Analysis of the Redemption Risk of Renters Using CoLTV

CoLTV 지표를 이용한 임대차주의 상환위험 분석

This paper analyzes the redemption risk of renters by estimating the LTV and CoLTV with finance market big data (individual credit information) and housing market big data (actual housing transaction data). The analysis showed that when using LTV, the redemption risk was higher in the case of the monthly renter than of the chonsei renter. On the other hand, when using CoLTV, the chonsei renter had a higher redemption risk than the monthly renter. This implies that there is a need to activate a guarantee system, such as risk management using the CoLTV index and the chonsei deposit return guarantee because it is possible for renters to experience losses on their chonsei deposits due to the higher redemption risk. Another implication is that the risk manager should consider the individual characteristics of renters because of the different effects of the redemption risk stemming from the characteristics of the rental contract and the personal characteristics of the renters. CoLTV was just a concept until this study calculated it using housing big data and actual housing transaction information. It helps identify the redemption risk through the characteristics of renters and their contracts.

이 연구는 금융시장 빅데이터인 개인신용정보와 주택시장 빅데이터인 주택실거래데이터를 연계하여 LTV 뿐만 아니라 CoLTV 지표를 추정하여 임대차주의 상환위험을 분석하였다. 분석결과, LTV로만 상환위험을 파악하는 경우, 전세임대차주보다 월세임대차주의 상환위험이 더 컸으나, CoLTV를 이용하면 전세임대차주의 상환위험이 더 크게 나타났다. 이를 통해서 주택담보대출이 있는 전세의 임대차주의 상환위험이 높아, 임차인의 보증금에 손실이 발생할 가능성이 있으며 이를 위해 CoLTV지표를 통한 위험관리, 전세금반환보증과 같은 보증제도를 활성화할 필요가 있음을 밝혔다. 또한 임대계약의 특성과 차주의 개인 특성에 따라 임대차주의 상환위험에 미치는 영향이 다르게 나타남에 따라 임대차주의 개별적 특성을 충분히 고려해야 위험을 관리해야 함을 밝혔다. 이 연구는 개념적으로 논의되던 CoLTV를 금융빅데이터인 개인신용정보와 주택빅데이터인 주택실거래 정보를 결합하여 산출하였으며, 이를 통하여 임대차주들의 계약 및 개인적 특성별로 상환위험을 분석하고 시사점을 제시했다는 점에서 의의가 있다.