본 연구에서는 MBS의 위험 요소인 조기상환에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하고, 이에 더하여 이러한 정책의 함의를 짚어보고자 하였다. 이를 위하여 2004년부터 2014년까지의 자료를 통하여 분석하였다. MBS 조기상환의 주요 요인은 다른 나라의 경우와 마찬가지로 이자율 하락에 따른 차환이다. 하지만, 기존 연구에서 주요하게 다루지 않았던 주택가격변동을 고려했을 때, 한국의 MBS는 주택가격이 상승할 때 조기상환이 증가하는 현상을 보이고 있다. 이는 외국의 연구결과가 보여주는, 경기 하강기 채무자의 상환능력 저하로 압류가 발생하면서 나타나는 외부에 의한 강제적 조기상환이 일어나는 것과 다른 현상이다. 또한, MBS 도입시 주택에 대한 인식전환(투자재에서 주거안정으로)과 그 결과 주택가격 안정을 목적으로 도입되었지만, MBS를 통해 주택자금의 조달이 수월해 지면서 발생할 수 있는 부작용이 작지 않을 수 있음을 보여주고 있어, 정책적 보완이 필요하다.
본 연구에서는 MBS의 위험 요소인 조기상환에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하고, 이에 더하여 이러한 정책의 함의를 짚어보고자 하였다. 이를 위하여 2004년부터 2014년까지의 자료를 통하여 분석하였다. MBS 조기상환의 주요 요인은 다른 나라의 경우와 마찬가지로 이자율 하락에 따른 차환이다. 하지만, 기존 연구에서 주요하게 다루지 않았던 주택가격변동을 고려했을 때, 한국의 MBS는 주택가격이 상승할 때 조기상환이 증가하는 현상을 보이고 있다. 이는 외국의 연구결과가 보여주는, 경기 하강기 채무자의 상환능력 저하로 압류가 발생하면서 나타나는 외부에 의한 강제적 조기상환이 일어나는 것과 다른 현상이다. 또한, MBS 도입시 주택에 대한 인식전환(투자재에서 주거안정으로)과 그 결과 주택가격 안정을 목적으로 도입되었지만, MBS를 통해 주택자금의 조달이 수월해 지면서 발생할 수 있는 부작용이 작지 않을 수 있음을 보여주고 있어, 정책적 보완이 필요하다.
Mortgage-Backed Securities (MBS) was introduced in 1999 in order to stabilize housing market and prevent potential speculation. However, research on MBS is limited, so this paper try to narrow the gap by focusing on the factors relating the pre-payment risk of MBS. We used Granger Causality Validati...
Mortgage-Backed Securities (MBS) was introduced in 1999 in order to stabilize housing market and prevent potential speculation. However, research on MBS is limited, so this paper try to narrow the gap by focusing on the factors relating the pre-payment risk of MBS. We used Granger Causality Validation, Vector Auto Regressive, and HP-filtering with time-series data from 2004 to 2014. This paper shows that the prepayment rate of MBS increases as Mortgage rate decreases because borrowers tend to refinance existing MBS with new lower-rate MBS. In addition, it reveals that the rate increases as housing price increases. This outcome support the hypothesis that introduction of low-rate MBS invites more investment or speculation, and hence the housing price rises. The relationship between the MBS pre-payment rate and housing price is yet a peculiar characteristic of the MBS in Korea.
Mortgage-Backed Securities (MBS) was introduced in 1999 in order to stabilize housing market and prevent potential speculation. However, research on MBS is limited, so this paper try to narrow the gap by focusing on the factors relating the pre-payment risk of MBS. We used Granger Causality Validation, Vector Auto Regressive, and HP-filtering with time-series data from 2004 to 2014. This paper shows that the prepayment rate of MBS increases as Mortgage rate decreases because borrowers tend to refinance existing MBS with new lower-rate MBS. In addition, it reveals that the rate increases as housing price increases. This outcome support the hypothesis that introduction of low-rate MBS invites more investment or speculation, and hence the housing price rises. The relationship between the MBS pre-payment rate and housing price is yet a peculiar characteristic of the MBS in Korea.
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문제 정의
본 연구에서는 MBS 조기상환율에 미치는 요인을 부동산경기변동 별로 측정하고자 한다. 부동산경기변동의 측정에 있어서 주택가격지수는 중요한 측정지표 중 하나이다.
