신용 취약계층이 시스템적 리스크에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 우선 시스템적 리스크를 측정한다. 시스템적 리스크는 결합재무곤경확률(JPoD)과 한계기대부족액(MES) 방법을 통해 산출된다. Lee et al.(2012)이 개발한 JPoD는 CDS 스프레드에 시간가변적인 거시경제지표 위험성을 포함시켜 계산한다. JPoD가 상당히 논리적이고 현실성을 감안한 시스템적 리스크 측정방법임에도 불구하고 시스템적 리스크 산출 시 비은행금융기관을 제외한다는 단점이 존재한다. 따라서 이를 보완하기 위해 MES 방법을 통한 시스템적 리스크도 활용한다. Brownless and Engle(2012)이 제시한 MES 관련 네 가지 시스템 리스크 측정방법 중 본 연구에서는 시장 기대자본 부족액 산출 시 지수가중이동평균법(EWMA：Exponential Weighted Moving Average)을 사용하는 롤링정적요인(RSF：Rolling Static Factor) 모형을 활용한다. 이 방법에서는 10개 은행 뿐 아니라 43개의 비은행금융기관을 포함하며 53개 개별 금융기관의 MES를 산출하고 이를 근거로 개별 금융기관의 자본부족액(CS：capital shortfall) 계산, 이것의 합을 시장 전체의 시스템적 리스크로 활용한다. 
본 연구는 신용 취약계층의 대출형태에 대해 다양하고 종합적인 분석을 실시한 최초의 연구라는 점에서 공헌점이 있다고 할 수 있다. 최근 가계부채가 국내 경제의 주요이슈로 떠오르면서 신용 취약계층에 대한 관심은 높아지고 있으나 심도있는연구는 거의 전무한 상황이다. 본 연구의 경우 KCB로부터 관련 자료를 제공받아 이들 신용 취약계층들의 대출형태에 대해 종합적이고 체계적인 분석을 실시했다. 또한 본 연구 결과가 다양한 정책적 시사점을 제공할 수 있다는 점도 또 다른 공헌점이라고 할 수 있다. 연구 결과 도출되는 신용 취약계층의 최우선 또는 최다 활용 금융기관에 대해 금융당국은 거시건전성 유지를 위해 관리 감독을 강화해야 할 것이다. 또한 신용 취약계층의 금융기관 이용행태와 관련, 은행권에 비해 비은행권 금융기관에 대한 이용 빈도가 더 높을 경우 비은행금융기관에 대한 지속적인 모니터링 필요성도 제기할 수 있을 것이다. 이와 함께 신용 취약계층별로 대출형태나 금융기관 연계성 정도가 상이하게 나타난다면 이들을 위한 정책 수립 시 종합적 접근 뿐 아니라 신용 취약계층별로 개별적인 접근방안도 논의해야 할 것이다. 
본 연구의 구성을 다음과 같다. 2장에서는 자료 및 방법론에 대해 설명하고 3장에서는 여러 가지 실증분석 결과에 대해 기술하며 4장에서는 요약 및 정책적 시사 점을 제시한다.