은행권 가계 및 기업대출 연체율 전망과 위기 시나리오 분석

[힘힘]

은행권 가계 및 기업대출 연체율 전망과 위기 시나리오 분석

<요약>

본 연구는 은행권 가계 및 기업대출 연체율의 전망과 상방 리스크 점검을 목적으로, 대규모 베이지안 VAR(LBVAR) 모형을 구축한다. 표본외 예측 수행 결과, LBVAR 모형은 랜덤워크 벤치마크 대비 우월한 예측력을 보였다. 파라미터 추정에서는 연체율이 금리·물가 등 차입비용 시차변수와 양(+)의 관계를 보인 한편, 실물지표·주택가격과는 음(-)의 관계를 보였다. 사후예측분포에 따르면 가계 및 기업대출 연체율이 각각 0.41%, 0.68% 수준으로 완만하게 상승할 것으로 예측된다. 또한 세 가지 충격 시나리오에 대한 조건부 전망에서는 시나리오 유형에 따라 취약 부문이 다르게 나타났다. 주택시장 침체 시나리오에서는 신용위험 확대 폭이 기업 부문에서 상대적으로 더 컸다. 반면 대외 충격 시나리오에서는 가계 부문에서 신용위험 확대가 더 두드러졌고, 고물가·고금리 시나리오에서는 연체율 전망의 변화가 제한적인 수준에 그쳤다. 본 연구는 연체율의 분포예측과 시나리오 기반 상방 위험 점검을 결합함으로써, 정책당국의 거시건전성 리스크 평가 및 선제적 대응에 유용한 실증적 근거를 제공한다.

1. 연구 목적 및 분석 모형

이 연구는 은행권의 가계대출 및 기업대출 연체율을 전망하고, 향후 발생할 수 있는 상방 리스크(연체율 상승 위험)를 점검하기 위해 수행되었습니다. 이를 위해 거시경제 변수와 금융 지표 간의 복잡한 영향을 효과적으로 추정할 수 있는 대규모 베이지안 VAR(LBVAR) 모형을 구축하여 분석했습니다.

2. 주요 분석 결과

• 우수한 예측력: 구축한 LBVAR 모형은 기존의 랜덤워크 벤치마크 모형 대비 우월한 예측력을 보였습니다.

• 연체율 결정 요인:

  • 양(+)의 관계: 금리, 물가 등 차입비용과 관련된 시차 변수들이 상승하면 연체율도 높아집니다.

  • 음(-)의 관계: 실물경제 지표나 주택가격이 하락할 때 연체율이 상승하는 경향을 보였습니다.

3. 향후 연체율 기본 전망

모형의 사후예측분포에 따른 기본 전망(Baseline) 결과, 향후 은행권의 연체율은 완만하게 상승하여 가계대출은 0.41%, 기업대출은 0.68% 수준에 이를 것으로 예측되었습니다.

4. 3대 위기 시나리오별 조건부 전망

연구진은 특정한 거시경제적 충격이 발생했을 때를 가정한 세 가지 시나리오 분석을 수행했으며, 충격 유형에 따라 취약 부문이 다르게 나타났습니다.

1. 주택시장 침체 시나리오: 기업 부문의 신용위험(연체율) 확대 폭이 상대적으로 더 크게 나타났습니다.

2. 대외 충격 시나리오: 가계 부문에서 신용위험 확대가 더 두드러지게 관찰되었습니다.

3. 고물가·고금리 시나리오: 우려와 달리 연체율 전망의 변화폭이 비교적 제한적인 수준에 그쳤습니다.

정책적 시사점 이 연구는 연체율이 단순한 수치로 어떻게 변할지 예측하는 것을 넘어, 발생 가능한 다양한 위기 시나리오 하에서 상방 위험을 수치화했습니다. 이를 통해 정책당국이 거시건전성 리스크를 평가하고 선제적 대응책을 마련하는 데 유용한 실증적 근거를 제공한다는 점에 의의가 있습니다.