본 연구에서는 시계열 자료를 이용하여 부동산경기변동별로 MBS 조기상환율에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 부동산경기변동에 따라 조기상환위험에 영향을 미치는 변수들이 달라질 것으로 가정하였기 때문에 변수로 선택된 수도권 아파트매매가격지수와 5대광역시 아파트매매가격지수를 HP필터 모형에 적용함으로써 부동산경기 변동을 파악하였다.
본 연구에서는 한국주택금융공사에서 발행한 MBS에 대한 조기상환율을 종속변수로 설정하고, VAR 모형을 사용하여 충격이 발생하였을 때 변수들에 어떠한 반응이 나타나는지 알아보았다. 이를 통하여 본 연구는 MBS의 조기상환율에 영향을 주는 요인들을 파악함으로써 MBS의 합리적인 가격결정에 기여함은 물론 MBS 활성화 및 주택금융 안정화를 도모하고자 한다.
본 연구에서는 한국주택금융공사에서 발행한 MBS에 대한 조기상환율을 종속변수로 설정하고, VAR 모형을 사용하여 충격이 발생하였을 때 변수들에 어떠한 반응이 나타나는지 알아보았다. 이를 통하여 본 연구는 MBS의 조기상환율에 영향을 주는 요인들을 파악함으로써 MBS의 합리적인 가격결정에 기여함은 물론 MBS 활성화 및 주택금융 안정화를 도모하고자 한다.
MBS시장은 거대해지고 있으며 자본시장을 통한 주택자금 조달 확대, 자기자본비율 제고, 금리변동위험 회피 등의 경제적 효과로 인하여 그 중요성이 커지고 있다. 이에 본 연구는 2004년 6월부터 2014년 4월까지 MBS의 조기상환율에 영향을 미치는 요인을 중심으로 연구를 진행하였다. 해외의 MBS의 조기상환은 통상적으로 이자율의 하락에 따른 차환이 주요 요인으로 꼽히고 있으나, 한국의 MBS의 조기상환은 이와 더불어 주택가격의 상승과도 유의미한 관계가 있음을 보여주고 있다.
박연우, 방두완(2011)은 상승기와 하강기로 나누어 분석을 시도하였으나 짧은 시계열의 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구는 아파트매매가격지수로 부동산경기를 나누고, 각 경기마다 MBS 조기상환의 결정 요인에 대해서 분석하여 선행연구들과의 차별성을 갖고자 한다.
따라서 MBS라는 제도가 원래의 목적과는 달리 사용될 수 있으며 이는 오히려 서민들의 주거안정에 방해가 되는 요소로 활용되고 있을 수 있다. 이에 본 연구에서는 초기의 정책목적과 부합하게 MBS 제도가 활용되어 왔는지 파악하기 위하여 주택가격 변동 요인을 포함하여, 조기상환에 영향을 미치는 요인에 대한 기존의 이론적 연구를 발전시키고자 한다.
조기상환율에 영향을 주는 요인으로는 먼저 한국주택금융공사에서 발표하는 주택담보대출금리를 선정하고, 이와 함께 CD91금리를 추가하여 단기금리와 장기금리가 조기상환율에 영향을 미치는 정도의 차이를 분석하고자 하였다.
우리나라는 주택을 자산으로 보는 측면이 강하기 때문에, 우리나라 MBS 시장 또한 기존의 연구에서 다루었던 국가들과 다른 특성을 보일 수 있다. 특히 본 연구에서는 주택을 자산 투자의 관점에서 바라보는 인식에 초점을 두고, 이를 확인하기 위하여 주택가격의 변동과의 관련성에 대한 분석을 실시할 것이다.
제안 방법
상관분석을 통하여 통계적으로 유의하게 선정된 7개의 변수의 단위근 존재여부를 확인하기 위하여 ADF(Augmented Dickey-Fuller)검증을 실시하였다. 그 다음으로 AR(Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial)의 근값을 도출하여 VAR 모형의 안정성을 검증하였다.
다음으로 ADF(Augmented Dickey-Fuller)검증을 통해 데이터의 안정성 즉, 단위근의 존재여부를 확인하였다. 단위근 검증 이후, VAR모형을 적용하기에 앞서, 상관분석과 그랜저인과관계 시행을 통하여 외생성 여부를 파악하고, AR근값을 도출하여 적합성을 검증한 뒤 VAR모형을 사용하였다.
