本文介紹了18中互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)控術(shù)語，并用一個(gè)具體案例展示計(jì)算過程。

一、風(fēng)險(xiǎn)管理中常用術(shù)語

要想深入了解消費(fèi)金融業(yè)務(wù)，對(duì)于業(yè)務(wù)中常提到的風(fēng)險(xiǎn)常用指標(biāo)，必須深刻地理解和準(zhǔn)確地使用。行業(yè)內(nèi)常用的指標(biāo)及解釋說明如下：

1. 五級(jí)分類

根據(jù)內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)程度將商業(yè)貸款劃分為正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑、損失五類。這種分類方法是銀行主要依據(jù)借款人的還款能力，確定貸款遭受損失的風(fēng)險(xiǎn)程度來劃分的，后三種為不良貸款。

1. 正常：借款人能夠履行合同，一直能正常還本付息，不存在任何影響貸款本息及時(shí)全額償還的消極因素，貸款損失的概率為 0。
2. 關(guān)注：盡管借款人有能力償還貸款本息，但可能存在對(duì)償還產(chǎn)生不利影響的因素，貸款損失的概率不會(huì)超過 5%。
3. 次級(jí)：借款人的還款能力出現(xiàn)明顯問題，需要通過處分資產(chǎn)或?qū)ν馊谫Y乃至執(zhí)行抵押擔(dān)保來還款付息。貸款損失的概率在 30%-50%。
4. 可疑：借款人無法足額償還貸款本息，即使執(zhí)行抵押或擔(dān)保，肯定也要造成一部分損失。貸款損失的概率在 50%-75%之間。
5. 損失：借款人已無償還本息的可能，無論采取何種措施和履行何種程序，貸款都注定要損失。其貸款損失的概率在 75%-100%。

2. 逾期天數(shù)（Days Past Due,DPD）

與合同中約定應(yīng)還款日相比用戶延滯天數(shù)，一般從應(yīng)還款日后第一天開始計(jì)算逾期天數(shù)。比如用戶應(yīng)還款日是 3 月 20 日，到 3 月 21 日仍未還款，那代表用戶逾期天數(shù) 1 天，使用 DPD1 表示。DPD30+代表逾期天數(shù)≥30天。

3. 逾期期數(shù)（Bucket）

也稱為逾期月數(shù)，正常貸款用 C 表示，Mn代表逾期 N 期，Mn+表示逾期 N 期以上。

• M1 代表逾期 1 天-30 天
• M2 代表逾期 31 天-60 天
• M3 代表逾期 61 天-90 天
• M4 代表逾期 91 天-120 天
• M5 代表逾期 121 天-150 天
• M6 代表逾期 151 天-180 天
• M7 代表逾期 181 天以上。

根據(jù)逾期期數(shù)一般區(qū)分為前期，中期，后期，轉(zhuǎn)呆賬四個(gè)階段。一般將 M1 列為前期，M2~M3 列為中期，M4 以上列為后期。

4. 期末貸款余額（Ending Net Receivable,ENR）

截止到該期期末剩余未還本金。

5. 期初貸款余額（Beginning Net Receivable,BNR）

截止到該期期初剩余未還本金。

6. 月均貸款余額（Average Net Receivable,ANR）

該期平均剩余未還本金，計(jì)算公式是：

月均貸款余額=（月初貸款余額+月末貸款余額）/ 2

7. 逾期率

指某一時(shí)刻逾期貸款余額占總體貸款余額的比例，是用來衡量貸款拖欠程度的一個(gè)指標(biāo)。目前行業(yè)內(nèi)主要有兩種方法來統(tǒng)計(jì)分析，分別是即期逾期率和遞延逾期率。

即期逾期率（coincident）計(jì)算公式是：

即期逾期率=當(dāng)期各逾期期數(shù)的貸款本金余額/當(dāng)期貸款總本金余額

用于分析當(dāng)期的逾期情況。優(yōu)點(diǎn)是：計(jì)算簡(jiǎn)單；缺點(diǎn)是：起伏較大，容易失真，特別是當(dāng)期所有應(yīng)收賬款快速上升或萎縮時(shí)。

遞延逾期率（lagged）計(jì)算公式是：

遞延逾期率=當(dāng)期各逾期期數(shù)的貸款本金余額/回溯到貸款發(fā)放時(shí)期對(duì)應(yīng)的貸款本金余額

8. Vintage 指標(biāo)

核心思想是對(duì)不同時(shí)期的開戶的資產(chǎn)進(jìn)行分別跟蹤，按照賬齡的長(zhǎng)短進(jìn)行同步對(duì)比，從而了解不同時(shí)期開戶用戶的資產(chǎn)質(zhì)量情況。

