III. 데이터 및 분석방법
1. 가계부채 DB
본고에서는 한국은행이 신용평가사인 NICE평가정보로부터 입수한 가계부채 패널DB 자료를 분석에 활용하였다. 동 자료에서는 차주의 개인정보가 임의의 숫자와 문자로 구성된 식별키로 변환되어 있으나, 각 차주의 연령대, 신용점수 및 신용등급, 성별, 소득 추정금액, 주소 우편번호 앞 3자리 등의 정보를 포함하고 있어 차주별 특성을 간접적으로 파악할 수 있다. 또한 대출과 연체정보는 전 금융기관을 모두 포괄하고 있으며, 업권별 및 상품별로 구분되어 있다.
한국은행의 가계부채 패널 DB는 신용 활동 이력을 보유하고 있는 18세 이상 내·외국인을 단순 임의추출 방식으로 추출한 자료로, 기존 대부분의 연구에서 사용한 차주별 패널 DB가 가지는 표본선택 편의(sample selection bias) 문제를 최소화하였다. 2015년 말 기준 표본 차주수(43.7만 명) 및 대출금액(30.4조원)에 표본확대비율(1/표본비율)인 약 41.14를 적용하여 환산하면, 차주수는 1,791만 명, 대출잔액은 1,243조원으로, 금융기관 등으로부터 한국은행이 집계 하는 가계신용 총액인 1,203조원에 근사한 결과를 얻을 수 있다.
가계부채 DB는 각 차주들이 보유한 부채의 상세정보 소득수준 그리고 신용카드 사용액 등 훨씬 다양한 정보를 가지고 있다. 특히 개인 식별키로 차주의 연령대, 신용점수 및 신용등급, 성별, 소득 추정금액, 거주지(주민등록 기준)를 파악할 수 있다. 다만 동 DB 자료에는 가계대출의 대부분을 차지하는 주택담보대출과 높은 상관관계를 가지는 담보자산 가격이 포함되어 있지 않아 차주의 채무상환능력을 정확히 파악하기 어렵다는 한계가 있다. 이동걸 외(2013)에서는 한국은행 가계부채 DB자료 상 차주들의 담보자산 가격을 추정하기 위해 차주의 주거지 평균 주택가격을 이용하였으나, 이러한 방법은 차주들의 담보자산 위치와 주민등록상 거주지가 일치한다는 보장이 없어 차주의 자산가격 추정치가 부정확할 수 있다. 이에 본고에서는 차주별 자산가격을 별도로 추정하지 않고 가계부채 DB에 포함된 변수들만을 대상으로 SOM을 실시하였다. 한국은행 가계부채 패널 DB는 〈표 1〉과 같이 11개의 세부 DB로 나뉘어져있으며, 각 DB는 개인 식별키를 통해 연결이 가능하다.