风控常用指标和分析方法
风控指标：
其实说白了就是各种逾期指标
1.DPD
2.FPD -- First Payment Delinquency; SPD second; TPD third; QPD Quarter; Quarter本来是1/4的意思，我的理解是,M1到M4恰好是90天，一个Quarter。
3.C/M1/M2...C正常，M1逾期一次，M2逾期2次 以此类推
4.coincidental default即期逾期，lagged default递延逾期，即期就是比如月末统计，月末的贷款余额作为分母，M1/M2等bucket的贷款余额作为分子，而递延要追溯到这个bucket产生的时间，比如M1是上一个月的贷款余额产生和当月无关，所以M1就倒推一个月，除以上一个月末的贷款余额，M2就倒推两个月，以此类推
一些高级思考：lagged的逾期，我也可以按期对齐去算，但是即期的必须找一个时间节点对齐，可以算贷款余额也可以算应收账款（但是利息是按照实际占用去计算的，其实没有一个准确的数字），贷款余额还是可以准确获得的，也可以算件数，所以这个很灵活，不用拘泥于具体用什么来算，后面的一些分析方法和指标也同理
5.账龄，根据上下文，可以指MOB；会计上也指应收账款的不同bucket，就类似于M1/M2等等
常用分析方法：
1.flow rate 迁移率，就是从一个逾期bucket到下一个逾期bucket的转化，他本质是一种追踪，最终一个集合随时间的变化，这个分析大体上有三个作用，一个是对催收进行绩效，二个是可以对坏账进行估计（也就是连乘，可以得到最终落入say M6+的概率），三是可以建模的时候设计y的一个逾期天数多久合适，这个甚至可以更一步精细地考虑催收的成本
2.vintage analysis，账龄分析，这个也有很多变种，本质就是每一个vintage，随时间的一个变化，比如我的分析目的是看多少期后坏人充分表现，那这个时候我就可以分析，say 90+认为是坏人，随着mob，或期数，一旦90天逾期就纳入，但不拿出，看这条曲线什么时候趋于稳定，这个时候我们建模的时候就应该观察这么多期。同样也可以算钱，随账龄进入M2的贷款余额，除以那个vintage 的放款本金，然后还可以拿出
3.滚动率，roll rate analysis，我觉得和flow rate的区别在于，他是两个时间片段的综合情况的转移，一个观察期，一个performance window，比如观察期6个月，performance window也是6个月，6个月中M3集合的人（处于哪个bucket是历史最坏表现，并非期末时点bucket），接下来的6个月会进入哪种bucket，这个分析也可以用于好坏定义的确定，从定义上讲，循环贷、非循环贷、信用卡都可以使用roll rate analysis，贷前和贷中环节均可使用，但是实操中，由于要创建两个时间窗的转移矩阵，需要很长的表现期，不太实用，在定义好坏的用途上，roll rate和flow rate或者回收率是有些类似的，但是回收率可以更精细一些（精细到天）。
4.aging analysis，也叫账龄分析，本质是一个时间点的切片，各逾期bucket构成情况，也会存在一些变种，可以是即期Coin的，即期的应该更主流，我们结合flow rate还可以估算未来的坏账率；也可以是lagged的，在《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》中实际上是flow rate的一个切片，各bucket逾期率lagged(M1) lagged(M2)。PS : lagged(C)就等价于coin(C)，一般是没看到算lagged(C)
其实说白了就是各种逾期指标
1.DPD
2.FPD -- First Payment Delinquency; SPD second; TPD third; QPD Quarter; Quarter本来是1/4的意思，我的理解是,M1到M4恰好是90天，一个Quarter。
3.C/M1/M2...C正常，M1逾期一次，M2逾期2次 以此类推
4.coincidental default即期逾期，lagged default递延逾期，即期就是比如月末统计，月末的贷款余额作为分母，M1/M2等bucket的贷款余额作为分子，而递延要追溯到这个bucket产生的时间，比如M1是上一个月的贷款余额产生和当月无关，所以M1就倒推一个月，除以上一个月末的贷款余额，M2就倒推两个月，以此类推
一些高级思考：lagged的逾期，我也可以按期对齐去算，但是即期的必须找一个时间节点对齐，可以算贷款余额也可以算应收账款（但是利息是按照实际占用去计算的，其实没有一个准确的数字），贷款余额还是可以准确获得的，也可以算件数，所以这个很灵活，不用拘泥于具体用什么来算，后面的一些分析方法和指标也同理
5.账龄，根据上下文，可以指MOB；会计上也指应收账款的不同bucket，就类似于M1/M2等等
常用分析方法：
1.flow rate 迁移率，就是从一个逾期bucket到下一个逾期bucket的转化，他本质是一种追踪，最终一个集合随时间的变化，这个分析大体上有三个作用，一个是对催收进行绩效，二个是可以对坏账进行估计（也就是连乘，可以得到最终落入say M6+的概率），三是可以建模的时候设计y的一个逾期天数多久合适，这个甚至可以更一步精细地考虑催收的成本
2.vintage analysis，账龄分析，这个也有很多变种，本质就是每一个vintage，随时间的一个变化，比如我的分析目的是看多少期后坏人充分表现，那这个时候我就可以分析，say 90+认为是坏人，随着mob，或期数，一旦90天逾期就纳入，但不拿出，看这条曲线什么时候趋于稳定，这个时候我们建模的时候就应该观察这么多期。同样也可以算钱，随账龄进入M2的贷款余额，除以那个vintage 的放款本金，然后还可以拿出
3.滚动率，roll rate analysis，我觉得和flow rate的区别在于，他是两个时间片段的综合情况的转移，一个观察期，一个performance window，比如观察期6个月，performance window也是6个月，6个月中M3集合的人（处于哪个bucket是历史最坏表现，并非期末时点bucket），接下来的6个月会进入哪种bucket，这个分析也可以用于好坏定义的确定，从定义上讲，循环贷、非循环贷、信用卡都可以使用roll rate analysis，贷前和贷中环节均可使用，但是实操中，由于要创建两个时间窗的转移矩阵，需要很长的表现期，不太实用，在定义好坏的用途上，roll rate和flow rate或者回收率是有些类似的，但是回收率可以更精细一些（精细到天）。
4.aging analysis，也叫账龄分析，本质是一个时间点的切片，各逾期bucket构成情况，也会存在一些变种，可以是即期Coin的，即期的应该更主流，我们结合flow rate还可以估算未来的坏账率；也可以是lagged的，在《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》中实际上是flow rate的一个切片，各bucket逾期率lagged(M1) lagged(M2)。PS : lagged(C)就等价于coin(C)，一般是没看到算lagged(C)
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