주택담보대출의 채무불이행 위험 연구 : 기계학습접근법

주택담보대출의 채무불이행에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 주로 전통적 계량기법 위주의 분석이 이용되었다. 본 연구에서는 미국 프레디 맥(Freddie Mac)의 유동화된 주택담보대출 자료를 이용하여 기계학습 기반의 채무불이행 모형을 도출하고, 요인별 한계 효과를 계산함으로써 개별 요인이 갖는 통계적 유의성을 확인한다. 기존의 기계학습 모형은 예측력은 우수하나 모형이 현상을 제대로 설명할 수 없는 점은 한계로 지적되어 왔다. 본 연구는 그간 지적되어온 기계 학습의 한계를 넘어, 한계 효과의 개념을 도입함으로써 전통적인 계량 모형과 기계학습 모형의 개별 독립변수의 설명력을 비교하였다. 이를 통해 전통적 방법에 더하여 기계학습 기법이 실무에 보완적으로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.