대출 상환 방법을 보면 〈표 4-13〉과 같이 담보 대출의 경우 잔액 기준으로 만기일시 상환이 가장 높고 원리금 분할 상환, 원금 분할 상환, 원리금 분할 및 일부 만기상환의 순이다. 신용 대출의 경우 잔액 기준으로 기타가 가장 높고, 만기일시 상환, 원금 분할 상환, 원리금 분할 상환, 원리금 분할 및 일부 만기 상환의 순이다.
가계 대출에 대한 동태패널 추정 결과를 보면 〈표 4-14〉와 같다. 모형 1에서는 소득 변수를 사용하며 모형 2에서는 소득과 함께 자산(부동산) 변수를 포함하였다. 동태패널 분석에서 가계 대출, 소득, 자산, 연면적은 로그 변환된 변수이다. 가계 대출에 대한 분석에서 소득의 계수는 정(+)의 부호를 갖지만 통계적 유의성은 높지 않다. 모형 1에서는 유의수준 10%에서 유의하지만 자산을 포함한 모형 2에서는 유의하지 않다. Woodford 모형에 의하면 신용 수요는 소득과 부(-)의 관계를 갖고 Bernanke and Blinder에 의하면 신용 수요는 소득과 정(+)의 관계를 갖는다. Bernanke and Blinder는 신용 수요의 거래적 동기를 가정하고 있다. 가계금융조사 기초통계에서 보인 바와 같이 소득이 늘면 부채 상환에 사용하는 점을 고려할 때 부채 상환에 대한 부담으로 소득 탄력성의 계수는 유의하지 않은 것으로 보인다.
〈그림 4-1〉은 소득과 가계 대출의 관계를 비모수적 방법으로 추정한 결과를 보인다. 소득이 증가할수록 대출이 증가하는 경향을 보이지만 긴밀한 관계로 보이지 않으며 소득 이외의 다른 요인들이 가계 대출에 관련되어 있을 것으로 보인다.
가계 대출에 대한 동태패널 모형 2에서 소득 탄력성은 유의하지 않지만 자산(부동산)의 계수는 정(+)의 부호를 갖고 통계적 유의성을 보인다. 이는 가계 대출을 결정하는 주요 요인으로 자산(부동산)이 동태적 연계성을 갖고 있음을 의미한다. 그리고 지급이자/금융부채 비율의 계수는 부(-)의 부호를 갖고 통계적으로 유의하다. 따라서 가계 대출은 대출 이자율과 동태적 연계성을 갖는다. 〈그림 4-2〉는 지급이자/금융부채 비율과 가계 대출의 관계에 대한 비모수적 추정을 나타낸다. 지급이자/금융부채 비율이 증가할수록 대출이 감소하는 경향을 보인다.
가계 대출은 주택 소유와 정(+)의 관계를 갖고 이들의 관계는 통계적으로 유의하다. 가계 대출은 가구 특성으로 수도권 거주 여부와 정(+)의 관계를 나타낸다. 모형 1에서는 가구주 기혼 여부와 정(+)의 관계를 나타내고 있으며 모형 2에서는 가구원 수, 남성 가구주와 정(+)의 관계를 나타낸다. 그리고 연도효과를 보면 모형 1에서는 유의하지 않으나 모형 2에서는 2014년과 2015년 부(-)의 효과를 나타낸다.
동태패널 모형의 전기 대출에 대한 계수는 부(-)의 부호를 나타내며 통계적 유의성을 보인다. Arellano and Bond의 자기상관 검정을 보면 AR(1) 검정은 유의한 것으로 나타났다. 자료의 기간이 2012년~2015년이고 동태패널 분석에 필요한 차분 연산과 도구변수 선정 과정에서 추정 기간이 줄어들기 때문에 AR(2) 자기상관 검정은 가능하지 않았다. 동태패널 분석의 일반적인 결과로서 차분된 오차에 대하여 차수 1에서는 자기상관이 유의함을 의미한다. 그리고 도구변수를 사용한 GMM 추정의 J-통계량은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 따라서 자기상관 검정과 J-통계량을 보면 동태패널 모형에 대한 도구변수를 사용한 GMM 추정은 적합성을 충족하고 있음을 보인다.