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[제2019-23호] Systemic Risk of the Consumer Credit Network across Financial Institutions

저자 : 김현학, 정호성
연구조정실 2019.09.16 1437

제목 : 금융업권별 소비자신용 네트워크를 활용한 시스템 리스크 분석
저자 : 김현학(국민대학교 경제학부), 정호성(경제연구원 금융통화연구실)

<요약>

 본고에서는 한국은행 보유 가계부채 패널자료(2012년 1분기∼2017년 2분기)가 나타내는 개별 차주의 대출정보를 이용하여 개별 차주에 따른 금융기관간 연계정도를 파악하고 다수의 금융기관을 이용하는 개별 차주가 유발하는 시스템 리스크를 추정하였다. 또한 차주별 부도확률을 이용하여 개별 차주 부도시 금융기관의 예상손실액을 추정하고 이를 이용하여 개별 차주가 유발하는 금융기관의 리스크 전이수준을 바탕으로 금융기관간 전이 지표(contagion index)를 측정하여 우리나라의 시스템 리스크를 추정하였다. 그 결과, 금융네트워크로 표현된 차주 대출은 은행과 신용카드사간 연계가 강한 반면, 저축은행과 신용카드사간 차주의 부실 연계가 증가하고 있으며, 은행-저축은행, 은행-농·수·축협과의 부실 연계도 여타 연결 고리에 비해 단단한 것으로 나타났다. 전이지표 추이를 살펴보면 2013년 2분기까지 상승하다가 2015년 3분기부터 점차 하락한 후 2017년 2분기부터 상승세를 보이고 있다. 본고의 결과는 개별차주가 유발하는 기대손실의 금융업권간 연결정도 및 전이지수를 통해 금융당국은 금융시장의 시스템 리스크를 모니터링 할 수 있게 하며, 본 논문에서 제시한 시스템 리스크는 금융기관간 대차거래가 아닌 복수 금융기관과 거래하는 차주의 대출 및 기대손실액을 바탕으로 추정하였다는 점에서 기존 연구와 차별성이 있다.

<Abstract>

We investigate a network of financial institutions in Korea using the Korea Consumer Credit Panel (KCCP). The main contribution of this paper is that we construct the network of financial institution from the consumer credit level. We assume each consumer make a loan from multiple institutions so that those institutions share same risk from same consumer no matter of quality or type of loan. Then we construct the financial network between institutions and compute contagion index based on those multiple connection with a weight of default probability of individual borrowers. We found strong connection with banking institutions and credit card firms due to convenience in making small-amount loans with credit cards. However, when we give an weight with default probability to the linkage among institutions, connections of banking institution with savings bank, non-credit card finance corporation and merchant banking are stronger than others, while banking institution holds center position and has biggest amount of loans individually. Contagion index hit a peak in 2013Q1 and then fell rapidly, finally has been fluctuated in relatively low level from 2016 to 2017Q2. The result in our paper enables the authority to watch the systemic risk from consumer credit level with specific consumer type with their default probability.

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