이자율과 자산가격 변동에 따른 가계부채의 민감성 분석

Abstract

해마다 늘어나는 가계부채의 위험성에 대한 우려는 지속적으로 제기되고 있다. 이러한 가계부채가 문제인 것은 늘어나는 가계부채는 가계에 소비여력을 줄이게 하고 이는 기업의 투자를 위축, 나아가 경기 침체로 연결될 수 있기 때문이다. 또한 갑작스러운 경제 충격으로 인해 가계에 신용위험이 생기면 이는 금융시스템의 안전성에도 위협을 가할 수 있다. 그래서 지속적으로 가계부채 증가세에 관심을 기울이고 가구의 건전성을 평가하는 것은 중요하다. 본 연구는 국내 가계 부채 신용위험을 이끄는 주요 요인을 살펴보고 스트레스 테스트에 의해 이자율과 자산가격 충격이 가계의 신용 위험에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 가계의 부채가 결과적으로 금융기관의 건전성에 어떠한 영향을 미치는 지도 알아보았다. 이를 위하여 우선 통계청의 가계금융복지조사 2014년이 제공하는 가구별 연간 원금 상환 또는 이자 납부 연체 여부 정보를 활용하여 금융부채 보유 가구의 부도 확률을 계산하였다. 그리고 이 금융부채 보유 가구의 부도 확률을 기초로 가구의 예상 신용위험 노출액 (Exposure at default) 비율과 예상 손실률 (Loss given default)을 추정하였다. 이를 토대로 이자율과 자산가격에 충격이 발생하였을 때 가구의 예상 신용위험 노출액 (Exposure at default) 비율과 예상 손실률 (Loss given default)의 변화를 살펴보았다. 본 연구와 기존의 스트레스 테스트 연구와의 차이점은 충격의 종류에 관한 것이다. 경제는 부정적 충격만 받는 것이 아니라 긍정적인 충격을 받기도 한다. 예를 들어 정부가 경기를 부양시키기 위하여 금리 인하 정책을 펼칠 경우 가계의 입장에서는 이자 지급의 부담이 덜어져 금리 인하는 긍정적인 충격으로 작용할 수 있다. 또 부동산 시장 호황이나 기타 실물 자산 가격 상승 충격은 가구의 보유 자산 가액을 높여 줌으로써 가구 재무 상태에 긍정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 충격을 부정적 충격뿐만 아니라 같은 크기의 긍정적 충격을 함께 고려하여 각각의 영향이 다르게 나타날 수 있는지 다방면으로 나누어 분석하고 이에 대한 시사점을 찾아보고자 하였다. 가구를 소득분위, 연령, 종사상 지위 등으로 구분하여 충격에 대한 영향을 살펴봄으로써 각 구분별 어느 부류가 이자율과 자산가격 충격에 취약한지를 평가하였다. 이는 가계 부채 문제를 미시적으로 접근하여 해결 하는 데에 실마리를 제공해 줄 수 있다. 더 나아가 가계의 신용 위험이 금융시스템에 미치는 영향은 어느 정도인지 알아보기 위하여 금융기관을 은행기관과 비은행기관으로 나누어 이들의 건전성을 평가하였다. 분석 결과 금리 충격이 자산가격의 충격보다 큰 것으로 나타났다. 또한 전체 가구에서 이자율 상승과 이자율 하락의 영향을 비교하였을 때 이자율 상승으로 인한 예상 신용 노출액 비율 증가가 이자율 하락으로 인한 예상 신용 노출액 비율 감소보다 더 컸다. 이는 전체 가구를 대상으로 봤을 때 이자율 상승으로 인해 늘어나는 부실 위험 부채가 이자율 하락으로 인해 줄어드는 부실 위험 부채보다 큰 것으로 부정적 이자율 충격의 영향이 긍정적 이자율 충격보다 큰 것으로 보인다. 가구를 소득분위 기준으로 분류하였을 때에는 저소득층의 예상 신용 노출액의 비율과 예상 손실률이 컸다. 하지만 이자율 상승 충격의 영향으로 증가하는 예상 신용 노출액의 비율은 고소득층이 컸다. 가구주 종사상 지위를 기준으로 분류하였을 때는 급여 생활자인 근로자들은 자영자 또는 무직 계층에 비해 상대적으로 예상 신용위험 노출액 비율이 양호했다. 그런데 자영자의 경우 타 종사상 지위에 비해 이자율 충격이나 자산가격 충격에 더 민감하게 반응하였다. 가구주 연령을 기준으로 구분하였을 때는 연령대가 높을수록 예상 신용 노출액의 비율은 증가하다 다시 감소하는 경향이 나타났다. 또한 고연령층이 자산가격 충격에 대한 예상 신용 노출액 비율의 변화가 크고 예상 손실률의 변화가 작은 것으로 나타났다. 한편 가계의 신용위험이 금융기관에 미치는 영향을 분석한 결과 상대적으로 신용도가 높은 가구가 이용하는 은행기관의 예상 신용 노출액의 비율과 예상 손실률이 비은행기관의 예상 신용 노출액의 비율과 예상 손실률보다 낮았다. 그러나 은행기관과 비은행기관 모두 예상 손실률은 자산가격 하락 충격에 민감하게 반응하였다. 한편 BIS 자기자본 비율을 고려해 보았을 때 신용 위험이 가계 부채에만 국한되어 있다면 은행의 건전성은 대체로 양호한 것으로 보였다.;The concern of increasing household debt has long been brought up. Decreased expenditure by indebted household links to shrunk investment by corporate and economic recession. In addition, abrupt economic shock makes household’s credit risk rise. Then it threatens financial system’s stability as a whole. Therefore it is important to focus on increasing household debt and evaluate household debt soundness. This study analyzes the leading element of household credit risk. Using stress test it evaluates the impact of interest rate shock and asset price shock on household credit risk. In addition it analyzes the impact of household debt on financial sector. This study uses the answer of question about whether the household was in arrears one year ago. This information was obtained in household level data written by the Korea Statistic. Based on it, this study calculates EAD(Exposure at Default rate) and LGD(Loss Given Default rate). Then it analyzes how much these indicators change when there is interest rate shock or asset price shock. The difference between this study and the existing study is the kind of economic shock. Economy not only get negative shock but also get positive shock. For example, if the government cuts interest rate in order to stimulate the economy, households’burden of interest payments can be eased. Therefore interest rate cuts may act as a positive shock. Booming real estate market and other increasing real assets price have also positive effect on household financial status. This study analyzes the impact of both negative shock and positive shock on household debt. By separating households into income quintile, age and job status of household head, this study also analyzes which group is vulnerable to interest rate shock and asset price shock. Furthermore, the impact of household credit risk passed on to the financial system is evaluated. The results show that interest rate impact is greater than that of asset price. It also reveals that the impact of negative interest rate shock is larger than that of positive interest rate shock. In the case of separating households by income quintile, it is revealed EAD and LGD of lower income quintile is greater than those of higher income quintile. In the case of separating households by the job status of head, the households whose head is employee have lower EAD and LGD than remaining households. In the case of separating households by the age of head, EAD increase first and then decrease as the age of head goes up. The analysis of households’ credit risk impact on financial institutes results that the EAD and LGD of bank are lower than those of nonbank. It also reveals both bank and nonbank are sensitive to asset price shock. If the credit risk is confined to household debt, soundness of banks seemed favorable.