다음으로는 VAR모형 내에서 한 변수에 충격이 발생하였을 때, 동학적 반응이 어떻게 나타나는지를 분석할 수 있는 도구인 충격반응함수를 추정하였다. 즉 충격반응분석은 VAR모형 내 각 회귀방정식의 오차항을 MA확률과정으로 분해한 후, 각 과정의 시차계수들을 이용하여 외부충격에 대한 변수들의 반응을 분석한 것이다.
독립변수와 종속변수인 MBS 조기상환율 간의 상호관계 또는 독립변수들 간의 예측력에 대한 방향성을 검증하기 위하여 기간을 나눠 그랜저인과관계를 실시하였다. <표 3>은 MBS 조기상환율과 주요 변수간의 그랜저인과관계 분석결과를 나타내고 있다.
그러나 MBS는 부동산 상품을 기초자산으로 하는 상품이기 때문에 부동산경기변동 역시 중요한 요인이라고 판단된다. 따라서 VAR모형을 이용하여 부동산경기변동별로 MBS 조기상환율에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 실시하였다. 결과는 위의 <표 4>와 같다.
4로 나타났으며 따라서 모형에 두 변수를 동시에 적용하는 것에 무리가 없는 것으로 판단하였다. 마지막으로 전반적인 거시경제를 반영하는 변수인 어음부도율, 종합주가지수, 경제성장률을 변수로 설정하였다.
본 연구에서는 시계열 자료를 이용하여 부동산경기변동별로 MBS 조기상환율에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 부동산경기변동에 따라 조기상환위험에 영향을 미치는 변수들이 달라질 것으로 가정하였기 때문에 변수로 선택된 수도권 아파트매매가격지수와 5대광역시 아파트매매가격지수를 HP필터 모형에 적용함으로써 부동산경기 변동을 파악하였다. HP필터 모형은 시계열 변수가 갖는 추세 부분과 사이클 부분을 분리하여 경기변동을 파악할 수 있도록 해주는데, 이때의 변동을 파악하여 총 2개의 시점으로 나누었다.
위의 분석을 바탕으로 기간별로 MBS 조기상환율에 영향을 미치는 결정요인들을 분석하였다. MBS 조기상환율에 관한 선행연구들은 주로 이자율을 조기상환율의 중요한 요인으로 평가해왔다.
이에 MBS 발행에 많은 부분을 차지하고 있는 수도권과 5대 광역시 아파트매매가격지수를 이용하여 시계열자료를 구축한 뒤 HP필터링 기법을 활용하여 변동요인과 추세요인을 분리한 뒤 추세 요인을 <그림 1>로 표현하였다. 이를 통하여 2009년도를 기점으로 나누어진 상승국면과 하락 국면을 도출하였다.
이에 MBS 발행에 많은 부분을 차지하고 있는 수도권과 5대 광역시 아파트매매가격지수를 이용하여 시계열자료를 구축한 뒤 HP필터링 기법을 활용하여 변동요인과 추세요인을 분리한 뒤 추세 요인을 로 표현하였다.
종속변수로는 2004년부터 2014년까지 한국주택금융공사가 발표하는 MBS 조기상환율을 설정하였다. 조기상환율은 원금상환액에서 약정상환액을 감한 금액에서 예정잔존원금을 나눠서 구할 수 있다.
다음으로는 VAR모형 내에서 한 변수에 충격이 발생하였을 때, 동학적 반응이 어떻게 나타나는지를 분석할 수 있는 도구인 충격반응함수를 추정하였다. 즉 충격반응분석은 VAR모형 내 각 회귀방정식의 오차항을 MA확률과정으로 분해한 후, 각 과정의 시차계수들을 이용하여 외부충격에 대한 변수들의 반응을 분석한 것이다.
선행연구의 경우 주로 담보대출이 일어나는 주택유형인 아파트를 선정하여 변수로 사용하였다. 특히 그 중에서 5대 광역시 아파트매매가격 종합지수, 아파트경매 매각가율을 사용하였다. 5대 광역시 아파트매매가격 종합지수는 수도권을 제외한 부산, 대구, 광주, 대전, 그리고 울산의 아파트매매가격 지수이다.
대상 데이터
주택가격 변수로는 수도권 아파트매매가격 종합지수, 5대 광역시 아파트매매가격 종합지수를 사용하였다. 선행연구의 경우 주로 담보대출이 일어나는 주택유형인 아파트를 선정하여 변수로 사용하였다.
