要想深入理解消费金融业务，对付业务中常提到的风险常用指标，必须深刻地理解和准确地利用。行业内常用的指标及阐明解释如下：
1. 五级分类
根据内在风险程度将商业贷款划分为正常、关注、次级、可疑、丢失五类。这种分类方法是银行紧张依据借款人的还款能力，确定贷款遭受丢失的风险程度来划分的，后三种为不良贷款。
与条约中约定应还款日比较用户延滞天数，一样平常从应还款日后第一天开始打算过时天数。比如用户应还款日是 3 月 20 日，到 3 月 21 日仍未还款，那代表用户过时天数 1 天，利用 DPD1 表示。DPD30+代表过时天数≥30天。
3. 过时期数（Bucket）
也称为过时月数，正常贷款用 C 表示，Mn代表过时 N 期，Mn+表示过时 N 期以上。
M1 代表过时 1 天-30 天M2 代表过时 31 天-60 天M3 代表过时 61 天-90 天M4 代表过时 91 天-120 天M5 代表过时 121 天-150 天M6 代表过时 151 天-180 天M7 代表过时 181 天以上。根据过时期数一样平常区分为前期，中期，后期，转呆账四个阶段。一样平常将 M1 列为前期，M2~M3 列为中期，M4 以上列为后期。
4. 期末贷款余额（Ending Net Receivable,ENR）
截止到该期期末剩余未还本金。
5. 期初贷款余额（Beginning Net Receivable,BNR）
截止到该期期初剩余未还本金。
6. 月均贷款余额（Average Net Receivable,ANR）
该期均匀剩余未还本金，打算公式是：
月均贷款余额=（月初贷款余额+月末贷款余额）/ 2
7. 过时率
指某一时候过时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。目前行业内紧张有两种方法来统计剖析，分别是即期过时率和递延过时率。
即期过时率（coincident）打算公式是：
即期过时率=当期各过时期数的贷款本金余额/当期贷款总本金余额
用于剖析当期的过时情形。优点是：打算大略；缺陷是：起伏较大，随意马虎失落真，特殊是当期所有应收账款快速上升或萎缩时。
递延过时率（lagged）打算公式是：
递延过时率=当期各过时期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放期间对应的贷款本金余额
8. Vintage 指标
核心思想是对不同期间的开户的资产进行分别跟踪，按照账龄的是非进行同步比拟，从而理解不同期间开户用户的资产质量情形。
能够将纵向不同期间的信贷资产拉平到同一期间进行比较，进而评估不同期间某账龄的信贷资产管理。一样平常有两种打算口径：
Vintage 指标=当期各过时期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放期间数对应的贷款本金余额
Vintage 指标=当期各过时期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放期对应的放款本金
个中常用的是第二种口径。
9. 账龄（month of book,MOB）
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尾，MOB1 代表放款后第二个完全月份，MOB2 代表放款后第三个完全月份。
10. 截面不良率
不同的公司定义不良贷款有较大差距，有将过时 M3+视为不良贷款，有将 M6+视为不良贷款。打算公式是：
截面不良率=不良贷款本金余额/当前贷款总本金余额
打算某一时点整体业务不良率。
11. 财务不良率
即年化不良率，因此余额为根本进行打算，精确的打算公式是：
年化不良率=年累计不良贷款金额/年日均余额
年日均余额=逐日贷款余额之和/365
粗略的估计方法是利用 vintage 不良率来估算，打算公式是：
年化不良率=vintage 不良率贷款资金年周转次数
贷款周转次数=360/加权均匀借款天数
12. 转呆账率（Write-off%,WO%）
常日过时 6 期以上（M7）转呆账。假设某产品转呆账韶光点为过时 M6 转入过时 M7 时，则转呆账率打算公式是：
转呆账率=当期转呆账本金余额/7 个月前贷款本金余额
13. 净丢失率（Net Credit Loss%,NCL%）
NCL%的打算办法与 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），打算公式是：
净丢失率=（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
14. xPDy
表示客户第一次涌现过时 y 天的期数，x 指期数，y 指过时天数。
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 表示第一期首次过时≥10天，SPD30第二期首次涌现过时≥30天。如果一个客户身上有FPD30的标记，一定有FPD7等小于30的标记。
15. 负债比（debit burden ratio,DBR）
债务人在全体金融机构的无包管债务归户后的总余额（包括借记卡、贷记卡及信用贷款）除以均匀月收入，不宜超过 22 倍。
16. 迁移率（flow rate）
不雅观察前期过时金额经由催收后，仍未缴款而连续落入下一期的几率。一样平常缩写为 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。
17. 回收率
反响的是过时资产的回收情形，与迁移率一样都是统计过时资产是否进一步过时的指标。在不考虑核销的情形下，迁移率及回收率的和为100%。
18. 滚动率
从某个不雅观察点之前的一段韶光（不雅观察期）的最坏的状态，向不雅观察点之后的一段韶光（表现期）的最坏的状态的发展变革情形。
二、实例讲解打算过程
先容完上述风险管理中用到的术语后，我将通过综合实例先容各项的打算过程，假设 2019 年 1 月业务刚开始放款，打算所用到数据如表 1：
表 1
1. 过时率的打算（包括即期过时率和递延过时率）
举例如下:
