Ⅳ. 실증분석
2. 분석결과
가. 부도요인 및 부도확률 분포 변화
여기서는 본 연구에서 사용한 동적프로빗모델(dynamic probit model)의 실증분석 결과를 살펴본다.
〈표 3〉에서는 주택담보대출의 부도결정모델을 동적프로빗모델을 사용하여 식 (1)~(3)을 추정한 결과이다.
대출금리의 상승은 주택담보대출의 부도확률을 상승시키고 있으며 이는 1% 유의수준에서 통계적으로도 유의한 것으로 나타났다.
한편 본 연구에서 차주별 리스크요인으로 간주한 주택담보대출 금액, 소득 대비 총 대출금액, 총 대출 대비 비은행금융기관 비중, 신용카드 한도 소진율, 신용카드 사용여부, 개인사업자 대출 및 대부업 대출 이용여부, 개인사업자 대출 및 대부업 대출 크기가 주택담보대출의 부도확률에 미치는 영향을 살펴보았다.
먼저 주택담보대출 금액이 증가할수록 부도확률은 상승하였으며 통계적으로 유의하였다.
총 대출 대비 비은행금융기관 비중이 증가할수록 통계적으로 유의하게 부도확률이 상승하였다.
한편 대출 대비 소득비중이 클수록 부도확률은 하락하였으나, 통계적으로 유의한 수준은 아니었다.
신용카드를 사용하고 있는 차주의 부도확률은 신용카드를 사용하지 않는 차주에 비해 하락하였다.
이는 신용카드가 일정한 신용등급 이상의 차주에게 발급되는 점을 반영한 것으로 판단된다.
한편 신용카드 한도 소진율이 높을수록, 개인사업자 대출이나 대부업 대출을 이용한 경우 차주가 보유한 주택담보대출의 부도확률이 통계적으로 유의하게 상승하였다.
본 연구에서 차주가 속한 지역의 리스크요인으로 간주한 주택가격지수(HPI) 및 기업경기지수(BSI)가 차주의 부도확률에 미치는 영향을 살펴보았다.
주택가격이 상승할수록 그리고 기업경기지수(BSI)가 상승할 경우 주택담보대출의 부도확률이 통계적으로 유의하게 하락하였다.
한편 차주의 나이와 성별의 경우 차주의 나이대가 높아질수록 주택담보대출 부도확률이 상승하였으며 이러한 부도확률의 상승세는 하락하였다.
하지만 성별은 차주의 주택담보대출의 부도확률에 유의한 영향을 미치지 못하였다.
〈그림 3〉은 식 (1)~(3)으로 추정한 주택담보대출 부도확률 분포가 시간에 따라 변화하는 모습을 보여주고 있다.
주택담보대출의 경우 2012년 9월 이후 부도확률이 지속적으로 낮아지고 있으며 특히 2014년 9월 이후 주택담보대출의 부도확률이 이전에 비해 크게 낮아지고 있음을 알 수 있다.