거시건전성 불안은 모든 형태의 대출이 동시에 급증하기 보다는 일부 형태의 대출이 급증할 경우에 야기될 가능성이 높다. 선제적인 정책적 대 응을 위해 대출 형태별 예측을 통한 모니터링 시스템 구축이 요구된다. 본 연 구의 목적은 전체 가계대출을 은행권 주택담보대출(주담보), 은행권 마이너스 통장대출(마통), 비은행권 주담보, 비은행권 마통 등 네 개 유형으로 구분하여 예측하는 것이다. 잠재적인 가계대출 결정요인과 모형이 다수이고 가계대출 의 형태에 따라 결정요인이 상이하다는 점을 감안하여 본 연구는 베이지안 머신 러닝 기반 가계대출 유형 별 분포예측 알고리즘을 제시한다. 본 연구의 베이지안 머신 러닝 알고리즘은 변수 학습과정, 모형 학습과정, 예측 조합과 정으로 이루어진다. 예측 결과, 은행권 주택담보대출은 주로 대출금리, 아파트 입주물량, 분양물량 등에 의해 예측가능하며, 은행권 마통은 취업률과 전세가 격지수가 주요 예측변수로 작용하였다. 반면, 비은행권 주담보는 대출금리와 아파트 매매전세가비율 등에 의해 주로 결정되며, 비은행권 마통도 취업률, 주가 수익률과 더불어 전세가격지수의 영향을 많이 받는 것으로 추정되었다. 각 형태별 가계대출은 높은 지속성으로 인해 향후에도 현재와 유사한 수준의 증가율을 보일 것으로 예측된다. 다만 예측치에 내재된 불확실성이 상당하기 때문에 정책당국은 이러한 점을 반드시 고려하여야 한다.
본 연구의 목적은 전체 가계대출을 네 개 유형으로 구분하여 예측하는 것이다. 이에 따라 베이지안 머신 러닝 기반 가계대출 유형 별 분포예측 알고리즘을 제시했으며 그 결과, 은행권 주택담보대출은 주로 대출금리, 아파트 입주물량, 분양물량 등에 의해 예측가능하며, 은행권 마통은 취업률과 전세가 격지수가 주요 예측변수로 작용하는 것을 보았다.