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18个互联网消费金融风控术语介绍及实例展示 发布时间:2020-08-04 11:18 

  要想深入了解消费金融业务,对于业务中常提到的风险常用指标,必须深刻地理解和准确地使用。行业内常用的指标及解释说明如下:

  根据内在风险程度将商业贷款划分为正常、关注、次级、可疑、损失五类。这种分类方法是银行主要依据借款人的还款能力,确定贷款遭受损失的风险程度来划分的,后三种为不良贷款。

  正常:借款人能够履行合同,一直能正常还本付息,不存在任何影响贷款本息及时全额偿还的消极因素,贷款损失的概率为 0。

  关注:尽管借款人有能力偿还贷款本息,但可能存在对偿还产生不利影响的因素,贷款损失的概率不会超过 5%。

  次级:借款人的还款能力出现明显问题,需要通过处分资产或对外融资乃至执行抵押担保来还款付息。贷款损失的概率在 30%-50%。

  可疑:借款人无法足额偿还贷款本息,即使执行抵押或担保,肯定也要造成一部分损失。贷款损失的概率在 50%-75%之间。

  损失:借款人已无偿还本息的可能,无论采取何种措施和履行何种程序,贷款都注定要损失。其贷款损失的概率在 75%-100%。

  与合同中约定应还款日相比用户延滞天数,一般从应还款日后第一天开始计算逾期天数。比如用户应还款日是 3 月 20 日,到 3 月 21 日仍未还款,那代表用户逾期天数 1 天,使用 DPD1 表示。DPD30+代表逾期天数≥30天。

  也称为逾期月数,正常贷款用 C 表示,Mn代表逾期 N 期,Mn+表示逾期 N 期以上。

  根据逾期期数一般区分为前期,中期,后期,转呆账四个阶段。一般将 M1 列为前期,M2~M3 列为中期,M4 以上列为后期。

  指某一时刻逾期贷款余额占总体贷款余额的比例,是用来衡量贷款拖欠程度的一个指标。目前行业内主要有两种方法来统计分析,分别是即期逾期率和递延逾期率。

  用于分析当期的逾期情况。优点是:计算简单;缺点是:起伏较大,容易失真,特别是当期所有应收账款快速上升或萎缩时。

  递延逾期率=当期各逾期期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放时期对应的贷款本金余额

  核心思想是对不同时期的开户的资产进行分别跟踪,按照账龄的长短进行同步对比,从而了解不同时期开户用户的资产质量情况。

  能够将纵向不同时期的信贷资产拉平到同一时期进行比较,进而评估不同时期某账龄的信贷资产管理。一般有两种计算口径:

  Vintage 指标=当期各逾期期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放时期数对应的贷款本金余额

  Vintage 指标=当期各逾期期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放期对应的放款本金

  代表从贷款发放至今经历了多少个月,MOB0 代表放款日至当月月底,MOB1 代表放款后第二个完整月份,MOB2 代表放款后第三个完整月份。

  不同的公司定义不良贷款有较大差距,有将逾期 M3+视为不良贷款,有将 M6+视为不良贷款。计算公式是:

  通常逾期 6 期以上(M7)转呆账。假设某产品转呆账时间点为逾期 M6 转入逾期 M7 时,则转呆账率计算公式是:

  NCL%的计算方式与 WO%一样,只是分子部分由当期转呆账金额改为(当期转呆账金额-当期呆账回收金额),计算公式是:

  净损失率=(当期转呆账本金余额-当期呆账回收金额)/7 个月前贷款本金余额

  x 为 F、S、T、Q 分别代表第一期、第二期、第三期、第四期,后面期数会用数字表示。

  FPD10 表示第一期首次逾期≥10天,SPD30第二期首次出现逾期≥30天。如果一个客户身上有FPD30的标记,必然有FPD7等小于30的标记。

  债务人在全体金融机构的无担保债务归户后的总余额(包括借记卡、贷记卡及信用贷款)除以平均月收入,不宜超过 22 倍。

  观察前期逾期金额经过催收后,仍未缴款而继续落入下一期的几率。一般缩写为 C-M1、M2-M3 等形式,例如:C-M1=当月进入 M1 的贷款余额/上月末 C 的贷款余额,M2-M3 = 当月进入 M3 的贷款余额 / 上月末 M2 的贷款余额。

