글로벌 금융위기를 전후한 부동산PF 연체율의 영향요인 :A study on risk factors of real estate project financing default rates before and after the global financial crisis

이갑섭

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 이갑섭 (전주대학교, 전주대학교 대학원)

지도교수: 민규식

발행연도: 2015

저작권: 전주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수29

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 금융위기 이전과 이후 부동산PF 연체율에 미치는 영향요인을 실증분석하였다.
본 연구는 2006년 1월부터 2012년 12월까지의 월별 시계열 자료를 2008년 9월을 기준으로 금융위기 이전과 이후로 나누어 부동산PF 연체율에 미치는 영향요인을 VAR 모형을 통해 분석하였다.
분석결과 부동산PF 연체율에 영향을 주는 변수로 연체율 내생변수가 가장 영향력이 높게 나타났으며, 특히 금융위기 이후 그 영향력이 확대되는 것으로 나타났다. 금융위기 이전에는 연체율 다음으로 미분양주택, 금리와 실물경기의 영향력이 높은 것으로 나타났다. 반면 금융 위기 이후에는 연체율 다음으로 실업률이 높게 나타났다. 고용창출을 통한 소득증가 등 실물경기의 영향력이 높은 것으로 나타났다.
본 연구결과에서와 같이 금융위기 도래시 부동산 PF의 연체는 연체율 자체의 내생변수와 실업률과 같은 실물경기에 의해 영향을 주로 받는다. 따라서 부동산PF 부실 축소방안은 부동산PF 연체의 내생적 요인을 개선하고 고용창출을 통한 산업생산 증대, 소득증대 등 실물경기를 활성화하여 부동산 경기활성화의 선순환 구조를 가져옴을 목표로 하여야 한다. 이러한 방안이 금융기관의 부실을 낮추고 사회경제적 비용을 줄일 수 있는 방안이라고 생각된다. 이를 통해 적시적소에 원활한 자금지원을 통한 주택공급 및 주택거래 활성화의 순기능을 회복할 수 있었으면 한다.
본 연구는 고정된 시점에서 관측되는 횡단면적 특성변수만을 고려하여 부동산PF 연체율 결정요인 분석한 선행연구들과 달리 시간의 경과에 따라 관측되는 시계열 자료를 활용하여 부동산PF의 부실요인의 설명력을 높였으며, 부동산PF 부실화에 심각한 영향을 주었던 금융위기 영향력을 분석하여 금융기관의 건전성과 정부의 정책적 효과를 제고하고자 한 점이 본 논문의 기여라 할 수 있다.

This study focuses on the empirical analysis with regard to the credit risk factors affecting the delinquency rates of real-estate PF loans before and after the financial crisis of 2008.
This study divided the monthly time-series data from January 2006 to December 2012 into two sub-samples, before and after the financial crisis of 2008, and analyzed each sub-sample’s risk factors affecting the delinquency rates of real-estate PF loans using VAR model.
As a result, for explaining the delinquency rates of real-estate PF loans, real-estate projects’ endogenous factors turned out to be the most powerful; their influence became stronger especially after the crisis. Among the other risk factors, unsold houses, interest rates and real economic indicators showed significant influence on the delinquency rates before the crisis. On the other hand, the condition of real economy represented by unemployment rates was the only influential factor except the endogenous factors after the crisis.
As stated by the findings of this study, after the crisis, the delinquency of real-estate PF loans is mainly affected by their endogenous factors and real economic indicators such as unemployment rates. Thus, in order to normalize non-performing real-estate PF loans, financial institutions should manage the endogenous risks of real-estate projects, rather than withdrawing loans. Likewise, the government should boost the real-estate economy with measures to lift real-economic growth. By the measures, the government can reduce the default of PF loans with low socioeconomic costs. Also, the financial institutions can reclaim their primary role of timely providing credits to housing industry.
In order to estimate better the risk factors affecting the delinquency rates, this study examines time-series analysis while prior researches have been limited to cross-section analysis, which is this study’s contribution to ongoing discussions over real-estate PF loans. Also, it draws findings to support financial institutions’ risk management and the government’s policy-making by analyzing the impact of financial crisis of 2008 over the delinquency of real-estate PF loans.

#금융

제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
제2절 연구의 범위 및 방법 3
제3절 선행연구 검토 6
1. 가계·주택담보대출 연체율 관련 선행연구 6
2. 부동산PF 관련 선행연구 8
3. 본 연구의 차별성 14
제2장 이론적 고찰 16
제1절 부동산PF 16
1. 프로젝트 파이낸싱 개념 및 특징 16
2. 부동산PF의 개념 및 구조 17
3. 부동산PF 사업위험 및 신용보강 22
4. 부동산PF의 심사 29
5. 미국과 국내 부동산PF 구조 비교 34
제2절 2008년 금융위기와 부동산 정책 38
1. 2008년 금융위기 38
2. 부동산 정책 및 금리 인하 40
제3절 부동산PF 연체율과 시장현황 42
1. 연체율 42
2. 부동산PF 시장규모와 연체율 현황 45
제3장 연구모형 48
제1절 변수의 선정 48
1. 부실화지표 48
2. 거시경제 지표 49
3. 변수 선정 55
제2절 연구 모형 56
1. 연구 모형 및 가설 56
2. 분석절차 및 단계 58
제4장 실증분석 60
제1절 기초자료 분석 60
1. 기술통계량 60
2. 변수의 변동추이 63
제2절 단위근 검정 69
제3절 그랜저 인과관계 분석 71
제4절 충격반응분석 및 예측오차 분산분해 분석 75
1. 결정모형 추정결과 75
2. 충격반응 분석 76
3. 예측오차 분산분해 분석 82
제5절 실증분석 분석결과 및 시사점 85
1. 분석결과 85
2. 의의 및 시사점 85
제5장 결 론 88
제1절 연구결과 요약 88
제2절 연구의 한계 및 향후 과제 89
참고문헌 91
ABSTRACT 100

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)