본 연구는 국가채무가 자살에 이르는 경로를 찾고자 하였다. 변수는 GDP대비 국가채무비율(이하 '국가채무비율'), 생활물가지수, GDP대비 가계부채비율(이하 '가계부채비율)과 인구10만명당 연령표준화자살률(이하 '자살률)이며, 국가통계포털의 2001년부터 2015년까지의 표준화한 자료를 이용하여 기술통계, 경로분석을 실시하였다. 분석도구는 IBM SPSS 22와 Amos를 활용하였다. 연구 결과, 국가채무비율-생활물가지수-가계부채비율-자살률의 경로를 확인할 수 있었으며, 국가채무비율이 생활물가지수에 대한 직접효과는 0.954이며, 생활물가지수가 가계부채비율에 미치는 직접효과는 0.904이며, 가계부채비율이 연령표준화 자살률에 대한 직접효과는 0.675로 직접효과가 큰 값을 갖는 것으로 분석되었다. 간접효과는 GDP대비국가채무비율이 가계부채비율로 0.862, GDP대비국가채무비율이 연령표준화자살률로 0.581, 생활물가지수가 연령표준화자살률로 0.610이 존재하였으나, p>0.05로써 유의미하지 않은 것으로 분석되었다.
본 연구는 우리나라 도시가계의 부채보유여부 및 부채부담의 관련요인을 규명하고자 하였다. 분석을 위하여 국민은행이 실시한 1990년도 가계금융이용실태조사 자료를 이용하였다. 부채보유여부의 관련요인분석을 위하여 로짓분석을 사용하였으며, 월평균가계소득에 대한 월평균부채상환액의 비율로 측정된 부채부담에 대한 관련요인의 분석을 위하여는 회귀분석을 사용하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. (1) 도시가계의 부채보유비율은 38.2%였고, 부채를 보유할 확률은 가계속득, 금융자산, 주택소유여부, 가구주 연령과 유의한 상관관계가 있었다. (2) 부채보유가구의 평균부채부담율은 33.99%였고, 부채부담은 가계소득, 금융자산, 부채원 수, 가구주 직업 및 거주지역과 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to investigate the determinants of households with risky debt loads. The study used financial ratios to determine which households were over-indebted. The 3 ratios used were Debt to Asset ratio, Debt to Financial asset ratio, and Debt Service ratio. Data for this study was the 2011 Survey of Household Finance. Households that demonstrated total debts of 70% or more when compared to total assets were 8.8%. Households that demonstrated a debt load totaling 5 or more times their total financial assets were 19%. Households with monthly repayment obligations of 40% or more of disposable income were 20%. Households that fulfilled all 3 financial ratio criteria were 1.5% of total indebted households. Over-indebted households demonstrated severe economic condition in terms of debt, but not all over-indebted households were categorized as being in economically vulnerable group. The major determinants of households with risky debts were income, asset, purpose of loans, and spending behavior of the households.
최근 가계부채의 급증과 경제적 변화는 가구의 현금 흐름에 많은 영향을 미치고 있고, 높은 원리금 상환부담으로 부실위험이 증가하였다. 이에 선행연구들은 가계부채에 대한 객관적 상환부담지표를 구성하여 다양한 논의를 진행하고 있지만, 수요자 인식에 대한 연구는 상대적으로 부족하였다. 본 연구는 2016년 가계금융복지조사를 이용하여 가구의 소득분위별 가계부채 주관적 상환부담요인을 도출하여 비교 분석하였다. 연구결과는 소득 1 2분위에서 월세, 신용카드대출, 주거마련 대출비율이 높을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다. 소득 3 4분위는 60대 이상, 가구원수, 부동산담보대출이 많을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다. 소득 5분위는 부채상환마련 대출비율이 높을수록 원리금 상환에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 국내의 가계부채 규모가 지속적으로 증가하고 가계의 재정건전성은 약화되는 상황에서 높은 가계부채 수준이 정신건강, 구체적으로 우울감 및 자살생각에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 한국복지패널 4~10차(2009~2015년 조사) 자료를 사용하였고, 패널확률효과모형과 패널고정효과 모형을 결합한 하이브리드 방법을 적용하여 인과관계를 종단분석하였다. 연구결과는 높은 가계부채 수준이 우울감의 위험을 상당히 높임을 보여주었다. 가처분소득 대비 총부채액 비율이 400%를 넘는 경우 그 비율이 100% 미만인 경우보다 우울감의 위험이 1.5배 높아졌고, 가처분소득 대비 부채상환액 비율이 30%를 넘는 경우 10% 미만일 때보다 우울감의 위험이 1.66배 상승하였다. 이 연구는 경제적 측면뿐만 아니라 비경제적 측면까지 고려한 신용회복 지원제도의 마련과 함께 과중채무자에 대한 정신건강 서비스 연계의 필요성을 시사한다. 또한 부채수준이 정신건강에 영향을 미치는 중요한 사회경제적 요인임을 확인하여 건강결정요인에 관한 이론을 풍부히 하는데 기여하였다.
