背景:
作为一名合格的风控从业者,懂得如何计算逾期天数指标的逻辑是必须的内容,本文详细和大家介绍一下怎么通过还款计划表来计算逾期天数。
(ps:明后天将是我们本次第四期训练营的贷中跟贷后模块的内容,如本文提到的逾期率就是在贷中最基础的知识,这些必须得学会哦)
信贷基础的知识中,有个需要普及就是逾期率的概念。分别是最大逾期率与当前逾期率的概念,这显然也是风控中最重要的概念,也许您已经理解了,今天等我们再详细港港~

正文:
提到逾期率,就不得不提:最大逾期天数与当前逾期天数,而要了解些个知识,就不得不先介绍下账单与订单概念。
以客户A在我司的订单为例。客户A分别有2020年3月和2021年1月贷款2笔订单,如下表1、表2分别是该客户的还款计划表。
假设当前的观察日为:2021/11/4

【表一:订单1】

【表二:订单一】

首先对于以上的两个订单,根据我们相关的计算公式:

逾期天数=实还日-应还日
若在观察日时点处于逾期未还状态,则逾期天数=观察日-应还日

所以观察以上的两个订单的还款计划的内容,可以得到以下数据结果:
在2021年11月4日的观察日时点,订单1的当前逾期天数为157天,订单2的当前逾期天数为246天。
当一个客户存在多个订单时,该客户的逾期天数为客户名下所有订单的当前逾期天数的最大值,即假如客户A有A1、A2两个订单,A1当前逾期天数为10天,A2当前逾期天数为8天,则该客户当前逾期天数为10天。
所以,客户A的当前逾期天数为246天。
求得当前的逾期天数之后,可以做什么?如果能得到最大的逾期天数,是不是能做一些风险容忍度的指标界定,比如模型定义Y值,滚动率等数据情况。小伙伴知道这个内容里,历史的最大逾期天数是几天吗?

另外这里提到的账单表的内容,那实际工作中的账单表还能做什么呢?
账单表的用处:
1、详细的了解客户逾期天数的计算逻辑,另外通过计算客户历史最大逾期天数,将风险最大化
2、财务现金流的预估
3、入催率和首逾率、回收率、FSTQPD
4、数据监控:如还款时间点异常监控

关于以上的更系统性的内容,感兴趣的童鞋可关注:
《第四期全线条训练营》最后两个模块——贷中跟贷后模块的内容。

关于贷中模块,我们会介绍相关的监控工具、数据指标逻辑、Y值选择、Vintage中订单和账单的区别、FSTQPD与资产分布、迁徙率等相关概念,并且在相关的案例中会详细讲解贷中相关的商户端的监控细则、贷中的客群的画像,其中的贷中的相关案例包括不限在:
①Vintage异常数据
②FSTQPD异常数据
③还款日分布异常数据

而在贷后模块中,我们会介绍贷中实务相关内容,相关的贷后的内容包括以下:
①资产风险评估与管理报表
②资产管理基础思路
③贷后管理与催收作业
④催收策略
⑤内部催收策略管理
⑥人工催收策略管理
⑦委外催收作业概要
⑧催收策略案例的总结与综合说明


~原创文章

end

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