  反映的是逾期资产的回收情况,与迁移率一样都是统计逾期资产是否进一步逾期的指标。在不考虑核销的情况下,迁移率及回收率的和为100%。

  从某个观察点之前的一段时间(观察期)的最坏的状态,向观察点之后的一段时间(表现期)的最坏的状态的发展变化情况。

  介绍完上述风险管理中用到的术语后,我将通过综合实例介绍各项的计算过程,假设 2019 年 1 月业务刚开始放款,计算所用到数据如表 1:

  vintage 指标=当期各逾期期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放期对应的放款本金

  ⅰ账龄最长为12个月,代表产品期限为12期。随着12期结束,账户的生命周期走到尽头。

  ⅱ2019年5月放款的合同走完账龄生命周期,而2019年6月的却没有,说明数据统计时间为2020年6月。

  Ⅲ账龄mob1、mob2、mob3的逾期率都为0,说明逾期指标为M3+(逾期超过90天)风险。

  Ⅳ放款月份从2019年1月~12月的账户M3+逾期率都在降低,说明资产质量在不断提升,可能风控水平在不断提升。2019年5月相对于2019年1~4月的逾期率大幅度下降,说明该阶段风控策略提升明显。

  Ⅴ不同月份放款的M3+在经过9个MOB后开始趋于稳定,说明账户成熟期是9个月。

  假设逾期 M3+为不良贷款,则 2019 年 12 月时点不良率=(35000+22000+11000+9000)/3102000=2.48%;假定贷款资金年周转次数为 3 次,且参考 2019 年 1 月份的逾期情况,则粗略估计财务不良率=mob12 vintage(M3+)*3=3.45%*3=10.35%,其中 vintage(M3+)取mob12加权平均值。

  迁移率分析和滚动率分析比较像,都是分析客户从某个状态变为其他状态的发展变化情况。所不同的是,滚动率侧重于分析客户逾期程度的变化,所以在做滚动率分析时需要设置相对较长的观察期和变现期。而迁移率侧重于分析客户状态的发展变化路径,如 C-M1,M1-M2,M2-M3 等。

  先进行滚动率分析,在观察点 2019 年 6 月 30 日,取 1 万个客户,统计该 1 万个客户从观察期到表现期最大逾期的变化情况,如表 3。

  逾期 1 期的客户,未来有 81%会回到正常状态,即从良率为 81%,有 6%会恶化到 M2、M3、M3+;

  逾期 2 期的客户,从良率为 23%,有 39%会恶化到 M3、M3+;

  截止 4 月末,3 月末的逾期资产 M2 中有 25000/55000=45.45%恶化为逾期资产 M3。

  截止 5 月末,4 月末的逾期资产 M3 中有 21000/25000=84%恶化为逾期资产 M4。

  截止 6 月末,5 月末的逾期资产 M4 中有 10000/21000=47.62%恶化为逾期资产 M5。可能采用了委外催收、司法手段等催收策略,催回效果显著。

  截止 7 月末,6 月末的逾期资产 M5 中有 8500/10000=85%恶化为逾期 M6 资产。

  截止 8 月末,7 月末的逾期资产 M6 中有 6500/8500=76.57%恶化为逾期 M7 资产。此时将视为不良资产,打包转卖给第三方公司,这样就能回收部分不良资产,减少损失。

  通过迁移率,我们可以清晰观察到每个 Vintage 的资产在各逾期状态的演变规律。见表 4,我们从横向比较每个月的迁移率,发现不完全一样。这是因为随着时间推移、外在宏观经济环境、内部政策等变化而产生一定的波动。

  作者:芬太克,微信公众号:芬太克,帝都互联网金融产品经理,5年+互联网信贷领域产品设计经验。

  听到很多言论说在中国程序员是吃青春饭的,那么产品经理呢,也吃青春饭吗?

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