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风控分析常用指标介绍

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? 在信贷风控中,指标时反应业务变化最直观的手段,通过对指标的分析及时发现和定位业务开展过程中的问题,并及时采取相应的手段进行防控。本文列出工作中常关注的风险指标,介绍指标的定义及分析的方法,旨在精而不在全,希望能对各位读者有一点点启发。


目录
    FPD/SPD/FSTQ逾期率Vintage迁徙率回收率

FPD/SPD/TPD

(First/Second/Third Payment Deliquency)


FPD1:首次逾期1天发生在第一期。还款表现都为1开头。
FPD7:首次逾期7天发生在第一期。
FPD30:首次逾期30天发生在第一期。
SPD30:首次逾期30天发生在第二期。对应的还款表现有F12,112。
TPD30:首次逾期30天发生在第三期。对应的还款表现有1112,FF12,F112,1F12。
FSTPD30:上面三个相加。表示首次逾期30天发生在第一期或者第二期或者第三期。


? 首逾指标常常和欺诈关联,是风险管理中常为关注的指标,其中需要注意的点有以下几个:


    FPD1、SPD1、TPD1是互斥的。因为首次逾期1天发生的期数只会有一个,同理FPD3、SPD3、TPD3也是互斥的。如果FPD30为1,表示首次逾期30天发生在第一期,那么其FPD1、FPD7等指标也一定为1。

? 一般首逾发生在前3期的回收率会较低,因为其中有很多欺诈的因素,越往后发生首逾的回收率是越高的。
? 比如,要计算SPD1的回收率,即首逾发生在第2期的用户的回收率,是否可以用SPD1为1的数量减去SPD30为0的数量呢?这是本人在工作中遇到过的一个错误。因为SPD30为0的人群中并不一定都是SPD1为1的,上面这种算法会多减去一部分首逾1天发生在第一期的人,导致回收的个数计算变少,导致指标计算出现误差,分析也毫无意义。


? 一般情况下每个月的FPD1%>SPD1%>TP1%,FPD30%>SPD30%>TPD30%,用图表的形式展示如下(数据纯属虚构),如果曲线出现交叉情况,则表明某包资产出现异常,需要单独对这个异常指标进行拆分。拆分的维度一般有省份、渠道等。


? 此外从资产质量回收的角度,可以看首逾发生在不同期数的回收率,针对性地制定差异化催收策略。比如下图,首逾的回收率比次逾、三逾要低,所以制定催收策略时可以对首期逾期的客户进行差异化催收,加强催收频率。


Vintage

? Vintage是以账龄MOB(month on book)为轴,观察每个放款月贷后的质量情况,分母为对应月份的放款本金,分子是截止期末时点逾期Mn+客户的所有剩余未还本金,可观测一个多期产品的风险全貌。可以分为M1/M2/M3、M1+/M2+/M3+的件数/金额Vintage。


? Vintage曲线的前几期会呈上升趋势,由于逾期会在前几期充分暴露出来。到后期逾期逐渐稳定,Vintage曲线的走势会逐渐*缓。Vintage曲线有以下两种情况,分别说明资产质量变好或者变差的两种趋势。下图右边的图中,Vintage曲线成"刺猬头"的形状,说明早期资产的逾期数量较少,*期的资产逾期数较多,资产质量在变差。


? 如果Vintage曲线在某一期都出现了翘尾,因此应该关注这个时期是不是出现了结构性异常,比如说节假日影响了客户还款以及催收作业等。


迁徙率

? 迁徙率可以用来预测不同逾期阶段的未来坏账损失,是资产管理中的核心指标,可以分为M0-M1、M1-M2、M2-M3、M3-M4迁徙率,同时也可以拆分为件数、金额的迁徙率。计算公式大致如下,以月末金额迁徙率为例



M0-M1迁徙率:本月M1未还本金/上月M0未还本金
M1-M2迁徙率:本月M2未还本金/上月M1未还本金
M2-M3迁徙率:本月M3未还本金/上月M2未还本金
M3-M4迁徙率:本月M4未还本金/上月M3未还本金
综合迁徙率:(M0-M1)*(M1-M2)*(M2-M3)*(M3-M4)迁徙率



? 如果迁徙率出现大于1的情况,往往会有两种原因,以M0-M1迁徙率为例:


    M2催回流转到M1的金额较多。
    这种情况导致本月M1的未还本金大于上月M0未还本金。大小月份造成的误差。
    因为M1指的是逾期1-30天以内,如果2月份只有28天,那么2月末时逾期1天和逾期29天的资产都会被算作M1,导致分子过大。

? 综合迁徙率有即期和延滞两种口径。上面这种算法是即期的口径,即计算当月的各阶段迁徙率乘积,以表现月来观测。延滞口径的综合迁徙率可以理解为M0-M4的迁徙率,即用本月M4的未还本金/3个月前M0的未还本金。
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? 综合迁徙率受到入催率和回收率两个因素的影响,入催率高相应的M0-M1的迁徙率就高,M1-M4的迁徙率则体现催收效率。一般情况下综合迁徙率的高低和资产质量高度相关,即首逾如果高的话,综合迁徙率也会较大可能性比较高。



? 上图是分资产包的M0-M1的迁徙率,可以分析出以下结论:


    首期的M0-M1迁徙率即首逾率,相对较低。原因是受前端营销政策影响。2020年2月M0-M1的迁徙率普遍增高,原因是受疫情影响逾期变高。新进的资产吧迁徙率比早期的资产包迁徙率低,说明新进资产在不断改善。

回收率

? 回收率和迁徙率是高度相关的两个指标,比如本月M1的回收率较高,那么相应的M1-M2的迁徙率就会变低。仔细分析一下这两个指标的计算逻辑(按未还本金的口径计算):
M1的回收率:上月M1未还本金-本月M1未还本金/上月M1未还本金
M1-M2迁徙率:本月M1未还本金/上月M0未还本金
? 由于分母不一样,所以M1的回收率不可以用1减去M1-M2迁徙率,但是迁徙率和回收率成反比关系是确定的。回收率高,迁徙率自然就会低。
回收率的计算一般有三种口径:


    按个数计算,即实际回收个数/委案个数。按回收金额计算,即实际回收金额/委案金额。按未收本金计算,即回收案件的剩余本金/委托案件的剩余本金。


? 上图是常见的回收率日报图,横轴是委案天数,可以观察批次内案件的回收率,一般会将*几个月的回收率绘制在一张图上,方便与前几个月的同期回收率进行对比,及时监控回收率的异常波动情况。
? 如果账单日不是每月固定的一天,或者有缓催策略导致一个月有不止一天的入催情况,这时回收率的图就比较复杂。比如一个月30天每天都有账单日,上图中就会出现30条这样的曲线,无法直观地看出回收率变化情况,所以正确的做法就是将这30天的回收情况加总之后汇总成一条曲线。

? 如上图所示,5月1号入催的用户计算其在5月1号-5月31号批次内的回收个数,5月2号入催的用户计算其在5月2号-6月1号批次内的回收个数,以此类推,最后可以计算出委托日第一天的回收个数,除以委托个数就可以得到委托第一天的回收率。


总结:以上基本就是风控数据分析中常关注的指标,指标的分析方法常通过对不同客群特征、产品类型及业务渠道进行指标拆解,从而定位指标异常波动的具体原因。


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