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Vintage及Roll-Rate分析应用浅析

2018-01-05 作者: JK

消费金融业务的底层资产质量是参与各方都最为关注的风险点,除截面逾期率外,主流的贷款表现分析方法有Vintage及Roll-Rate分析,本文就以上两种分析方法及其应用进行介绍。


Vintage分析

一、起源


Vintage一词源于葡萄酒业,意思是葡萄酒酿造的年份,因为每年的天气、温度、湿度、病虫害等情况不同,这些因素又直接影响当年葡萄酒的品质,所以人们对葡萄酒以葡萄当年采摘年份进行标识来对其品质进行区别。


Vintage分析最早被应用于信用卡行业,用来对不同时期所发生借款的资产质量进行跟踪,通过账龄的长短进行同步对比,它能很好的解决时滞性的问题,是一个竖切的概念。相比截面逾期率,其在资产增长速度快的情况下,可能会出现低估资产风险的情况,所以在对资产质量进行分析时截面和Vintage逾期率都要关注。


二、定义


Vintage分析法是一种动态分析法,用来分析不同时期资产的表现情况,它以贷款的账龄为基础,观察每批放款贷后1,2,3…N个月时的逾期情况。


三、示例


下图展示了某公司逾期30+的Vintage分析(以分期放款且每一期的时间为一个月为例),MOB为账龄,如MOB1表示放款后第一个月月底, MOB2表示放款后第二个月月底,各MOB下方的比率为各月所放贷款在此MOB时有多少比例的贷款进入了逾期状态(如1+,30+,60+,90+)以此类推。值得注意的是在逾期率的计算口径也有不同种类,常见且风险偏好偏保守的为应收口径,即当贷款进入逾期后,此贷款的剩余本金都会计入逾期金额,本例也采用这样的口径。




四、应用


1:横向观测,30+逾期率最差表现来自于201608所发放的借款,最大值0.93%。


2:纵向观测,可以看到最近的放款相比于旧的放款表现更好,如发现某一月贷款表现明显坏于其它月份,需进一步分析原因,如贷款政策变更、模型调整、客群变化等。


3:30+逾期率在MOB8的时候逐渐趋于稳定,一方面可帮助我们了解贷款表现的成熟时间,另外在建立信用风险模型时,也可以参考Vintage表现去设置模型表现期,如在图中可以发现在8个月之后,逾期率趋于平缓,即在还了8个月到12个月期间的客户我们可以判定其是因为资金的不足才逾期的。即可以在8-12之间选择一个账龄,确定坏客户的标准。虽然在一般在信用风险模型开发过程中,新巴塞尔资本协议中针对内部风险规范,建议以贷款发放后不少于12个月内的还款表现来定义信用风险较为合适,但巴塞尔资本协议主要是针对银行等传统金融行业所制定的。消金公司普遍展业时间不长,而且贷款的期限较银行短,大部分消费金融机构的借贷期限都在一年之内所以基于Vintage分析选择相对较短的表现期也未尝不可。较短的期限也可以让信用风险模型可以更早的识别用户的信用风险。



Roll-Rate分析

一、起源


Roll-Rate模型是一种用来预测未来坏账损失的方法,它通过对历史数据中处于某一拖欠状态的帐户余额每月拖欠变化情况的分析,精确预测当期不同拖欠周期的未来坏账损失。与传统的五级分类相比,迁徙率模型的优势主要表现为人为判断的主观因素减少,模型清晰的显示逾期的迁徙变化细节,是一个所谓横切的概念。Vintage分析虽然可以对不同时间所发放的贷款做竖向对比,但是如果以Vintage为单位观察整个贷款周期的逾期情况,则只能选择较早以前的Vintage。例如,贷款的期限为12个月,则理论上我们只能选择12个月之前的Vintage,由于消费金融市场变化很快,较早之前的Vintage未必能代表现在的情况。但Roll-Rate可以很快的观察到资产在不同逾期状态之间的滚动情况,提出早期预警,快速采取相应措施.


二、定义


Roll-Rate分析追溯贷款状态之间每月的迁移情况,展示了每批贷款进入下一个逾期状态的概率。


三、示例


如下图所示,在2016年8月,M1-M2=34.2%表示在2016年7月底时逾期状态为M1的贷款有34.2%在8月进入到了M2状态,由此既可以评估贷款表现,也可以对催收效果进行考查。



四、应用


1:横向观测,显示当贷款进入M2和M3之后,大部分贷款无法通过催收收回,说明在贷款进入M2逾期后基本可以认定为坏账。


2:坚向观测,通过对比不同月份的迁徙率水平可以发现201610开始贷款表现整体向好,M0-M1迁徙率下降明显,在消金行业M0-M1是一个相对重要的指标,因为其略微的变动会直接影响整体的坏账水平。此外,迁徙率也可以用来测算年化不良率。


3:计算计提拨备额时,常用不同贷款状态的贷款余额乘以其对应的拨备率来计提相应拨备金额,如下图所示。此外,在监测资产质量的时候,如果迁徙率明显上升,也是资产信用质量变差的一个预警信号,可以不用等到观察到Vintage的逾期率上升就可采取措施,如加强催收以及收紧贷前审批政策。



4:在建立信用风险模型的时候,很重要的一步是确定目标变量的定义,即坏样本的定义,实际操作中常会参考迁徙率的情况,如上例中M2的贷款有超过85%的概率会继续恶化至M3,那么可以确定的是一旦客户逾期30天以上的时候就有很大的概率变成坏账客户,所以坏客户定义可以是表现期内出现过30+以上的逾期。但最终坏的定义是由市场部门、风控部门、催收部门等共同协商,并综合考虑各方因素后决定的。


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