• 제목/요약/키워드: 부채 취약가계

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가계부채의 결정요인에 관한 실증적 연구 (An Empirical Study on the Influencing factors of Household Debt)

  • 이신남
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권5호
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    • pp.177-183
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    • 2016
  • 본 연구의 목적은 부채보유 가계를 대상으로 가계부채에 미치는 결정요인에 대하여 분석하고자 한 연구이다. 분석 방법으로는 SPSS 22.0을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 부채보유 가계를 대상으로 검증한 결과, 인구통계학적 특성으로는 학력이 낮을수록, 나이가 많을수록, 직업은 농림 및 어업에서 그리고 가구원 수가 많을수록, 성별에 있어서는 여성들이 더 많은 심리적 부채부담을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 부채보유가계 중 월평균 부채상환액과 총자산에 대한 부채부담특성이 심리적 부채부담에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 취약계층을 위하여 부채부담을 낮출 수 있도록 부채 금리를 낮추고, 가계부채자에 대한 이해도를 높이는 것이 필요하며, 그에 적합한 금융교육과 컨설팅이 필요하다는 것을 시사한다. 셋째, 부채보유 가계 중 심리적 부채 부담에 영향을 미치는 요인으로 나이가 많을수록, 소득에 비해 월평균 지급이자 및 상환액이 높을수록, 총자산에 비해 총부채가 많을수록 심리적 부채부담에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가계부채에 영향을 주는 다른 요인은 후속연구에서 다루어질 것이다.

부채 취약가계 결정 요인 (Determinants of Households with Risky Debts)

  • 백은영;성영애
    • 한국생활과학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.225-240
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    • 2012
  • 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.

개인CB 자료를 이용한 우리나라 가계의 부채상환위험 분석 (Risk Analysis of Household Debt in Korea: Using Micro CB Data)

  • 함준호;김정인;이영숙
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제32권4호
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    • pp.1-34
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    • 2010
  • 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.

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랜덤포레스트 모델을 활용한 청년층 차입자의 채무 불이행 위험 연구 (Predicting Default Risk among Young Adults with Random Forest Algorithm)

  • 이종희
    • 가족자원경영과 정책
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    • 제26권3호
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    • pp.19-34
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    • 2022
  • 청년층 및 저소득층을 포함한 취약계층과 제2금융권을 중심으로 한 부채 불이행에 대한 우려가 증가하고 있다. 청년층의 가계부채 건전성은 최근 고용 부진, 학자금대출 부담 증가, 제2금융권에서 고금리 대출 증가 등이 복합적으로 작용하여 더욱 취약해졌다. 본 연구의 목적은 한국의 청년층 차입자를 대상으로 채무 불이행 가능성을 진단하고, 그 가능성에 영향을 주는 요인을 예측하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구는 2021년 「가계금융·복지조사」를 활용하고, 청년층의 채무 불이행 가능성과 관련된 요인들을 포괄적으로 분석하기 위하여 머신러닝 알고리즘의 랜덤포레스트 방법을 적용하였다. 청년층 차입자의 채무 불이행 위험을 예측하는 모형을 탐색한 뒤 중요도 지수를 산출하고, 중요도가 높은 설명변수들을 선별한 뒤, 주요 결정요인들의 부분 의존성 도표를 제시하고자 하였다. 최종적으로 자산대비부채비율(DTA), 의료비 비중, 가계부실위험지수(HDRI), 통신비 비중, 주거비 비중이 주요한 변인으로 나타났다.