隨著互聯網金融的發展，對數據分析的需求越來越大。數據分析的目的其實是為了找到風險和收益的平衡點。高收益伴隨著高風險，而低風險的回報又如同雞肋。所以，太高的風險，太低的收益都不行。平衡點通俗來講就是風險在控制範圍之中，收益也可以接受。為了找到平衡點，我們通常會計算許多風控指標，這些風控指標是什麽意思，他們有什麽作用，我們挑幾個金融領域比較常用的指標說說。

1、vintage

vintage這個詞源於葡萄酒業，意思是葡萄酒的釀造年份。我們在生活中經常會進行各種各樣的比較，但是比較有個前提，就是比較的事物應該是位於同一層面上的。如果你拿四年級的學生和1年級的學生比較身高，或者拿成年人和未成年人比較體重那是毫無意義的。同理，我們在比較放貸質量的時候，也要按賬齡（month of book，MOB ）的長短同步對比，從而了解同一產品不同時期放款的資產質量情況。

舉例來說，今天是2018年5月25日，我們取今天貸款第一期到期的客戶作為觀察群體，觀察他們今後29天的還款情況。如果你將將今天所有貸款到期的客戶作為觀察群體（裏面有第一期到期的，也有第二期到期的，也有第三期到期的，等等），那麽這個群體裏面的客戶就不是位於同一層面上了。

到了下個月，6月25號，我們取6月25號貸款第一期到期的客戶作為觀察群體，觀察他們之後29天的還款情況。這樣你就可以比較5月25號的群體和6月25號的群體的還款情況差異。如果6月25號的群體還款質量有顯著性降低（如下圖），那麽你可能會審視一下你這一個月來的營銷策略是否變寬松了，或者這一個月來國家政策有什麽改動等等。

表格數字屬於虛構。

以上就是vintage的介紹。傳統的銷售統計報表大多數情況下只是將不同渠道、不同時間、不同產品的數據進行統計，是順序的，平面的。vintage將不同時期的數據拉平到同一時期比較，可以很直觀地比較和反思不同時期公司的營銷策略的效果。

2、遷移率

在說遷移率之前，我們先定義逾期階段的概念。逾期就是說你到了該還款的日子而沒有還款，那你就進入了逾期。根據逾期天數，又分為M0-M7+等八個階段。沒有逾期的是M0，逾期1~29天的是為M1，逾期30~59的定義為M2，以此類推，逾期超過180天的定義為M7+。

有了逾期階段的概念，遷移率就好理解了。簡單說，就是處於某一逾期階段的客戶轉到其他逾期階段的變化情況。遷移率通常可以用來預測不同逾期階段的未來壞賬損失。比如，M2-M3，說的是從逾期階段M2轉到逾期階段M3的比例。需要註意的是，我們應該選還款日為同一天的M2來做分子，如下。

遷移率是催收常使用的績效指標。它與vintage結合能實現風險的精細化管理。vintage的核心思想是對不同時期的同一層面的資產進行分別跟蹤，按照賬齡長短進行同步對比，從而了解不同時期的資產質量情況，是一個所謂豎切的概念；而遷移率能很好的提示客戶整個生命周期中的衍變情況，是一個所謂橫切的概念。

3、滾動率

在風險控制中，我們的根本目的是識別壞用戶，通過歷史數據，抓取壞客戶顯著區別於正常客戶的特征，並以此為標準去預測未來的壞客戶。用戶的好壞其實很難定義，不能說逾過期的用戶就是壞用戶，也許人家其實想還，只是不小心忘記還款了呢。而且，有的時候，“適當”的逾期還能增加公司的逾期利息收入。我們所關註的壞客戶是壞到某一程度，也就是逾期等級較高且不還款的客戶。

前面說的vintage是從時間維度上判斷客戶群體的好壞，下面說的滾動率則是從行為程度上判斷客戶的好壞，它可以幫助我們判斷某些逾期客戶是否還可以再搶救一下，收回點成本。

滾動率，簡單地說就是以某一時間點為觀察節點，觀察客戶在該點前一段時間內（比如半年）最壞逾期階段，並追蹤其在觀察點之後的一段時間向其他逾期階段發展的情況，特別是向更壞程度發展的情況。舉個栗子，今天是2018年5月25日，取今天的1萬個客戶，統計他們在過去半年裏的最大逾期階段。然後追蹤他們後半年的表現。以下數字純屬虛構，完全是為了說明問題，各個公司有自己的觀察數據和追蹤數據。

M0的客戶在未來半年裏，98%的客戶還是會保持正常M0的狀態

最大逾期階段M1的客戶在未來80%會變M0，但是還有20%會繼續，甚至有5%的人往更壞的程度發展

最大逾期階段M2的客戶在未來40%的人會繼續惡化，22%左右的人會變M0（完全從良）；

最大逾期階段M3的客戶在未來60%的人會繼續惡化，15%左右的人會變M0（完全從良）；

最大逾期階段M3+的客戶在未來80%的客戶會繼續此狀態（沒救了）。

根據以上的數據，我們可能就可以得出逾期3期以上的客戶，都是無力搶救的壞客戶這樣的結論。假如我們想把條件收緊一點，那麽我們可能會選擇逾3期或者2期。再假如我要給壞設定等級，那麽我就可以把3期以上設為極度壞，逾3、2期的話可能設置為中度壞，逾1期的人可以是不經意的壞。這些特征將來可以放到風控建模的樣本特征中來。

4、入催率

有了前面的鋪墊，入催率就比較簡單了。它指的是在某一個還款日，客戶從M0變成M1的比例。比如說，今天，有N個M0客戶到了還款日，裏面有M個客戶按時還款了，那麽今天的入催率就是（N-M）/N。它與下面的FBD是有區別的。

5、FPD

FPD是指首期逾期率，是說在某一個還款日，僅第一期到期的客戶中有多少沒有按時還款。與入催率的差別在於，入催率包含了第一期、第二期、第三期等等所有到期的M0。FPD一般用來做反欺詐，因為欺詐用戶他第一期是根本不會還款的。

好了，這次先寫這麽多，以後學到新的東西再做記錄。

轉自： https://blog.csdn.net/weixin_38030978/article/details/80446475

vintage、遷移率、滾動率、入催率等概念——看完你就懂了(轉載）