关于信贷资产逾期计算口径和小微模型的经典问题与答案

在前面几节星球课堂中，关于信贷资产逾期计算口径和小微模型有几个比较经典的问题，如：

问题一：为什么二代征信报告的公积金缴存信息，只更新至到某时（2020年）？
答：因《个保法》自2021.11.01执行后，人行因没有得到授权，暂不更新。当然后续这个信息相信人行也在解决~

问题二：汇总计算某客户的贷款余额时，是否包含担保贷款？
答：不包含。如老王办理100万元个人住房贷款，老王妻子充当老王担保人，不会在她的征信报告中的“信息概要”里展现这100万的贷款；只在“相关还款责任信息”中展现。

问题三：信贷相关的计算逾期数据中，有动态逾期率也有静态逾期率，应该以哪种计算方式为主？
本次我们来重点讲解这个问题。

1.什么是动态逾期率？
动态逾期率：即“即期逾期率“即DPD N+的概念。其计算公式为：当前逾期N天以上资产的在贷余额/当前总在贷余额”
1.1.分子和分母计算的都是当前时间点的数值，所以新增贷款的金额会对这个“逾期率”产生影响。
1.2.特点是在新增放款很多时，逾期率会变低，因为新增放款的肯定还未发生逾期，因此增大了分母。

所以在一个产品刚上线、爆发式增长时候，动态池的逾期率都不会高。

2.什么是静态逾期率？
静态逾期率：即Vintage逾期率，是取特定一段时期（Vintage)的信贷资产放款金额作为分母，然后选取需要监控的账龄MOB（monthon book)，观察信贷资产在后续表现窗口MOB的逾期金额作为分子。
分母“放款金额”，是固定值！

在常规的信贷资产计算中，一般都是以静态逾期率来为主的。
静态逾期率：即Vintage逾期率
如何利用静态逾期率来确定资产质量？
答：曲线平缓后可以观察得到该月份放款客群对应的最终逾期占比。
在分析静态逾期率的时候，大家可以注意以下内容：

2.1.分析变化规律：
①如果前几期逾期率上升很快，随后风险暴露进入平稳期，说明短期风险捕捉能力较差，客群欺诈风险可能较高，需要优化欺诈检测系统。
②如果曲线一直在上升，说明信用风险识别能力较差，需要对策略和信用评估模型进行优化。

2.2.利用静态逾期率来建模
确定账户成熟期：确定用户风险暴露所需周期，从而定义建模样本的表现期。

2.3.利用静态逾期率来处理问题需要注意：
分析影响因素：放款月的不同会导致很多的因素不同，如风控策略收紧或放松、客群变化、市场环境、政策法规等都会影响资产质量。因此分析影响因素可以用来指导风控策略的调整，在未来市场环境或政策变动时有更好的应对方法。
所以逾期率的水有多深，您知道了吧？

问题四：目前可以量化的小微的信贷的风控模型有哪些内容？
小微信贷模型难题困扰各位同学久矣！建模数据量少，Y标签难定义。但在业内，我们欣喜看到，小微相关的模型基于票税类场景，目前是相关场景中比较能实现的内容。
关于小微信贷风控的内容，可以翻找之前我们的公众号文章：不能不知—小微最常见的两大场景模型
综上，基于税票类的数据中，在小微信贷类场景中我们可以拟定以下四大类模型：
①营收预估模型
②逾期预测模型
③经营欺诈模型
④提款率（余额）预测模型

更多详细内容，可关注番茄风控第57门的星球课堂：
《金融机构风险与预算评估》：

~原创文章
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