금융회사의 신용평가시스템이 경기변동에 따른 신용위험 변화를 적시에 반영하지 못하는 경우, 이러한 신용평가의 후행성으로 인하여 가계부채의 경기순응성이 심화될 수 있다. 본 연구에서는 국내 가계부채 CB자료를 이용하여 금융권별, 지역별, 담보유무별, 신용등급 및 소득분위별로 가계부채의 경기순응성이 어떻게 다르게 나타나는지 살펴보고, 개인신용정보와 거시경제지표를 결합하여 신용평가에 경기변동의 영향을 반영함으로써 이러한 경기순응성이 완화될 수 있는지 분석해 보았다. 실증분석 결과, 국내 가계대출은 실물경기 및 주택경기에 대한 유의한 경기순응성이 존재하며, 특히 주택가격과의 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 주택가격에 대한 경기순응성은 수도권, 비은행, 다중채무자, 중위 신용등급 비주택담보대출, 중하위 소득분위 비주택담보대출의 경우 상대적으로 높게 나타났다. 아울러 CB자료를 이용하여 거시정보결합 신용평가모형을 추정한 결과, 거시정보결합모형은 신용평가의 후행성을 개선하여 가계대출의 경기순응성을 완화하는 데 유의한 효과가 있는 것으로 분석되었다.
국내 가계부채 CB자료를 이용하여 금융권별, 지역별, 담보유무별, 신용등급 및 소득분위별로 가계부채의 경기순응성이 어떻게 다르게 나타나는지, 개인신용정보와 거시경제지표를 결합하여 신용평가에 경기변동의 영향을 반영함으로써 이런 경기순응성이 완화될 수 있는지 분석해 보았다.