Ⅲ. 자료와 분석 방법
Ⅳ. 실증분석 결과
1. 부도요인 및 부도확률 분포
여기서는 본 연구에서 사용한 동적프로빗모델(dynamic probit model)의 실증분석 결과를 살펴본다.
〈표 7〉에서는 가계대출의 부도결정모델을 동적프로빗모델을 사용하여 식(4)~식(6)을 추정한 결과이다.
〈표 7〉 열 1은 전체 차주, 열 2는 자영업 차주, 열 3은 비자영업 차주를 대상으로 한 추정결과를 보여주고 있다.
열 2와 열 3에서와 같이 차주의 대출성격별 가산금리와 차주의 신용등급별 가산금리는 비자영업 차주에 비해 자영업 차주의 부도확률에 더 큰 영향을 미치고 있다.
본 연구에서 차주가 속한 지역의 리스크요인으로 간주한 주택가격지수(HPI) 및 기업경기지수(BSI)가 차주의 부도확률에 미치는 영향을 살펴보았다.
기업경기지수(BSI)의 상승은 모든 차주의 부도확률의 하락시키는 요인으로 작용하였지만, 주택가격지수(HPI)의 상승은 비자영업 차주의 부도확률만 통계적으로 유의하게 하락하는 요인으로 작용하였다.
아울러 자영업 차주와 비자영업 차주의 부도확률 추정 계수값의 차이검정을 실시한 결과 60대 및 70대 나이대 더미와 로그 BSI 지수를 제외한 여타 변수의 자영업 차주와 비자영업 차주의 계수값에 차이가 있는 것으로 나타났다.