0. 前言
网贷业务的核心竞争力来自收益与风险之间平衡点的把握，其收到消费理念、市场策略、市场消费环节影响，贯穿于产品设计、营销审批、授信、支用、还款、催收以及客户服务的全过程。风控偏好和市场竞争策略会导致不同机构的经营结果存在差异。面对纷繁复杂的竞争环境，网贷机构必须不断提高风险的监控能力才能立于不败之地。
由于网贷业务的特点，用户的借款行为和还款表现具有时滞性。特别是在贷款的扩张阶段，伴随这贷款余额的激素增长，风险指标的分母极速扩大，但是分子由于时滞性而没有同步的增加。如果采用传统的（当前逾期/当前余额）的方法，容易使决策机构低估了当前的风险。
1. Vintage
Vintage分析方法能很好的解决时滞性问题，可以理解为从时间横切维度上判断客户群体的好坏或某个月份、季度或者年度的资产质量问题，逆向推到、调整和优化风控政策和策略；其核心思想是对不同时期的授信的资产进行风控跟踪，按照账龄的长短进行同步对比，从而了解不同时期贷款的风险情况，是一个所谓的竖切的概念。而迁徙率模型能够很好的反映贷款整个周期的演变情况，是一个所谓横切的概念。
上表是对M2用户的Vintage分析（M2表示历史逾期大于60天），行为放款时间，列为到期还款期的表现（M2的表现时间需要3个月，故3月份放款从6月看），比如4.25%就是2018年3月授信放款的用户在2018年6月份M2逾期的情况（2018年3月授信的用户在6月的M2逾期的总额/2018年3月份用户总的放款金额）；从表中可以看出2018-03月的授信的用户M2逾期率明显偏高，这就需要去分析逾期较高的原因，授信策略是否有漏洞还是模型cut—off较低。
另外一种计算逻辑是6月的M的逾期户数/3月放款的总户数（按照放款件均计算）。
2. 迁徙率
迁徙率是催收常使用的绩效指标，常与vintage结合使用来实现风险的精细化管理。迁徙率就是处于某一逾期阶段的客户转到其他逾期阶段的变化情况，通常可以用来预测不同逾期阶段的未来坏账损失，反映客户整个生命周期中的衍变情况；比如，M2-M3，说的是从逾期阶段M2转到逾期阶段M3的比例，需要注意的是，我们应该选还款日为同一天的M2来做分子。逾期就是说你到了该还款的日子而没有还款，那你就进入了逾期。根据逾期天数，又分为M0-M7+等八个阶段。没有逾期的是M0，逾期1~29天的是为M1，逾期30~59的定义为M2，以此类推，逾期超过180天的定义为M7+。
3. 滚动率
滚动率，简单地说就是以某一时间点为观察节点，观察客户在该点前一段时间内（比如半年）最坏逾期阶段，并追踪其在观察点之后的一段时间向其他逾期阶段发展的情况，特别是向更坏程度发展的情况。
举个栗子，观察点是2018年6月30日，取这一天的1万个客户，统计他们在过去半年里的最大逾期阶段。然后追踪他们后半年的表现。
从该表可以看出：
- 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7%会恶化；
- 逾期2期的客户，从良率为23%，有39%会恶化；
- 逾期3期的客户，从良率为14%，有61%会恶化；
- 逾期4期及以上的客户，从良率仅为4%，有82%会继续此状态。
在对坏客户进行定义时，应将坏客户定义得尽可能坏，以与好客户尽可能的区分开来，因此可以将逾期4期及以上的定义为坏，而逾期2期和3期定义为中度坏，逾期1期为轻度坏。当然，在开发模型或规则时，还要结合样本量，如果M1占比较高，可以将M1划为好客户，M4+为坏客户，M2和M3为灰度客户，从样本中剔除；如果M1占比很低，也可以将M1和M2、M3一起归为灰度客户，从样本中剔除。这些特征将来可以放到风控建模的样本特征中来，定义Y。
4. Y变量的定义
Y变量即为客户好坏标签变量，Y变量要结合滚动率分析和Vintage分析来定义，滚动率分析用于对客户好坏程度进行定义，Vintage分析用于设置合适的表现期。定义Y变量可以分为以下几步：
- 进行滚动率分析，定义坏客户，如上面所说的M4+为坏客户，通常定义M3+,需要根据不同的消费场景来定义；
- 然后统计出M4+的Vintage数据表及Vintage图，找出成熟期；
- 表现期大于成熟期的样本可以用于建模，表现期小于成熟期的样本无法准确定义Y变量，暂时舍弃。
当然，在实际应用中，根据业务需要，Y变量的定义可以灵活变通。比如在业务刚开展不久，表现期较短，此时无法根据上述方法定义Y变量，可以暂将逾期大于10天、15天或30天的客户定义为坏等等，然后随着时间的推移不断修正Y变量及模型。
5. 入催率
它指的是在某一个还款日，客户从M0变成M1的比例。比如今天有N个M0客户到了还款日，里面有M个客户按时还款了，那么今天的入催率就是（N-M）/N。
6. 首逾率
FPD是指首期逾期率，是说在某一个还款日，仅第一期到期的客户中有多少没有按时还款；SPD是第二期到期未还，TPD是第三期到期未还。与入催率的差别在于，入催率包含了第一期、第二期、第三期等等所有到期的M0。FPD一般用来做反欺诈监测，因为欺诈用户他第一期是根本不会还款的。通常在等额本息的消费贷或者现金贷产品模式中，关键性指标就是FPD、SPD和TPD，主要用来识别欺诈客群和调整风控策略；当然根据不同场景需要具体问题具体分析，比如在汽车金融领域信用风险曝发完全一般在8-12期左右。
参考：
https://www.sohu.com/a/305129117_99917536
https://blog.csdn.net/qq_32123787/article/details/95590536