时间:2022-11-12 09:45:14来源:法律常识
【逾期率的统计口径】
一般两个维度:时间维度、状态维度
【时间维度】
逾期1天的逾期率,逾期30天的逾期率,逾期60天的逾期率,逾期90天的逾期率、逾期180天的逾期率等;
【状态维度】
1、动态:不同的时点分母在变化。在贷/在贷
例1,逾期率=某个时点的逾期在贷/全部在贷 :如,逾期90+的在贷余额/全部在贷余额,逾期90+的在贷余额/全部在贷余额;
例2,逾期率=截至某个时点的逾期累计放款/全部累计放款 ;
<动态的计算方法的弊端:可以不断的放大分母,做大业务量,稀释掉逾期率>
(后台报表一般是动态逾期情况;)
2、静态:不同的时点分母不变。(不等同于坏账率)
某一时间范围的放款金额为分母,后续每个账期累计逾期未还本金为分子。
该分析方法与期限相关:若为固定不可提前还款的期限,需要单独分析3期资产、12期资产等;若为随借随还的期限,需要考虑实际存续时间。
如,贷款放出去100,可能实际3个月就结清了(会有少量12个月结清),提前结清的前会被再次放出去,原始本金要经历4次轮回,每次轮回会坏掉一部分。所以切一个一年的周期(类似年化),实际逾期率要是M3+的逾期率*4 ;
基于vintage ,也分为纵切时间的维度分析和严格维度
如9月1号到9月30号的放款,观察时间点取10月30号。
严格是9月2号放款,观察点取10月2号。
【逾期率的常见用途】
1、用于对外说明资产质量:
一般选择口径为逾期90+的在贷余额/全部在贷余额
2、用于对内分析:
需要分别看状态、 看时间
静态vintage的用处:分析不同周期进来的用户的客户情况、不同时间段内的政策情况、行业波动等,如果混在动态中则分析不出来。