能夠?qū)⒖v向不同時(shí)期的信貸資產(chǎn)拉平到同一時(shí)期進(jìn)行比較，進(jìn)而評(píng)估不同時(shí)期某賬齡的信貸資產(chǎn)管理。一般有兩種計(jì)算口徑：

Vintage 指標(biāo)=當(dāng)期各逾期期數(shù)的貸款本金余額/回溯到貸款發(fā)放時(shí)期數(shù)對(duì)應(yīng)的貸款本金余額

Vintage 指標(biāo)=當(dāng)期各逾期期數(shù)的貸款本金余額/回溯到貸款發(fā)放期對(duì)應(yīng)的放款本金

其中常用的是第二種口徑。

9. 賬齡（month of book,MOB）

代表從貸款發(fā)放至今經(jīng)歷了多少個(gè)月，MOB0 代表放款日至當(dāng)月月底，MOB1 代表放款后第二個(gè)完整月份，MOB2 代表放款后第三個(gè)完整月份。

10. 截面不良率

不同的公司定義不良貸款有較大差距，有將逾期 M3+視為不良貸款，有將 M6+視為不良貸款。計(jì)算公式是：

截面不良率=不良貸款本金余額/當(dāng)前貸款總本金余額

計(jì)算某一時(shí)點(diǎn)整體業(yè)務(wù)不良率。

11. 財(cái)務(wù)不良率

即年化不良率，是以余額為基礎(chǔ)進(jìn)行計(jì)算，精確的計(jì)算公式是：

年化不良率=年累計(jì)不良貸款金額/年日均余額

年日均余額=每日貸款余額之和/365

粗略的估計(jì)方法是使用 vintage 不良率來估算，計(jì)算公式是：

年化不良率=vintage 不良率*貸款資金年周轉(zhuǎn)次數(shù)

貸款周轉(zhuǎn)次數(shù)=360/加權(quán)平均借款天數(shù)

12. 轉(zhuǎn)呆賬率（Write-off%,WO%）

通常逾期 6 期以上（M7）轉(zhuǎn)呆賬。假設(shè)某產(chǎn)品轉(zhuǎn)呆賬時(shí)間點(diǎn)為逾期 M6 轉(zhuǎn)入逾期 M7 時(shí)，則轉(zhuǎn)呆賬率計(jì)算公式是：

轉(zhuǎn)呆賬率=當(dāng)期轉(zhuǎn)呆賬本金余額/7 個(gè)月前貸款本金余額

13. 凈損失率（Net Credit Loss%,NCL%）

NCL%的計(jì)算方式與 WO%一樣，只是分子部分由當(dāng)期轉(zhuǎn)呆賬金額改為（當(dāng)期轉(zhuǎn)呆賬金額-當(dāng)期呆賬回收金額），計(jì)算公式是：

?凈損失率=（當(dāng)期轉(zhuǎn)呆賬本金余額-當(dāng)期呆賬回收金額）/7 個(gè)月前貸款本金余額

14. xPDy

表示客戶第一次出現(xiàn)逾期 y 天的期數(shù)，x 指期數(shù)，y 指逾期天數(shù)。

x 為 F、S、T、Q 分別代表第一期、第二期、第三期、第四期，后面期數(shù)會(huì)用數(shù)字表示。

FPD10 表示第一期首次逾期≥10天，SPD30第二期首次出現(xiàn)逾期≥30天。如果一個(gè)客戶身上有FPD30的標(biāo)記，必然有FPD7等小于30的標(biāo)記。

15. 負(fù)債比（debit burden ratio,DBR）

債務(wù)人在全體金融機(jī)構(gòu)的無擔(dān)保債務(wù)歸戶后的總余額（包括借記卡、貸記卡及信用貸款）除以平均月收入，不宜超過 22 倍。

16. 遷移率（flow rate）

觀察前期逾期金額經(jīng)過催收后，仍未繳款而繼續(xù)落入下一期的幾率。一般縮寫為 C-M1、M2-M3 等形式，例如：C-M1=當(dāng)月進(jìn)入 M1 的貸款余額/上月末 C 的貸款余額，M2-M3 = 當(dāng)月進(jìn)入 M3 的貸款余額 / 上月末 M2 的貸款余額。

17. 回收率

反映的是逾期資產(chǎn)的回收情況，與遷移率一樣都是統(tǒng)計(jì)逾期資產(chǎn)是否進(jìn)一步逾期的指標(biāo)。在不考慮核銷的情況下，遷移率及回收率的和為100%。

18. 滾動(dòng)率

從某個(gè)觀察點(diǎn)之前的一段時(shí)間（觀察期）的最壞的狀態(tài)，向觀察點(diǎn)之后的一段時(shí)間（表現(xiàn)期）的最壞的狀態(tài)的發(fā)展變化情況。

