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본 연구가 제시하는 기존연구와의 차별성 및 추가적인 학문적 기여도는 다음과 같이 5가지로요약할 수 있다. 첫째, CB사가 보유한 개인의 금융거래 정보는 계좌단위로 집중되고 있는데우선 이를 차주단위로 재차 집계한 후, 다시 이들 차주의 주소 및 전화번호 등을 이용하여 가구단위로최종 집계함으로써 부채를 보유한 가구단위의 분석을 국내 최초로 시도하였다. 둘째, 기존연구에서나타난 데이터 불충분성의 한계를 극복하기 위해 금융회사의 금융거래정보가 집중되고 있는민간 개인신용정보회사의 전수 데이터(총 1,413만 가구)를 실증분석에 활용하였다. 셋째, 현재CB사에 집중되지 않는 보유자산 정보(부동산114 아파트 시세)를 가구정보와 결합시킴으로써부채보유가구의 자산수준을 분석에 감안하였다. 넷째, 대출 및 연체결정요인 등이 상이한 주택담보대출과 신용대출을 각각 구분하여 부채보유가구의 소득분위별 연체결정모형을 추정하였다.

다섯째, 도출된 연체결정모형을 기준으로 시나리오별 스트레스 테스트를 통해 향후 경기 충격에따른 금융회사의 손실규모를 추정함으로써 금융 시스템 리스크 발생 가능성을 평가하였다. 먼저연체결정모형 추정결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 가구주 신용등급, DSR 및 제2금융권대출비중은 가구의 부실위험을 예측하는데 모든 대출유형 및 소득군에서 공통적으로 유의한것으로 나타났다. 둘째, 주담대출 보유가구 중 저ㆍ중소득군에서는 신용대출 추가차입이 단기적으로주담 대출의 부실위험을 낮추는 것으로 나타났다. 셋째, 주담대출 보유가구 중ㆍ고소득군에서만약정금액이 클수록 부실위험이 높아지는 것으로 나타났다. 넷째, 신용대출 보유가구 중 저소득 가구의 경우 연령이 낮을수록 재무여력이 취약하여 부실위험이 커지는 것으로 나타났다. 다섯째,신용대출 보유가구 중 저소득 가구의 경우 비수도권에 거주할수록 제2금융권 대출비중이 높아부실위험이 수도권 저소득가구와 비슷한 수준으로 높게 나타났다. 다음으로 시나리오별 스트레스테스트 결과를 요약하면, 극단적인 충격이 발생하지 않는 이상 금융부문의 시스템 리스크 발생가능성은 희박한 것으로 나타났다.

그러나 상환부담 등으로 재무여력이 (-)인 적자 가구가 200만(전체 가구의 25%)에 육박하고 가구소득에서 40% 이상을 원리금 상환에 사용하는 가구도 130만(전체 가구의 16%)에 달하는 등 가계부채로 인해 고통 받는 가구가 상당한 상황에서, 가계부채문제는 향후 금융회사는 물론 우리경제의 지속적인 잠재위험으로 작용할 가능성이 클 것으로예측된다.

The academic contributions of this study on the Korean household’sdebt are as follows. First, we rearranged the financial data from an individualaccount level to a household level. This is the first attempt in Korea toanalyze an individual debt on a household level, while the previous studieswere solely based on the individual account level. Second, to overcome thelack of data issue of previous studies, we employed the data (approximately14 million households) from ‘Korea Credit Bureau,’where the company collectsthe financial transaction data of all individuals in Korea. Third, to analyzethe effect of assets on Korean household’s debt, we combined the financialtransaction data with the household’s real estate data from ‘Real Estate114.’where the company provides all real estate information in Korea fromindividuals to commercials. Fourth, to reflect the fact that the differenttypes of loans have their own unique characteristics and various reasonsfor delinquency, we estimated the delinquency decision model for indebthouseholds by the level of income, after differentiating mortgage loans fromcredit loans. Fifth, to measure the potential loss amounts of the financialcompanies and to evaluate the probability of financial system risk, weexercised the stress tests with three different scenarios using the defaultestimation model.

First of all, we observed some important findings from the delinquencydecision model. First, regardless of loan type and income level, household’scredit rating, DSR (debt to service ratio), and the ratio of non-bankingfinancial sector’s loan to total are the statistically significant predictors of the household’s delinquency. In particular, household’s credit rating isclosely related to the household’s delinquency as well as the individual’sown. Second, in low and mid income groups among households with mortgageloans, additional credit loans lower the delinquency rate of mortgage loansin the short run. It is because that, in these groups, the additional creditloans seems to act as additional liquidity. In fact, when financial companiesreduced newly originated loans after the financial crisis in 2008, thedelinquency rate of low to mid income borrowers increased greatly. Third,a larger initial loan leads to greater delinquency rate, only among mid tohigh income households with mortgage loans. The low income group hashigher risk even with the small size of initial loan, because the majorityof group owns short-term and full principal payment loans. Fourth, in lowincome group with credit loans, younger borrowers show a greater delinquencyrate. This phenomenon can be explained by the younger consumer's tendencyto take out expensive card loans which is caused by greater consumptionto income ratio compared to other age groups. Fifth, among low incomehouseholds with credit loans, those who live in rural area show a relativelyhigher ratio of loans originated from the non-banking financial sector,and thus a high delinquency rate that is similar to the low income in urbanarea.

Next, according to the stress tests with various scenarios, systemicrisk in the financial sector seems highly unlikely to happen, unless an ultimateand extreme economic shock occurs. In the mean time, current statisticsshow that approximately 2 million households (about 25% of the total numberof households) are in financially deficit due to debt repayments, and about1.3 million households spend more than 40% of their income for debtrepayments. Such serious households debt problems can be a potential riskto the financial companies as well as the Korean economy in the future.

In particular, it seems desirable that financial companies should closelyand constantly monitor financially fragile households. In addition, sinceconsumer protection is rapidly emerging as an important issue, financialcompanies should consider to take various measures to help financially fragilehouseholds with timely and properly restructuring their debts.

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