데이터처리
본 연구의 자료는 시계열이며 그랜저 인과관계 검증을 위해서는 데이터의 안정성이 필요하다(Wang Peng et al, 2014). 상관분석을 통하여 통계적으로 유의하게 선정된 7개의 변수의 단위근 존재여부를 확인하기 위하여 ADF(Augmented Dickey-Fuller)검증을 실시하였다. 그 다음으로 AR(Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial)의 근값을 도출하여 VAR 모형의 안정성을 검증하였다.
이론/모형
다음으로 ADF(Augmented Dickey-Fuller)검증을 통해 데이터의 안정성 즉, 단위근의 존재여부를 확인하였다. 단위근 검증 이후, VAR모형을 적용하기에 앞서, 상관분석과 그랜저인과관계 시행을 통하여 외생성 여부를 파악하고, AR근값을 도출하여 적합성을 검증한 뒤 VAR모형을 사용하였다.
본 연구에서는 월별 데이터를 사용하기 위하여 한국주택금융공사에서 발표하는 만기전상환율을 사용하였다.
성능/효과
(서승환 외, 1999) 이에 정부는 실물경기 부양수단으로 1999년 주택저당채권유동화주식회사(KoMoCo)를 설립하여 주택저당증권(MBS)를 발행해 자산유동화제도를 추진하였다.1) 그러나 KoMoCo의 주택담보대출 구조는 선진국에 비해 만기구조가 단기에 편중되어 있어 대출 원리금이 가계에 부담이 되는 수준이었다. 이는 20년 이상 장기로 주택자금 대출을 가능하게 하는 주택금융제도의 필요성을 낳았고, 그 결과 2004년 3월 KoMoCo를 흡수 통합한 한국주택금융공사(KHFC)가 설립되어 장기저리주택자금을 공급할 수 있는 모기지론을 출시하였다.
2004년부터 2009년까지는 수도권 아파트매매가격지수가, 2009년부터 2014년까지는 5대 광역시 아파트매매가격지수가 상승하였다. 2004년부터 2009년까지는 수도권 아파트매매가격지수가 MBS 조기상환율에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다면, 2009년부터 2014년까지는 5대 광역시 아파트매매가격지수가 MBS 조기상환율에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 우리나라에서 아파트는 소비재뿐만 아니라 투자재로서 인식하게 된다 (허윤경, 장경석, 김성진, 김형민, 2008).
우리나라 MBS에 대한 연구로, 최승두, 김성태(2011)는 VAR 모형을 사용하여 MBS 조기상환에 대한 분석을 실시하였다. 그 결과 모기지금리는 음, 아파트매매지수는 양, 어음부도율은 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 박연우, 방두완(2011)의 연구에서는 패널회귀모형을 사용하였으며 금리스프레드, 대출경과기간, 주택가격 상승률, 주택거래량이 조기상환에 양의 영향을 미친다고 주장하였다.
선행연구들은 조기상환에 결정요인들을 이자율, 거시경제 변수, 부동산경기지표로 나누어 분석하였다. 내용을 종합해 보면 MBS 조기상환에 가장 크게 미치는 요인은 이자율이다. 대출당시의 이자율에 비하여 현재의 이자율이 충분히 낮다면 차환될 가능성이 커진다.
또한, 어음부도율, 5대광역시 아파트매매가격지수, 수도권 아파트매매가격지수가 영향을 미치는 것으로 나타난다. 어음부도율의 경우 과거에는 시중 자금시장 상황을 보여주는 간접지표로 활용되었으나 최근에는 대폭적인 금리자율화로 시중 자금 상황 반영정도가 전보다 많이 미미해졌다.
<표 3>은 MBS 조기상환율과 주요 변수간의 그랜저인과관계 분석결과를 나타내고 있다. 분석결과에 의하면 2004-2009 기간에는 어음부도율, CD91금리, 5대 광역시 아파트매매가격지수, 주택담보대출금리, 수도권 아파트매매가격지수가, MBS 조기상환율에 영향을 미치는 변수로 나타났다. 반면 2009-2014 기간에는 5대 광역시 아파트매매가격지수, 주택담보대출금리만이 MBS 조기상환율에 영향을 미치는 변수로 나타났다.