2019 年 2 月 coin（M1）=2 月 M1 贷款本金余额/2 月 C~M7 贷款本金余额=230000/1530000=15.03%2019 年 8 月 coin（M3+）=3 月 M4~M7 贷款本金余额/8 月 C~M7 贷款本金余额=（20000+15000+8000+6500）/2701500=1.83%2019 年 2 月 lagged（M1）=2 月 M1 贷款本金余额/1 月 C~M7 贷款本金余额=230000/1000000=23%2019 年 4 月 lagged（M3）=4 月 M3 贷款本金余额/2 月 C~M7 贷款本金余额=25000/1530000=16.34%2019 年 7 月 lagged（M3+）=7 月 M4 贷款本金余额/3 月 C~M7 贷款本金余额+7 月 M5 贷款本金余额/2 月 C~M7 贷款本金余额+7 月 M6 贷款本金余额/1 月 C~M7 贷款本金余额=27000/1885000+14000/1530000+8500/1000000=3.20%2. vintage 指标的打算利用的打算口径是：
vintage 指标=当期各过时期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放期对应的放款本金
以 M3+的 vintage 指标举例，2019 年 1 月放款本金 3000000 元：
对应条约在 mob1 M3+过时率 0%；对应条约在 mob2 M3+过时率 0%；对应条约在 mob3 M3+过时率 0%；对应条约在 mob4 M3+过时率=21000/3000000=0.70%；对应条约在 mob5 M3+过时率=（6 月 M4 过时本金余额+6 月 M5 过时本金余额）/1 月放款本金；但是 6 月 M4 过时本金会同时包含 1 月 M4 过时条约本金与 2 月 M4 过时条约本金，以是通过表 1 数据无法计算，M3+过时率就以下表设定为准。表 2
根据以上表数据所绘制 vintage 曲线图如图 1：
图 1
从图 1 可以剖析得出：
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月放款的条约走完账龄生命周期，而2019年6月的却没有，解释数据统计韶光为2020年6月。Ⅲ账龄mob1、mob2、mob3的过时率都为0，解释过时指标为M3+（过时超过90天）风险。Ⅳ放款月份从2019年1月～12月的账户M3+过时率都在降落，解释资产质量在不断提升，可能风控水平在不断提升。2019年5月相对付2019年1～4月的过时率大幅度低落，解释该阶段风控策略提升明显。Ⅴ不同月份放款的M3+在经由9个MOB后开始趋于稳定，解释账户成熟期是9个月。3. 财务不良率假设过时 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 月份的过时情形，则粗略估计财务不良率=mob12 vintage（M3+）3=3.45%3=10.35%，个中 vintage（M3+）取mob12加权均匀值。
4. 迁移率剖析和滚动率
迁移率剖析和滚动率剖析比较像，都是剖析客户从某个状态变为其他状态的发展变革情形。所不同的是，滚动率侧重于剖析客户过时程度的变革，以是在做滚动率剖析时须要设置相对较长的不雅观察期和变现期。而迁移率侧重于剖析客户状态的发展变革路径，如 C-M1，M1-M2，M2-M3 等。
前辈行滚动率剖析，在不雅观察点 2019 年 6 月 30 日，取 1 万个客户，统计该 1 万个客户从不雅观察期到表现期最大过时的变革情形，如表 3。
表 3
从中可以看出：
正常的客户，在未来 6 个月里，有 96%会保持正常状态；过时 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+；过时 2 期的客户，从良率为 23%，有 39%会恶化到 M3、M3+；过时 3 期的客户，从良率为 14%，有 61%会恶化到 M3+；过时 3 期及以上的客户，从良率仅为 4%，有 82%会连续此状态。因此我们认为历史过时状态为 M3+客户险些不会从良，为了让风控模型有更好的区分能力，须要将客户好坏界线尽可能清晰，根据滚动率剖析可以定义坏用户（bad）=过时状态 M3+（过时超过 90 天）。再进行迁移率剖析，以表 1 里数据为例进行剖析，个中橙色部分为恶化迁移路径。
其打算口径为：
截止 1 月末，正常资产 C 为 1000000 元，此为出发点。截止 2 月末，1 月末的正常资产 C 中有 230000/1000000=23%恶化为过时资产 M1。截止 3 月末，2 月末的过时资产 M1 中有 55000/230000=23.91%恶化为过时资产 M2。截止 4 月末，3 月末的过时资产 M2 中有 25000/55000=45.45%恶化为过时资产 M3。截止 5 月末，4 月末的过时资产 M3 中有 21000/25000=84%恶化为过时资产 M4。截止 6 月末，5 月末的过时资产 M4 中有 10000/21000=47.62%恶化为过时资产 M5。可能采取了委外催收、法律手段等催收策略，催回效果显著。截止 7 月末，6 月末的过时资产 M5 中有 8500/10000=85%恶化为过时 M6 资产。截止 8 月末，7 月末的过时资产 M6 中有 6500/8500=76.57%恶化为过时 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，减少丢失。通过迁移率，我们可以清晰不雅观察到每个 Vintage 的资产在各过时状态的演化规律。见表 4，我们从横向比较每个月的迁移率，创造不完备一样。这是由于随着韶光推移、外在宏不雅观经济环境、内部政策等变革而产生一定的颠簸。
表 4
5. 呆帐风险
呆帐风险是信贷机构必须面对的风险，紧张来源于信用风险和敲诈风险等。
2019 年 8月正常资产 C 转呆账率可以利用迁移率打算，打算方法为（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%，或者利用2019年8月M7贷款本金余额/2019年1月 C~M7贷款本金余额=6500/1000000=0.65%。
由于M7不良资产的均匀回收率为10%，则可打算净丢失率为：0.65%（1-10%）=0.59%。同理可以打算不同状态的资产转呆账率和净丢失率。
作者：芬太克，微信公众年夜众号：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履历。
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