본 연구에서는 이들 신용 취약계층의 대출금액이 시스템적 리스크에 미치는 영향도 분석한다. 최근 기업대출보다는 가계대출, 은행권 대출보다는 비은행권 대출이 시스템적 리스크에 미치는 영향이 더 큰 것으로 분석됨에 따라 이들 두 가지 특성을 모두 포함, 신용 취약계층별로 대출금액을 총대출금액과 은행권, 비은행권 대출금액으로 구분하여 각각의 대출금액이 시스템적 리스크에 미치는 영향을 분석한다. 시스템적 리스크는 결합재무곤경확률(JPoD：Joint Probability of Default)과 한계기대부족액(MES：Marginal Expected Shortfall) 등 2가지 방법을 통해 도출된다. 이 같이 다양한 조합을 통해 신용 취약계층의 대출금액이 시스템적 리스크에 미치는 영향을 분석하는 이유는 신용 취약계층별, 분석대상별, 그리고 시스템적 리스크별로 성격이 모두 상이할 수 있기 때문이다. 신용 취약계층의 경우 취약계층 별로 선호하는 금융기관이 다를 수 있으며 또한 이들 신용 취약계층들은 대출잔액, 대출자수, 연체금액별로도 상이한 이용행태를 보일 수 있다.
신용 취약계층의 금융기관간 연계성은 기본적으로 Billio et al. (2012)의 그랜저 인과관계를 통한 네트워크 분석모형을 활용한다. 그랜저 인과관계는 2변수 VAR (vector autoregressive)를 통해 도출한다. 분석은 12개 금융기관 또는 금융업종별로 저신용자 다중채무자, 과다채무자의 대출금액, 연체금액, 대출자수에 대해 이루어진다. 또한 일반대출자와의 비교를 위해 전체 대출자의 대출금액, 연체금액, 대출자 수에 대해 12개 금융기관의 금융기관간 연계성도 측정한다. 네트워크 분석에서는 전체 시스템 내에서의 연계성정도를 나타내는 그랜저 인과관계 심화도(DGC：Degree of Granger Causality), 전체 시스템에 대해 보다 직접적인 연계도를 의미하는 근접 중심성(Closeness Centrality), 그리고 전체 시스템에서 개별 금융기관의 중요도를 지수화한 고유벡터 중심성(Eigenvector Centrality)등을 측정한다. 또한 신용 취약계층의 대출금액, 연체금액 등에 대한 개별 금융기관의 네트워크 구조를 도식화하여 개별 금융기관의 연계방향과 연계정도를 일목요연하게 파악한다. 이를 통해 시스템 내에서 개별 금융기관의 영향력을 보다 쉽게 살펴본다.