二、實(shí)例講解計(jì)算過程

介紹完上述風(fēng)險(xiǎn)管理中用到的術(shù)語后，我將通過綜合實(shí)例介紹各項(xiàng)的計(jì)算過程，假設(shè) 2019 年 1 月業(yè)務(wù)剛開始放款，計(jì)算所用到數(shù)據(jù)如表 1：

表 1

1. 逾期率的計(jì)算（包括即期逾期率和遞延逾期率）

舉例如下:

• 2019 年 2 月 coin（M1）=2 月 M1 貸款本金余額/2 月 C~M7 貸款本金余額=230000/1530000=15.03%
• 2019 年 8 月 coin（M3+）=3 月 M4~M7 貸款本金余額/8 月 C~M7 貸款本金余額=（20000+15000+8000+6500）/2701500=1.83%
• 2019 年 2 月 lagged（M1）=2 月 M1 貸款本金余額/1 月 C~M7 貸款本金余額=230000/1000000=23%
• 2019 年 4 月 lagged（M3）=4 月 M3 貸款本金余額/2 月 C~M7 貸款本金余額=25000/1530000=16.34%
• 2019 年 7 月 lagged（M3+）=7 月 M4 貸款本金余額/3 月 C~M7 貸款本金余額+7 月 M5 貸款本金余額/2 月 C~M7 貸款本金余額+7 月 M6 貸款本金余額/1 月 C~M7 貸款本金余額=27000/1885000+14000/1530000+8500/1000000=3.20%

2. vintage 指標(biāo)的計(jì)算

使用的計(jì)算口徑是：

?vintage 指標(biāo)=當(dāng)期各逾期期數(shù)的貸款本金余額/回溯到貸款發(fā)放期對(duì)應(yīng)的放款本金

以 M3+的 vintage 指標(biāo)舉例，2019 年 1 月放款本金 3000000 元：

• 對(duì)應(yīng)合同在 mob1 M3+逾期率 0%；
• 對(duì)應(yīng)合同在 mob2 M3+逾期率 0%；
• 對(duì)應(yīng)合同在 mob3 M3+逾期率 0%；
• 對(duì)應(yīng)合同在 mob4 M3+逾期率=21000/3000000=0.70%；
• 對(duì)應(yīng)合同在 mob5 M3+逾期率=（6 月 M4 逾期本金余額+6 月 M5 逾期本金余額）/1 月放款本金；
• 但是 6 月 M4 逾期本金會(huì)同時(shí)包含 1 月 M4 逾期合同本金與 2 月 M4 逾期合同本金，所以通過表 1 數(shù)據(jù)無法計(jì)算，M3+逾期率就以下表設(shè)定為準(zhǔn)。

表 2

根據(jù)以上表數(shù)據(jù)所繪制 vintage 曲線圖如圖 1：

圖 1

從圖 1 可以分析得出：

• ⅰ賬齡最長(zhǎng)為12個(gè)月，代表產(chǎn)品期限為12期。隨著12期結(jié)束，賬戶的生命周期走到盡頭。
• ⅱ2019年5月放款的合同走完賬齡生命周期，而2019年6月的卻沒有，說明數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)間為2020年6月。
• Ⅲ賬齡mob1、mob2、mob3的逾期率都為0，說明逾期指標(biāo)為M3+（逾期超過90天）風(fēng)險(xiǎn)。
• Ⅳ放款月份從2019年1月～12月的賬戶M3+逾期率都在降低，說明資產(chǎn)質(zhì)量在不斷提升，可能風(fēng)控水平在不斷提升。2019年5月相對(duì)于2019年1～4月的逾期率大幅度下降，說明該階段風(fēng)控策略提升明顯。
• Ⅴ不同月份放款的M3+在經(jīng)過9個(gè)MOB后開始趨于穩(wěn)定，說明賬戶成熟期是9個(gè)月。

3. 財(cái)務(wù)不良率

假設(shè)逾期 M3+為不良貸款，則 2019 年 12 月時(shí)點(diǎn)不良率=（35000+22000+11000+9000）/3102000=2.48%；假定貸款資金年周轉(zhuǎn)次數(shù)為 3 次，且參考 2019 年 1 月份的逾期情況，則粗略估計(jì)財(cái)務(wù)不良率=mob12 vintage（M3+）*3=3.45%*3=10.35%，其中 vintage（M3+）取mob12加權(quán)平均值。

4. 遷移率分析和滾動(dòng)率

遷移率分析和滾動(dòng)率分析比較像，都是分析客戶從某個(gè)狀態(tài)變?yōu)槠渌麪顟B(tài)的發(fā)展變化情況。所不同的是，滾動(dòng)率側(cè)重于分析客戶逾期程度的變化，所以在做滾動(dòng)率分析時(shí)需要設(shè)置相對(duì)較長(zhǎng)的觀察期和變現(xiàn)期。而遷移率側(cè)重于分析客戶狀態(tài)的發(fā)展變化路徑，如 C-M1，M1-M2，M2-M3 等。