주택담보대출금리, CD91이 상승하면 MBS 조기상환율은 하락하는 것으로 나타났는데, 충격반응 후 1~2개월 시점에 MBS 조기상환율이 가장 크게 하락하며 이후 점차 회복되어 7개월 이후에는 충격의 효과가 소멸되는 것으로 나타났다. 어음부도율, 5대 광역시 아파트매매가격지수는 MBS 조기상환율에 초기에 양(+)의 영향을 준 뒤 후에 부(-)의 영향을 준 뒤 충격이 사라지는 것으로 나타났다. 그러나 이 4가지의 변수는 조기상환율에 대한 반응의 방향성은 같지만 부동산 경기가 달라질 경우에는 그 반응의 크기 정도가 다르게 나타났다.
종합해보면 MBS의 조기상환율에 가장 크게 영향을 미치는 요인은 다른 나라의 경우와 마찬가지로 이자율이었다. 하지만, 기존 연구에서 크게 고려하지 않았던 주택가격변동을 고려했을때, 주택가격의 변동이 조기상환율에 영향을 미치고 있다는 것을 보여주었다.
충격반응함수 역시 부동산 경기가 변하는 두 구간에서 매우 다른 양상을 보였다. 주택담보대출금리, CD91, 어음부도율, 5대 광역시 아파트매매가격지수는 충격에 대한 반응의 방향은 같았으나 부동산 경기가 변할 때 반응의 크기 정도는 조금씩 다르게 나타났다. 그 외의 변수인 경제성장율, 종합주가지수, 수도권 아파트매매가격지수는 반응의 크기뿐만 아니라 방향성조차 다르게 나타났다.
충격반응함수는 1표준편차의 크기로 충격이 발생할 때 반응함수의 변화를 나타내는 함수로서, 충격과 반응의 크기가 표준편차로 표시된다. 주택담보대출금리, CD91이 상승하면 MBS 조기상환율은 하락하는 것으로 나타났는데, 충격반응 후 1~2개월 시점에 MBS 조기상환율이 가장 크게 하락하며 이후 점차 회복되어 7개월 이후에는 충격의 효과가 소멸되는 것으로 나타났다. 어음부도율, 5대 광역시 아파트매매가격지수는 MBS 조기상환율에 초기에 양(+)의 영향을 준 뒤 후에 부(-)의 영향을 준 뒤 충격이 사라지는 것으로 나타났다.
후속연구
특히 MBS로 풀링되는 주택담보대출의 경우 대출자에 대한 제한이 필요하다고 생각된다. 본 연구는 우리나라 MBS에 대한 이해가 매우 부족한 상황에서 우리 나라 MBS 특성을 이해하는데 한 걸음 더 나아갔다는 데 의의가 있으며, 향후 MBS에 대한 보다 구체적이고 미시적인 연구가 보완될 필요가 있다.
원래의 정책적 목적에 도달하기 위해서는 MBS에 대한 대출자의 특성 분석 등을 통하여 새로운 대출상품의 설계 및 MBS시장의 구조 개선 등 보완이 필요할 것으로 보인다. 특히 MBS로 풀링되는 주택담보대출의 경우 대출자에 대한 제한이 필요하다고 생각된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
주택가격 변수로 무엇을 사용하였나요?
주택가격 변수로는 수도권 아파트매매가격 종합지수, 5대 광역시 아파트매매가격 종합지수를 사용하였다. 선행연구의 경우 주로 담보대출이 일어나는 주택유형인 아파트를 선정하여 변수로 사용하였다.
MBS는 주택구입 수요자의 경우 어떠한 이점을 제공하나요?
MBS는 주택구입 수요자, 대출금융기관, 투자자들에게 많은 이점을 제공한다. 주택구입 수요자의 경우, 대출 금융회사의 주택자금 공급능력이 커지기 때문에 주택자금 차입이 용이해질 뿐만 아니라 주택대출의 장기 저리화로 인하여 원리금 상환 부담이 경감된다. 대출금융기관의 경우, 유동화를 통하여 주택저당채권을 주택금융공사에 양도함으로써 주택대출 보유 시 수반되는 신용위험 및 금리변동 위험을 제거할 수 있을 뿐만 아니라 BIS 비율, 고객의 확대, 수익구조의 다양성 등의 이점을 얻게 된다.
MBS에 투자하였을 경우, 투자자의 위험 2가지는 무엇인가요?
이론적으로 MBS 에 투자하였을 경우, 투자자의 위험은 크게 2가지이다. 첫 번째는 차주의 부도 발생 시 나타나는 위험이며, 두 번째는 조기상환위험이다. 조기상환이란 채무자가 약정 만기 전에 일부 또는 전부를 상환하는 것을 말한다.
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