본 연구에서는 국내 최초로 총 2,210만명의 개인신용 전수미시자료에 기초하여 차주별 특성 및 금융업권별로 부채상환능력을 비교 분석하고, 거시경제 충격에 따른 금융권역별 총부채상환비율(DTI)과 불량률의 변화, 차환위험 분석 등을 통해 가계부채의 건전성을 평가하였다. 실증분석 결과, 차주별로는 저소득 근로자와 고소득 자영업자의 부채상환부담이 상대적으로 높고, 금융업권별로는 캐피탈 및 카드사의 저소득 차주군, 상호저축은행의 고소득 차주군, 은행과 제2금융권 금융회사로부터 복수의 부채를 보유한 차주군의 부채상환능력이 특히 취약한 것으로 분석되었다. 시나리오 분석 결과, 향후 연간 금리 상승폭이 3%p, 소득감소율이 5% 수준 이내인 경우 가계의 부채상환부담 및 불량률 상승효과는 금융권이 현재의 자기자본으로 충분히 흡수할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 세부 권역별로는 캐피탈, 카드사, 상호저축은행 등 이미 차주의 DTI가 높은 제2금융권을 중심으로 가계부채의 부실화 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 최근 가계부채 증가가 고소득층의 주택담보대출을 중심으로 이루어져서 상대적으로 안전하다는 견해가 있으나 고소득 차주군, 특히 자영업 고소득 차주군의 DTI 및 고위험군 비중이 높게 나타나, 향후 DTI 규제, 금리 상승 등으로 만기도래하는 일시상환형 주택담보대출의 차환이 어려울 경우 주택가격 하락과 함께 가계부실이 증가할 수 있음에 유의할 필요가 있다. 본 분석 결과는 기존의 거시총량지표를 이용한 가계부실위험 모니터링과 더불어 CB 등 미시자료를 이용한 차주 단위 분석을 결합하여 거시건전성 감독 차원에서 보다 심층적인 가계부채의 위험관리가 필요함을 시사한다.
This study analyzed the differences in household debt characteristics by wealth levels. The dataset used was the 2000 National Survey of Family Income and Expenditure. The major findings of this study were as follows; First, about 49% of sample owned some amounts of debt. Household in high wealth levels had lowest debt burden while households in low wealth level had highest debt burden. Second, the amounts of debt owed to financial agents were highest regardless of wealth levels. Third, all groups borrowed money for the purpose of purchasing real estate.
This study examined the insolvency of debtors using multiple-indicator approaches and compared the outcomes across income levels with the 2016 'Household Financial and Welfare Survey'. This study used (1) the total debt to total assets ratio (DTA), (2) the total debt service ratio (DSR), and (3) the Household Default Risk Index (HDRI) recently developed by the Bank of Korea. Households in the lowest income quintile were more likely to be insolvent than any other income group. Demographics, such as age and gender of the household head, and most of the financial variables significantly increased the likelihood of insolvency based on the DTA. The number of household members and job status increased the likelihood of insolvency based on the DSR. Also, age, gender of the household head, and most of the financial variables increased the likelihood of household insolvency based on the HDRI after controlling for other demographics and financial variables.
This study examined the insolvency likelihood of young debtors from the 2018 Household Financial and Welfare Survey. This study used the Household Default Risk Index (HDRI), which considers the ratio of total debt to total assets (DTA), and a total debt service ratio (DSR) to examine the insolvency level of debtors. The descriptive analyses showed no difference in frequency of households with a high probability of insolvency between those less than 35 years of age and those over 35 years of age. However, the median HDRI value for those less than 35 years of age was higher than those over 35 years of age. The multivariate analyses indicated that educational expenses for young Korean debtors was a factor that increased their probability of insolvency, while income was the only variable that decreased their insolvency likelihood.
This study investigated the effects of the householder's age as a proxy for the family life cycle stage variable and the householder's occupation on the household financial structures. Household financial structures are analyzed by the components of two financial statements(the income and expense statement and the balance sheet statement) and selected financial ratios. The data came from the 1998 Korean Household Panel Study. It was found that the age profiles of household finances such as household income, expenditure, savings and consumption rate, financial assets, real assets and home ownership, debt and net worth usually vary according the householder's occupation. The ratios of debt repayment and the liquidity ratios also vary in part as age changes for each occupational group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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