2016년 4분기의 heatmap은 이전 2015년 4분기 heatmap의 상・하단을 대칭적으로 바꾼 것과 거의 유사한 패턴을 보이고 있다. 다만 DTI 등급에 대한 heatmap 상에 청색 계열 노드들이 눈에 띄게 감소한 반면 적색 계열 노드들이 중앙 부분에 고르게 퍼진 것으로 나타나, 가계부채 급증으로 인해 상환부담이 지속적으로 가중되고 있는 것으로 나타났다.
한편 2016년 4분기에는 처음으로 신용카드 및 체크카드 이용액을 나타내는 소비(CONSUME)의 대용변수(proxy)가 선택되었는데, 상대적으로 소비지출이 큰 차주들이 heatmap의 상단 중앙(4,3)에 위치하는 것을 볼 수 있다. 동 노드들의 부채총액 및 상환부담 관련 변수들을 살펴보면, 대체로 상환능력이 양호한 차주들이 동 노드에 속한 것으로 보인다.
SPCA를 통해 선택된 변수들로 구성한 SOM을 분석하는 경우, 매 시점에 선택된 변수들이 동일하지 않아 시간에 따른 변화를 엄밀하게 관찰하기에 다소 어려운 측면이 있다. 하지만 이러한 특성은 매 시점 선택되는 변수들의 변화를 통해 가계부채 차주 특성을 더 잘 설명하는 요인들이 무엇인지 파악하는 데 활용할 수 있다. 그러나 본고의 분석에서는 자료 시작시점인 2010년 1분기를 제외하고는 SPCA를 통해 선택된 변수 10개 중 9개가 동일한 것으로 나타나, 2012년 이후 가계부채 차주들의 특성을 거의 유사한 요인들로 설명이 가능하다는 것을 알 수 있다. 특히 동 분석의 표본기간인 2010년~2016년 중 국내 거시경제 및 금융시스템에 큰 영향을 미치는 경제위기와 같은 사건들이 거의 발생하지 않았던 점을 감안하면, 차주의 특성을 군집화하는 SOM에서 극적인 변화가 나타나기 쉽지 않았을 것으로 예상된다. 한편 각 시점별로 SOM을 구성하는 주요 변수들에 대한 heatmap의 전반적인 분포 패턴이 시점과 상관없이 유사하게 나타난 점 등으로 비추어 볼 때, 최근 가계부채 총량의 급증에도 불구하고 가계부채 차주들의 질적 특성은 크게 변화하지 않았던 것으로 해석할 수 있다.