주택담보대출의 연체가능성 분석방법에 대한 연구- 수도권지역의 아파트 담보대출을 중심으로-
A Study on the Method of Analysis about the Possibility of Housing Mortgage Loan Default - Focused on Apartment Mortgage Loans in the Metropolitan Area-
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초록
우리나라는 2000년 중반 이후 주택가격이 크게 상승하면서 주택담보대출도 급격하게 증가하였다. 그러나 2008년 금융위기 이후 주택시장이 장기간 침체상태에 빠지면서 주택담보대출을 중심으로 한 가계부채의 문제가 사회문제로 확산되고 정부에서도 대응방안을 발표하고 있다. 따라서 주택담보대출을 실행한 금융기관은 과거에 비해서 연체율 관리에 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 연구는 주로 거시경제변수와 연체율과의 관계를 분석하여 실제 대출심사 시 적용하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 주택담보대출의 유형과 차입자의 특성 등 미시적인 자료를 통해서 연체가능성에 미치는 요인을 분석하고 예측모형 개발의 가능성을 검토하고자 한다. 특히 분석방법으로 이항로짓모형과 함께 신경망모형을 사용하여 연구의 범위를 확장하였다. 분석결과 아파트담보대출의 연체율은 주택의 규모, 차입자의 소득, 금리 조정기간 등에 영향을 받는 것으로 나타났으며 신경망 신경망모형이 이항로짓모형에 비해 예측 정확도는 다소 높은 것으로 나타났다.
Abstract
Recently, household debts surrounding the housing mortgage loan have come to a forefront as a social problem. Accordingly, financial institutions providing housing mortgage loan for people have taken a higher interest in default rate management compare to the past years. But existing studies have had some limitation in analyzing the relationship between macroeconomic variables and the default rate and applying it to the actual judgment on loans. This study attempted to analyze influencers on the possibility of the default through macroeconomic data such as the types of housing mortgage loans and the characteristic of borrowers and to examine the possibility of developing the forecasting model. Especially, it extended the scope of research by using the binary logit model and the neural network model. Results of analysis showed that the default rate of apartment mortgage loans had an effect on the size of housing, borrower's income, interest rate adjustment period and the like. And it was found that the neural network model had a more or less high level of accuracy compared to the binary logit model.
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