先進(jìn)行滾動(dòng)率分析，在觀察點(diǎn) 2019 年 6 月 30 日，取 1 萬個(gè)客戶，統(tǒng)計(jì)該 1 萬個(gè)客戶從觀察期到表現(xiàn)期最大逾期的變化情況，如表 3。

表 3

從中可以看出：

• 正常的客戶，在未來 6 個(gè)月里，有 96%會(huì)保持正常狀態(tài)；
• 逾期 1 期的客戶，未來有 81%會(huì)回到正常狀態(tài)，即從良率為 81%，有 6%會(huì)惡化到 M2、M3、M3+；
• 逾期 2 期的客戶，從良率為 23%，有 39%會(huì)惡化到 M3、M3+；
• 逾期 3 期的客戶，從良率為 14%，有 61%會(huì)惡化到 M3+；
• 逾期 3 期及以上的客戶，從良率僅為 4%，有 82%會(huì)繼續(xù)此狀態(tài)。

因此我們認(rèn)為歷史逾期狀態(tài)為 M3+客戶幾乎不會(huì)從良，為了讓風(fēng)控模型有更好的區(qū)分能力，需要將客戶好壞界限盡可能清晰，根據(jù)滾動(dòng)率分析可以定義壞用戶（bad）=逾期狀態(tài) M3+（逾期超過 90 天）。再進(jìn)行遷移率分析，以表 1 里數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析，其中橙色部分為惡化遷移路徑。

其計(jì)算口徑為：

• 截止 1 月末，正常資產(chǎn) C 為 1000000 元，此為起點(diǎn)。
• 截止 2 月末，1 月末的正常資產(chǎn) C 中有 230000/1000000=23%惡化為逾期資產(chǎn) M1。
• 截止 3 月末，2 月末的逾期資產(chǎn) M1 中有 55000/230000=23.91%惡化為逾期資產(chǎn) M2。
• 截止 4 月末，3 月末的逾期資產(chǎn) M2 中有 25000/55000=45.45%惡化為逾期資產(chǎn) M3。
• 截止 5 月末，4 月末的逾期資產(chǎn) M3 中有 21000/25000=84%惡化為逾期資產(chǎn) M4。
• 截止 6 月末，5 月末的逾期資產(chǎn) M4 中有 10000/21000=47.62%惡化為逾期資產(chǎn) M5?？赡懿捎昧宋獯呤铡⑺痉ㄊ侄蔚却呤詹呗?，催回效果顯著。
• 截止 7 月末，6 月末的逾期資產(chǎn) M5 中有 8500/10000=85%惡化為逾期 M6 資產(chǎn)。
• 截止 8 月末，7 月末的逾期資產(chǎn) M6 中有 6500/8500=76.57%惡化為逾期 M7 資產(chǎn)。此時(shí)將視為不良資產(chǎn)，打包轉(zhuǎn)賣給第三方公司，這樣就能回收部分不良資產(chǎn)，減少損失。

通過遷移率，我們可以清晰觀察到每個(gè) Vintage 的資產(chǎn)在各逾期狀態(tài)的演變規(guī)律。見表 4，我們從橫向比較每個(gè)月的遷移率，發(fā)現(xiàn)不完全一樣。這是因?yàn)殡S著時(shí)間推移、外在宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、內(nèi)部政策等變化而產(chǎn)生一定的波動(dòng)。

表 4

5. 呆帳風(fēng)險(xiǎn)

呆帳風(fēng)險(xiǎn)是信貸機(jī)構(gòu)必須面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)，主要來源于信用風(fēng)險(xiǎn)和欺詐風(fēng)險(xiǎn)等。

2019 年 8月正常資產(chǎn) C 轉(zhuǎn)呆賬率可以使用遷移率計(jì)算，計(jì)算方法為（C-M1）*（M1-M2）*（M2-M3）*（M3-M4）*（M4-M5）*（M5-M6）*（M6-M7）=23%*23.91%*45.45%*84%*47.62%*85%*76.57%=0.65%，或者使用2019年8月M7貸款本金余額/2019年1月 C~M7貸款本金余額=6500/1000000=0.65%。

由于M7不良資產(chǎn)的平均回收率為10%，則可計(jì)算凈損失率為：0.65%*（1-10%）=0.59%。同理可以計(jì)算不同狀態(tài)的資產(chǎn)轉(zhuǎn)呆賬率和凈損失率。

作者：芬太克，微信公眾號(hào)：芬太克，帝都互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品經(jīng)理，5年+互聯(lián)網(wǎng)信貸領(lǐng)域產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

本文由 @芬太克原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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