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要想深入了解消费金融业务,对于业务中常提到的风险常用指标,必须深刻地理解和准确地使用。行业内常用的指标及解释说明如下:根据内在风险程度将商业贷款划分为正常、关注、次级、可疑、损失五类。这种分类方法是银行主要依据借款人的还款能力,确定贷款遭受损失的风险程度来划分的,后三种为不良贷款。正常:借款人能够履行合同,一直能正常还本付息,不存在任何影响贷款本息及时全额偿还的消极因素,贷款损失的概率为0。关注:尽管借款人有能力偿还贷款本息,但可能存在对偿还产生不利影响的因素,贷款损失的概率不会超过5%。次级:借款人的还款能力出现明显问题,需要通过处分资产或对外融资乃至执行抵押担保来还款付息。贷款损失的概率在30%-50%。可疑:借款人无法足额偿还贷款本息,即使执行抵押或担保,肯定也要造成一部分损失。贷款损失的概率在50%-75%之间。损失:借款人已无偿还本息的可能,无论采取何种措施和履行何种程序,贷款都注定要损失。其贷款损失的概率在75%-100%。与合同中约定应还款日相比用户延滞天数,一般从应还款日后第一天开始计算逾期天数。比如用户应还款日是3月20日,到3月21日仍未还款,那代表用户逾期天数1天,使用DPD1表示。DPD30 代表逾期天数30天。也称为逾期月数,正常贷款用C表示,Mn代表逾期N期,Mn 表示逾期N期以上。M1代表逾期1天-30天M2代表逾期31天-60天M3代表逾期61天-90天M4代表逾期91天-120天M5代表逾期121天-150天M6代表逾期151天-180天M7代表逾期181天以上。根据逾期期数一般区分为前期,中期,后期,转呆账四个阶段。一般将M1列为前期,M2~M3列为中期,M4以上列为后期。指某一时刻逾期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,分别是即期逾期率和递延逾期率。用于分析当期的逾期情况。优点是:计算简单;缺点是:起伏较大,容易失真,特别是当期所有应收账款快速上升或萎缩时。递延逾期率=当期各逾期期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放时期对应的贷款本金余额核心思想是对不同时期的开户的资产进行分别跟踪,按照账龄的长短进行同步对比,从而了解不同时期开户用户的资产质量情况。能够将纵向不同时期的信贷资产拉平到同一时期进行比较,进而评估不同时期某账龄的信贷资产管理。一般有两种计算口径:Vintage指标=当期各逾期期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放时期数对应的贷款本金余额Vintage指标=当期各逾期期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放期对应的放款本金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底,MOB1代表放款后第二个完整月份,MOB2代表放款后第三个完整月份。不同的公司定义不良贷款有较大差距,有将逾期M3 视为不良贷款,有将M6 视为不良贷款。计算公式是:通常逾期6期以上(M7)转呆账。假设某产品转呆账时间点为逾期M6转入逾期M7时,则转呆账率计算公式是:NCL%的计算方式与WO%一样,计算公式是:净损失率=(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表示第一期首次逾期10天,SPD30第二期首次出现逾期30天。如果一个客户身上有FPD30的标记,必然有FPD7等小于30的标记。债务人在全体金融机构的无担保债务归户后的总余额(包括借记卡、贷记卡及信用贷款)除以平均月收入,不宜超过22倍。观察前期逾期金额经过催收后,仍未缴款而继续落入下一期的几率。一般缩写为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。反映的是逾期资产的回收情况,与迁移率一样都是统计逾期资产是否进一步逾期的指标。在不考虑核销的情况下,迁移率及回收率的和为100%。从某个观察点之前的一段时间(观察期)的最坏的状态,向观察点之后的一段时间(表现期)的最坏的状态的发展变化情况。介绍完上述风险管理中用到的术语后,我将通过综合实例介绍各项的计算过程,假设2019年1月业务刚开始放款,计算所用到数据如表1:vintage指标=当期各逾期期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放期对应的放款本金对应合同在mob1M3 逾期率0%;对应合同在mob2M3 逾期率0%;对应合同在mob3M3 逾期率0%;对应合同在mob4M3 逾期率=21000/3000000=0。70%;对应合同在mob5M3 逾期率=(6月M4逾期本金余额 6月M5逾期本金余额)/1月放款本金;但是6月M4逾期本金会同时包含1月M4逾期合同本金与2月M4逾期合同本金,所以通过表1数据无法计算,M3 逾期率就以下表设定为准。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月放款的合同走完账龄生命周期,说明数据统计时间为2020年6月。Ⅲ账龄mob1、mob2、mob3的逾期率都为0,说明逾期指标为M3 (逾期超过90天)风险。Ⅳ放款月份从2019年1月~12月的账户M3 逾期率都在降低,说明资产质量在不断提升,可能风控水平在不断提升。2019年5月相对于2019年1~4月的逾期率大幅度下降,说明该阶段风控策略提升明显。Ⅴ不同月份放款的M3 在经过9个MOB后开始趋于稳定,说明账户成熟期是9个月。正常的客户,在未来6个月里,有96%会保持正常状态;逾期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 ;逾期2期的客户,从良率为23%,有39%会恶化到M3、M3 ;逾期3期的客户,短线王炒股软件下载从良率为14%,有61%会恶化到M3 ;逾期3期及以上的客户,从良率仅为4%,有82%会继续此状态。因此我们认为历史逾期状态为M3 客户几乎不会从良,为了让风控模型有更好的区分能力,需要将客户好坏界限尽可能清晰,根据滚动率分析可以定义坏用户(bad)=逾期状态M3 (逾期超过90天)。再进行迁移率分析,以表1里数据为例进行分析,其中橙色部分为恶化迁移路径。截止1月末,正常资产C为1000000元,此为起点。截止2月末,1月末的正常资产C中有230000/1000000=23%恶化为逾期资产M1。截止3月末,2月末的逾期资产M1中有55000/230000=23。91%恶化为逾期资产M2。截止4月末,3月末的逾期资产M2中有25000/55000=45。45%恶化为逾期资产M3。截止5月末,4月末的逾期资产M3中有21000/25000=84%恶化为逾期资产M4。截止6月末,5月末的逾期资产M4中有10000/21000=47。62%恶化为逾期资产M5。可能采用了委外催收、司法手段等催收策略,催回效果显着。截止7月末,6月末的逾期资产M5中有8500/10000=85%恶化为逾期M6资产。截止8月末,7月末的逾期资产M6中有6500/8500=76。57%恶化为逾期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,减少损失。通过迁移率,我们可以清晰观察到每个Vintage的资产在各逾期状态的演变规律。见表4,我们从横向比较每个月的迁移率,发现不完全一样。这是因为随着时间推移、外在宏观经济环境、内部政策等变化而产生一定的波动。

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