3. 사전지식 선별 변수를 활용한 SOM 분석
이론적 사전지식을 통해 선별한 변수들을 활용한 SOM 분석도 상기 SPCA 선별 변수를 활용한 SOM 분석과 동일한 방식에 따라 진행하였다. 다만 임의로 선택한 변수들은 SPCA와 같은 통계적 기법을 통해 변수를 선택하는 경우에 비해 변수들 사이의 연관성이 상대적으로 높아지게 된다. 이러한 점을 감안하여 〈그림 12〉와 같이 노드의 개수가 상대적으로 적은 5×5 평면에 SOM을 구성하고 counts plot을 작성하였다.
각 차주 군집들의 특성 파악을 위해 상기 SPCA 선별 변수를 활용한 SOM 분석에서와 마찬가지로 각 시점별 heatmap을 작성하여 분석하였다. 다만 사전지식을 통해 동일한 변수들을 선정하여 SOM을 구성함으로써, 각 시점별 heatmap을 더 효과적으로 비교할 수 있을 것으로 기대된다.
〈그림 13〉의 2010년 1분기 heatmap을 살펴보면, 대체로 SPCA 선별 변수를 활용하여 구성한 SOM의 패턴과 유사한 모습을 보였다. 고금리를 부담하는 차주들은 SOM의 우측 상단에 주로 분포하는 반면 개인대출 총액이 큰 차주들은 중앙 하단 노드에 할당되는 것으로 나타나, 고금리를 부담하는 차주들과 대출 규모가 큰 차주들의 특성이 다소 이질적인 것으로 볼 수 있다. 담보대출 비중도 비교적 낮은 금리를 부담하는 차주들의 노드에서 더 높은 것으로 나타나,이러한 결과는 신용도가 낮아 고금리를 부담하는 차주들이 상대적으로 담보대출보다는 신용대출을 더 많이 보유할 것이라는 정형화된 사실(stylized facts)과 부합하는 것이라 할 수 있다.
연체건수, 연체일수 및 연체대출비중 등 연체 관련 변수들의 heatmap을 비교한 결과, 현재 연체상태에 있는 취약한 차주들이 대체로 우측 하단에 분포하는 것으로 나타났다. 동 노드들의 다른 변수 heatmap들을 살펴본 결과, 동 차주들은 중소득 구간에 속하며, 다중채무를 일부 보유한 것으로 나타났다.