Ⅲ. 가계부채DB의 주요 정보
1. 주요 변수
가계부채DB는 크게 연령, 거주지, 신용등급, 소득수준 등 개인별 고유 특성정보, 대출, 신용·체크카드 사용실적 등 금융거래정보, 연체, 세금체납, 채무불이행 등 신용도 관련 정보 등을 상세하게 수록하고 있다. 가계부채DB는 임의의 문자 또는 숫자 8자리로 개인일련번호를 부여하고 있어 익명성이 보장된다. 성별 정보의 경우 내국인 남자, 여자, 외국인 남자, 여자로 구분하고 있다. 나이 정보의 경우 생년월 뿐 아니라 20, 30, 40대 등 연령대별로 정보를 제공하고 있다. 이 밖에 주요 변수에 대한 자세한 설명은 아래와 같다. 
① 소득정보
소득정보는 금융기관에 제출된 증빙소득과 증빙소득이 없는 경우 NICE가 자체적으로 추정한 추정소득으로 작성된다. 추정소득은 과거 증빙소득, 카드사용실적, 직업정보, 부동산정보 등을 기반으로 추정한다. 차주입장에서는 소득이 높을수록 금리, 대출한도 등에서 유리하기 때문에 소득 증빙에 적극적일 것으로 예상할 수 있다. 또한 은행 및 비은행권에서 모두 여신심사 가이드라인이 시행되고 있어 객관적 증빙소득 비중이 높아질 것이므로 향후 소득정보의 신뢰성은 더욱 향상될 것으로 예상된다. 물론 행정자료나 서베이자료의 소득 정보를 활용하는 방법도 고려해볼 수 있으나 행정자료인 국세청 소득 정보의 경우 과세미달자의 소득 파악이 어려워 소득 누락자가 많고, 서베이 자료의 경우 소득을 축소신고하려는 경향이 있어 소득정보의 신뢰성이 다소 낮다는 단점이 있다. 
한편 가계부채DB에서 소득이 0인 경우가 있는데 이는 실제 소득이 0이라기 보다는 정보의 부족으로 소득 추정이 불가능한 경우로 해석하는 것이 타당하다. 소득이 0인 경우는 전체 샘플에서 2.420% (20% 부표본 기준)에 불과하다(〈참고1〉 참조). 또한 차주별로 시간 변화에 따른 소득의 변동성(Within S.D.)도 상당해 소득정보가 비교적 수시로 업데이트 되고 있다고 볼 수 있다. 참고로 미국 뉴욕연준(FRBNY)의 소비자신용패널(CCP)에서는 소득정보는 제공되지 않는다. FRBNY의 CCP와 가계부채 DB의 제공정보 비교는 〈참고2〉를 참조할 수 있다. 소득 분포함수 추정결과를 보면, 추정소득이 5천만원 미만인 사람이 대부분을 차지하며, 1억 이상인 경우는 미미한 것으로 나타난다. 한편 주택담보대출이 있는 사람만을 대상으로 한 소득 분포를 보면 소득이 없는 사람의 비중이 크게 줄고, 5천만원 이상인 사람의 비중이 증가하는 것을 볼 수 있다.