(브리프) 금융 빅데이터를 이용한 임대차주의 리스크 분석
- 작성일2017-04-17
- 분류보도자료
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국토정책BRIEF (2017.4.17) 금융 빅데이터를 이용한 임대차주의 리스크 분석 |
□ 최근 주택담보대출을 중심으로 가계부채가 큰 폭으로 증가하면서 주택금융시장의 건전성 관리에 대한 관심이 증대
ㅇ 주택금융시장의 건전성 지표로 LTV(주택담보대출비율), DTI(총부채상환비율) 등을 활용하고 있으나 전월세시장의 특성을 고려하여 임대보증금을 포함한 CLTV(Comprehensive Loan to Value) 지표를 점검할 필요
ㅇ KCB(Korea Credit Bureau)의 개인신용정보와 국토교통부의 주택실거래가 자료의 빅데이터를 연계할 경우 LTV, DTI뿐만 아니라 CLTV 지표의 산출이 가능
ㅇ 주택담보대출 보유 차주 중에서 LTV 70% 이상인 고위험 차주의 비율은 전세의 경우 13.2%, 월세의 경우 21.1%로 나타났으며, CLTV 70% 이상인 고위험 차주의 비율은 월세 50.3%, 전세 77.5%로 큰 폭 상승
ㅇ 주택을 임대한 매수인 중에서 주택담보대출 보유 차주의 비중이 전세 21.9%, 월세 35.0%인 점을 고려하면, 전체 임대인 중에서 CLTV가 70%를 넘는 비율은 전세 17.0%, 월세 17.6%를 차지하는 수준
ㅇ 연체율의 경우 LTV와 CLTV가 70% 이상인 차주가 70% 미만인 차주보다 연체율이 높았으며, 특히 CLTV가 70% 이상인 차주의 연체율은 전세 3.6%, 월세 1.6%로 높은 수준
ㅇ 임대차주의 주택담보대출 연체율은 최근 저금리 기조로 하락추세이며, 주택유형별, 주택가격구간별, 연령별, 소득구간별로 상이한 것으로 나타남
<정책과제>
① 개인신용정보와 주택실거래가격 등 주택과 금융의 빅데이터를 활용한 다양한 분석을 시도함으로써 정책적 활용도를 제고할 필요
② 주택담보대출 보유 차주 중에서 LTV가 70% 이상인 고위험 차주의 비중은 상대적으로 낮지만, CLTV가 70% 이상인 고위험 차주의 비중은 높게 나타나는 점을 고려하여 주택금융의 리스크를 관리할 필요
③ 특히, 과도한 CLTV는 임차인의 보증금 손실에 대한 위험을 가중시키는 문제가 있으므로, 주택가격 대비 임대보증금 비중이 높은 경우 보증금의 일부를 월세로 전환하는 방안을 검토할 필요
④ 임차인의 깡통전세에 대한 위험부담을 완화시킬 수 있도록 전세보증금반환보증 가입을 적극적으로 유도할 필요
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