[논문 리뷰] Macroeconomics and FinTech: Uncovering Latent Macroeconomic Effects on Peer-to-Peer Lending

Jessica Foo, Lek-Heng Lim외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 30.

FinTech, Crowdfunding, Digital Finance인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 정규 상관 분석(Canonical Correlation Analysis, CCA)을 사용하여 개인 대출(P2P) 대출 금리의 체계적 변동성을 설명하는 잠재적인 거시경제 요인 세 가지—거시적 신용불이행, 투자자 불확실성, 시장 기본가치—를 특정한다. 이는 대출 등급 유형 간의 변동성을 설명하지만, 대출 기간 유형 간의 P2P 신용 스프레드에는 거시경제적 의존성이 없음을 시사하며, 거시조건에 의해 이끌어지는 P2P 대출의 기간 구조가 부재함을 나타낸다.

ABSTRACT

Peer-to-peer (P2P) lending is a fast growing financial technology (FinTech) trend that is displacing traditional retail banking. Studies on P2P lending have focused on predicting individual interest rates or default probabilities. However, the relationship between aggregated P2P interest rates and the general economy will be of interest to investors and borrowers as the P2P credit market matures. We show that the variation in P2P interest rates across grade types are determined by three macroeconomic latent factors formed by Canonical Correlation Analysis (CCA) - macro default, investor uncertainty, and the fundamental value of the market. However, the variation in P2P interest rates across term types cannot be explained by the general economy.

연구 동기 및 목표

• FinTech 시장의 성숙을 고려하여 P2P 대출 금리와 광범위한 거시경제 조건 간의 관계를 조사하기 위해.
• 개별 차입자 신용 리스크를 초월해 P2P 신용 스프레드에 영향을 주는 잠재적 거시경제 요인을 특정하기 위해.
• 거시경제 요인이 다양한 대출 등급과 만기 간의 P2P 금리 변동성을 설명하는지 여부를 규명하기 위해.
• P2P 대출이 거시경제 충격에 민감하게 반응하는 방식으로 전통적 신용 시장과 유사한 성격을 띠는 정도를 평가하기 위해.

제안 방법

• P2P 신용 스프레드와 거시경제 변수의 조합 분포에서 잠재 요인을 추출하기 위해 정규 상관 분석(Canonical Correlation Analysis, CCA)을 적용하였다.
• CPI, 실업률(UNRATE), 가계 부채, GDP, S&P 500(SPX), 10년 만기 국채 수익률, 무위험 수익률 곡선 기울기, VIX 변동성 등을 거시경제 대체지표로 선택하였다.
• CCA를 통해 대출 등급 간 P2P 신용 스프레드의 체계적 변동성을 설명하는 데 주요 기여를 하는 세 개의 정규 변량을 식별하였다.
• 추출된 요인들이 P2P 신용 스프레드에 대한 예측 능력을 시험하기 위해 요인 회귀 모델을 적용하였다.
• 주요 요인들이 포착하지 못한 잔차의 체계적 리스크를 평가하기 위해 잔차의 첫 번째 주성분을 통합하였다.
• 윌크의 람다 검정과 재량 분석을 수행하여 정규 요인의 유의성과 설명력을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 거시경제 요인이 다양한 대출 등급 유형 간 P2P 신용 스프레드 변동성에 어느 정도 기여하는가?
• RQ2 개별 신용 리스크를 초월해 체계적으로 P2P 금리에 영향을 주는 잠재적 거시경제 요인이 존재하는가?
• RQ3 P2P 대출의 기간 구조(36개월 대비 60개월 대출)는 전통적 채권 시장과 유사하게 거시경제 조건에 민감한가?
• RQ4 투자자 심리와 시장 불확실성은 다양한 차입자 신용 카테고리 간 P2P 대출 스프레드에 어떻게 영향을 주는가?
• RQ5 정규 상관 분석은 핀테크 신용 시장에서 숨겨진 거시경제적 원인을 효과적으로 드러낼 수 있는가?

주요 결과

• 첫 번째 정규 요인은 거시적 신용불이행 요인으로 해석되며, 인플레이션 상승, 실업률 하락, 가계 부채 감소 등의 경제 확장 지표와 강하게 상관된다.
• 거시적 신용불이행 요인의 증가는 모든 대출 등급에서 P2P 신용 스프레드를 높이며, 경제 확장기 동안 리스크 프리미엄이 존재함을 시사한다.
• 두 번째 요인은 투자자 불확실성으로 해석되며, 주식 변동성과 무위험 수익률 곡선 기울기와 정적 상관관계를 가지며, 모든 대출 등급에서 P2P 신용 스프레드를 낮추는 데 기여한다.
• 세 번째 요인은 P2P 시장의 기본가치로 해석되며, 교차적 적재도가 약하고 설명력이 제한적이므로, 거시경제적 요인이 시장 기본가치에 미치는 영향이 미미하다는 것을 시사한다.
• P2P 신용 스프레드에 대한 거시경제적 영향은 기간 유형 간에 유의미하게 발견되지 않아, 거시조건에 의해 이끌어지는 P2P 대출의 기간 구조가 부재함을 나타낸다.
• 기간 유형 회귀 분석에서 잔차의 첫 번째 주성분은 나머지 변동성의 상당 부분을 설명하며, 주요 요인들이 포착하지 못한 잔차 체계적 리스크가 존재함을 시사한다.