본 연구에서는 2004년부터 2015년까지 월별 실질가계부채증가율, 실질가계소득증가율, 대출금리및 주택가격등락률 데이터를 이용하여 이들의 동적 관계에 대해서 연구하였다. Bayesian 방법론과 변수들을 축소(shrinkage)하여 예측력을 향상시킬 수 있는 변수 선택 기법을 동시에 활용하였으며, 각 변수들의 시점별 영향력을 파악하기 위하여 시간 변동 회귀계수 추정을 시도하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 일반적인 VAR 모형 대비 Bayesian VAR 모형의 예측력이 우수하였으며, Bayesian VAR 모형 중에서는 미네소타 사전정보 및 Variable Selection 방법론 대비Stochastic Search Variable Selection(SSVS) 방법론이 더 우수한 예측력을 보여주었다. 둘째, BVAR-SSVS 방법론을 이용하여 충격반응함수를 도출한 결과, 대출금리는 가계부채에 음(-)의 영향 을 미치는 것으로 추정되었으며, 이 관계는 글로벌금융위기 이후에 더 욱 강화된 것으로 나타났 다 . 셋 째 , 최 근 10년 간 가계부채와 주택가격 간 의 관계는 주택가격→가계부채 경로가 압도적으 로 크 게 나타났다. 단, 회귀계수 변 동 추이를 보 면 2013년 이 후 가계부채가 주택가격에 미치는 영향력이 큰 폭으로 상승하여 두 변 수 간 피드백 효과가 강화되고 있 는 것으로 나타났다.
이 연구에서는 2004년부터 2015년까지 월별 실질가계부채증가율, 실질가계소득증가율, 대출금리및 주택가격등락률 데이터를 이용해 이들의 동적 관계에 대해서 연구했다.