. 또한 차주의 부담금리추정치(INTEREST), 전체 대출총액(BTC_TOT), 담보대출 총액(BTC_DL), DTI등급(DTI_G), DSR 등 이상 5개 변수들은 2010년 1분기를 제외한 나머지 4개 시점에서 모두 주요 변수로 선정되어, 해당기간 중에 거의 동일한 변수들이 가계부채 DB 자료를 주로 설명하는 것으로 나타났다. 한편 개인사업자대출 관련 변수들 중에는 개인사업자 담보금액 합계(C_COL_TOT)가 2014년 1분기에 단 한번 선택되어, 분석기간 중의 가계부채 DB 특성과 관련하여 개인사업자대출보다는 개인대출 관련 변수들의 설명력이 더욱 높은 것으로 나타났다.