베이지안 머신 러닝을 이용한 은행권 주택담보대출 예측 (Mortgage Loan Prediction : Bayesian Machine Learning Approach)

Korean Abstract: 본 연구는 우리나라 주택담보대출의 베이지안 머신 러닝 분포예측 기법을 제시하고 실제 예측결과를 분석한다. 주택담보대출 예측은 크게 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 변수선택이다. 다수의 잠재적인 예측변수 중에서 주택담보대출 자료만을 이용한 일변수 모형보다 정확한 표본외 주택담보대출 예측력을 나타내는 ADL 모형의 예측변수만을 선택한다. 두 번째 단계에서는 선택된 예측변수를 대상으로 다수의 시계열 예측모형을 추정하고, 표본외 예측력을 기준으로 모형별 가중치를 산출한다. 마지막으로 예측 조합인데, 모형별 사후예측분포에 가중치를 부여한 예측분포를 샘플링한다. 2007년 12월부터 2016년 10월까지의 월별자료를 분석한 결과, 예측변수 및 모형 불확실성이 존재할 뿐만 아니라 시변하였다. 최근 주택담보대출 급등세는 수도권 아파트 매매가격지수가 주도적인 역할을 했으며, 올해 초 14%까지 달했던 주택담보대출 증가율은 2016년 11월 이후 차츰 둔화되어 10% 내외의 증가율을 보일 것으로 전망되었다