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주택담보대출 LGD 시계열 특성분석 = Time-Series Analysis on the Characteristics of Mortgage LGDs
저자
권혁신 ( Hyuck-shin Kwon ) ; 방두완 ( Doo-won Bang ) ; 김명현 ( Myeong-hyeon Kim ) 연구자관계분석
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2018
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Korean
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119-138(20쪽)
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본 연구는 한국 주택담보대출시장의 주택담보대출특성과 부도시 손실(Loss Given Default, LGD)과의 관계 분석을 위해 기존연구에서 제시한 LGD 횡단면 분석이 아닌, LGD 시계열분석과 분위회귀분석을 사용하여, 스큐된 LGD 단봉분포의 특성을 반영하여 주택담보대출 LGD를 분석하였다. 분석을 위해 시계열분석과 분위회귀분석은 월별 평균 LGD를 이용하여 분석하였다.
시계열 분석결과, LGD에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 월별 평균 경매낙찰률로 분석되었으며, 그 효과는 당기에 한정하는 것을 확인하였다. 또한 분석기간 동안 평균 LGD는 5.9%로 나타났는데, 이는 대부분의 해외 선행연구에서 제시한 LGD보다 낮다고 할 수 있다. 분위회귀 실증분석 결과, 0.3 분위 이상 분위에서 경매낙찰률이 LGD에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 이는 고분위 LGD로 갈수록 경매낙찰률의 영향이 LGD에 미치는 영향이 크다는 것을 의미하며, 결국 높은 손실이 예상되는 주택담보대출이 경매낙찰률에 더 큰 영향을 받는다는 것을 확인하였다.
본 연구는 시계열 분석에 더하여 주택담보대출 변수들이 LGD에 미치는 영향도 추가로 분석하였는데, 주택담보대출 경과기간과 DTI 변수가 LGD에 통계적으로 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 실무적인 관점에서, 주택담보대출 건전성 관리를 위해서는 대출초기에 LGD에 영향을 미치는 변수들의 선제적 관리가 필요하며, 주기적으로 LTV, DTI 등 주택담보대출특성을 점검할 필요성이 있음을 시사한다.
We analyze the relationships between mortgage lending characteristics and default loss (LGD) in the Korean mortgage market using proprietary auction data. We perform both time-series and quantile regression analysis by constructing the monthly average LGD dataset for the former analysis and use individual default data on mortgage loans for the latter analysis.
One of the key findings is the empirical fact that the LGD distribution takes the uni-modal, not the bi-modal distribution widely confirmed by other LGD literature and the average of LGD for the whole period is approximately 5.9%, which is much smaller than the estimated numbers from the previous literature.
Our time-series analysis confirms that the monthly average auction rate is a key determinant associated with the loss given default, which is consistent with the real-estate market expertise. In addition, the lead/lag analysis displays that the effect of the average auction rate on the LGDs only holds for the same time period. To delve into deeper, we rely on the quantile regressions to estimate the effects of other quantiles of the average auction rate on the LGDs. The result shows that the association between two variables becomes pronounced for over 30% quantiles, indicating that the mortgage loans with higher expected losses are more likely to be affected by the average auction rate.
Lastly, we find the statistical significances of the duration of mortgage loans and DTI proxy on LGDs. That is, the longer the average life of a mortgage loan is, the higher the LGD is, and the better the DTI is, the lower the LGD is. This finding provides important policy-oriented implications both for macro and micro-prudential supervision on real-estate markets and the banking system.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.5 | 0.5 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.71 | 0.72 | 1.145 | 0.08 |
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