한편, 회귀분석을 실시하기 전에 이러한 설명변수간의 다중공선성이 존재하는지 살펴보기 위해서 설명변수간의 상관관계를 살펴보았다. 그 결과 설명변수간의 상관계수를 나타내는 〈표12〉에서 보이듯이 통제변수 및 독립변수들 간의 상관계수가 대부분 낮게 나타났다. 또한 설명 변수간의 분산팽창요인(Variance Inflation) 역시 〈표 13〉에서 나타나듯이 2를 넘지 않는 값으로 측정되어 설명변수간의 공선성은 존재하지 않는 것으로 판단된다.
〈표 14〉는 대출자가 현재 보유하고 있는 대출의 이자율 평균이 6%에서 18% 사이의 중금리 구간에 속하는지의 여부가 그 대출자의 연체 확률에 어떠한 영향을 추가로 미치는지를 살펴보기 위하여 더미변수 A중을 모형에 포함시킨 Logit 모형의 회귀분석 결과이다. 표의 모형1-1은 이러한 더미변수만을 모형에 포함시켰고, 모형 1-2는 더미변수와 HHI와의 교차항만을 고려한 반면, 모형 1-3은 이 둘을 동시에 포함시켜 추정하였다.
추정 결과 우선 3개의 모든 모형에 있어서 총대출을 제외한 다른 모든 통제변수들은 개인의 연체 확률과 유의한 관계를 나타내고 있으며, 그 부호 또한 사전적 예상과 일치하고 있다. 일반적으로 연령이 낮을수록 자산 형성이 적게 이루어져 연체 확률이 더 큰 편인 반면, 소득은 차주의 상환 능력의 대용 변수로 낮을수록 연체 보유 확률이 증가할 것이다. 〈표 12〉의 추정 결과는 3개의 모형 모두 통계적으로 유의하게 연령이 높을수록 그리고 소득이 높을수록 연체 확률이 더 낮게 나타나고 있다. 또한 대출 금리 수준이 더 낮을수록 이는 차주의 신용도가 더 우수하다는 것을 의미하므로 금리 수준은 연체 확률과 양의 상관관계를 보일 것으로 예상되는데, 실제 추정 결과에서도 금리 수준이 높은 개인일수록 연체 확률이 통계적으로 유의하게 높아지는 것으로 나타나고 있다. 유사한 이유로 신용 대출의 규모가 더 클수록 이는 차주의 신용도가 더 우수하다는 것을 의미하므로 양자는 음의 상관관계를 보일 것으로 예상되는데, 3개 모형 모두에서 신용대출의 계수는 통계적으로 유의한 음의 값을 나타내고 있다. 반면에 총 대출규모의 경우 3개 모형 모두에서 연체 확률과는 통계적으로 유의한 관계를 나타내고 있지 않는데, 이는 일반적으로 총대출액이 크면 상환 부담이 높아지지만, 이 중에는 담보성 대출 또는 증빙 소득이 높은 차주가 혼재되어 있어 연체 확률과는 특정 방향으로의 관계를 가진다고 단정하기 어렵기 때문이다.