이항분위회귀모형을 이용한 주택담보대출 연체율의 분포적 특성 연구

Abstract

본 연구는 차주단위 주택담보대출 연체율의 분포적 특성을 고려한 스트레스 테스트방법론을 제시하고자 하였다. 이를 위해 분포적 특성연구에 자주 사용되어 왔던 분위회귀모형을 종속변수가 이항인 경우로 확장한 이항분위회귀모형을 개발하였다. 베이지안||||접근방법에 기반한 이항분위회귀모형의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, LTV, DTI와 같은 연체율의 영향요인들이 종속변수의 분포상의 위치에 따라 영향력이 변화한다. 전통적인 로짓모형에 의하면 LTV보다는 DTI의 영향력이 크게 나타난다. 그러나 평균보다||||높은 분위를 추정하면 LTV의 영향력은 커지는 반면, DTI의 영향력은 감소하는 것으로 분석되었다. 둘째, 차주단위 연체율은 분포상 극단적인 위치로 갈수록 급격히 높아지는것으로 나타났다. 마지막으로 연체율 모형에 기반하여 스트레스 테스트를 실시하였다.||||거시 경제 충격에 기반한 스트레스 테스트 결과는 연체율이 분포상 극단(95%분위)에서로짓모형에 비해 2.74배 높아지는 것으로 나타났다This study aims to offer a new empirical methodology, the binary quantile regression model,in modeling residential mortgage delinquency. Although it is well-developed for a continuous dependent variable, the quantile regression technique for a discrete response variable is not yet firmly settled. In this paper, we develop a parametric binary quantile regression model to||||estimate the risk of mortgage delinquency in Korea, which is implemented through a Markov-Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Based on a borrower level mortgage performance data set, our empirical results show that: the main drivers of mortgage default observed in the U.S., such as LTV, DTI, and consumer credit ratings, are all important explanatory factors||||in Korea; the magnitudes of impacts of those independent variables vary across four quantiles defined (50th percentile, 90th percentile, 95th percentile, and 99th percentile); and, while DTI was shown to have a larger impact on the delinquency risk under the conventional logistic model and the 50th quantile regression, the effect of LTV magnifies in the higher-risk quantiles. As a subsequent step, we perform a stress testing by defining three severe economy-wide stress events, and demonstrate that the logit model based delinquency prediction generates significantly under-biased estimates compared to the outcomes of the quantile regressions. For example, the 95th quantile regression predicts the delinquency rate that is 2.74 times higher than that from the logit model assuming a same stress scenario