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[표지]
[요약]
[정책과제]
[1. 금융빅데이터 활용의 필요성]
최근 주택담보대출을 중심으로 가계부채가 큰 폭으로 증가하면서 주택금융시장의 건전성 관리에 대한 관심이 증대
주택금융시장의 건전성 지표로 LTV(주택담보대출비율), DTI(소득대비상환비율) 등을 활용하고 있으나, 전월세시장의 특성을 감안한 지표를 활용하여 점검할 필요
[2. 금융 빅데이터와의 연계 및 분석표본의 설정]
KCB(Korea Credit Bureau)의 개인신용정보자료와 국토교통부의 주택실거래가자료 및 확정일자 신고자료 데이터를 매칭하여 LTV 및 CLTV 값을 산출
CLTV 산정에 있어서 제약요인을 고려하여 다음과 같이 분석표본을 설정
2011년부터 2015년까지의 매매 실거래 정보, 임대차 계약 정보, KCB 개인신용정보의 매칭 결과 총 13.1만 건이 분석대상으로 추출
[3. 임대차주의 상환위험 분석 결과]
주택담보대출 보유 차주 중 LTV 70% 이상인 고위험 차주1)의 비중은 월세가 더 높았으나, 임대보증금을 고려한 CLTV 70% 이상인 고위험 차주의 비중은 전세가 더 높은 것으로 나타남
LTV, CLTV 분포를 통하여 전세차주가 가지고 있는 상환위험을 살펴보면, LTV 분포에 비하여 CLTV 분포가 오른쪽(즉, 고위험)으로 치우쳐 있음
주택담보대출 연체율을 살펴보면, LTV뿐만 아니라 CLTV 또한 연체율에 영향을 주는요인으로 나타남
[4. 임대차주의 계약 및 차주 특성별 상환위험 분석 결과]
주택구매 연도별로 살펴볼 때 2014~2015년 사이 전세차주의 고CLTV 비중이 감소한 반면,월세차주의 경우 LTV와 CLTV에서 상환부담이 높은 임대차주의 비중이 동시에 증가
주택유형별로는 연립/다세대의 전세주택에서, 주택가격 구간별로는 2억 원 미만의 전세주택에서 연체율이 상대적으로 높게 나타남
연령대별로는 대체로 전세의 경우 연령이 높을수록, 월세의 경우 연령이 낮을수록 높은 연체율을보였으며 소득구간별로는 전세의 경우 소득이 낮을수록 높은 연체율을 보이는 경향이 뚜렷
[5. 결론 및 시사점]
개인신용정보와 주택실거래가 데이터 간의 연계를 통해 임대보증금을 포함한 CLTV 지표를산출함으로써 주택금융시장을 보다 정밀하고 다양하게 분석할 수 있는 가능성을 제시
분석결과 LTV로만 상환위험을 파악하는 경우, 전세임대차주보다 월세임대차주의 상환위험이더 큰 것처럼 보이지만, CLTV를 이용하면 전세임대차주의 상환위험이 더 크게 나타남
주택금융 리스크를 최소화하기 위해 LTV, DTI 금융규제의 가이드라인 외에 임차인의 리스크를 완화시킬 수 있는 정책적 방안이 필요
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