一、FPD

FPD是指首期逾期率，是說在某一個還款日，僅第一期到期的客戶中有多少沒有按時還款。與入催率的差別在于，入催率包含了第一期、第二期、第三期等等所有到期的M0。FPD一般用來做反欺詐，因為欺詐用戶他第一期是根本不會還款的[1]。

二、AUC與KS

要弄明白ks值和auc值的關系首先要弄懂roc曲線和ks曲線是怎么畫出來的。其實從某個角度上來講ROC曲線和KS曲線是一回事，只是橫縱坐標的取法不同而已。拿邏輯回歸舉例，模型訓練完成之后每個樣本都會得到一個類概率值（注意是類似的類），把樣本按這個類概率值排序后分成10等份，每一份單獨計算它的真正率和假正率，然后計算累計概率值，用真正率和假正率的累計做為坐標畫出來的就是ROC曲線，用10等分做為橫坐標，用真正率和假正率的累計值分別做為縱坐標就得到兩個曲線，這就是KS曲線。AUC值就是ROC曲線下放的面積值，而ks值就是ks曲線中兩條曲線之間的最大間隔距離。由于ks值能找出模型中差異最大的一個分段，因此適合用于cut_off，像評分卡這種就很適合用ks值來評估。但是ks值只能反映出哪個分段是區分最大的，而不能總體反映出所有分段的效果，因果AUC值更能勝任。
ROC值一般在0.5-1.0之間。值越大表示模型判斷準確性越高，即越接近1越好。ROC=0.5表示模型的預測能力與隨機結果沒有差別。
KS值表示了模型將+和-區分開來的能力。值越大，模型的預測準確性越好。一般，KS>0.2即可認為模型有比較好的預測準確性[2]。

三、賬齡

Month on Book, MOB，指資產放款月份，類似于人的年齡，一旦借據產生，便有了賬齡和生命周期。
MOB0：放款至當月月底；
MOB1：放款后第二個完整的月份；
MOB2：放款后第三個完整的月份。

四、逾期天數

Days Past Due, DPD，逾期天數等于實際還款日減去應還款日的差值。DPDN+表示逾期天數大于等于N。

五、逾期期數（M）

M指的是Month，逾期期數指DPD按區間劃分后的逾期狀態，需要注意的是不同機構所定義的區間劃分可能存在差異。
M0：當前未逾期（或用C表示，取自Current）
M1：逾期1-30日
M2：逾期31-60日
M3：逾期61-90日
M4：逾期91-120日
M5：逾期121-150日
M6：逾期151-180日
M7：逾期180日以上，此時也被稱為呆賬（Bad Debts），會予以注銷賬戶（write-off）。

六、Vintage

vintage分析是按照每一筆借款所在的月份作為統計的基準，然后追蹤這個放款月份里在貸資金在接下來幾個月里，發生逾期的比率。Vintage可以用來評估客戶好壞充分暴露所需的時間。

關于Vintage分析中逾期率的計算，有兩種計算口徑。
1、訂單口徑，逾期率=逾期訂單數/總放貸訂單數
2、金額口徑，逾期率=逾期剩余本金/總放貸本金
具體分析時，先做出Vintage數據表格，在做出Vintage曲線。根據上圖的Vintage曲線，可以得到以下信息：
1、賬齡最長為12個月，代表產品期限為12期。隨著12期結束，賬戶的生命周期走到盡頭。
2、賬齡MOB1、MOB2、MOB3的逾期率都為0，說明逾期指標為M4+（逾期超過90天）風險。
3、由放貸月份從2018年1月～12月的賬戶的最終逾期率都在降低，說明資產質量在不斷提升，可能是因為風控水平在不斷提升。
4、2018年5月相對于2018年1～4月的逾期率大幅度下降，說明該階段風控策略提升明顯。
5、不同月份放款的M4+在經過9個MOB后開始趨于穩定，說明賬戶成熟期是9個月[3]。

七、遷移率

遷移率分析法(Flow Rate)也叫做凈流量滾動比例法，能形象展示客戶貸款賬戶在整個生命周期中的變化軌跡，也是預測未來壞賬損失的最常用的方法。其核心假設是：一個逾期狀態（如M2）的賬戶，在接下來的一個月里，要么變化好客戶M0，要么惡化為更壞的下一個逾期狀態(M3)。遷移率一般縮寫為M0-M1、M4-M5等形式。
遷移率（Mn-Mn-1）=當前期的Mn貸款金額/前一期的Mn-1貸款金額

遷移率分析的具體步驟為：
1、定義逾期狀態，如M0、M1、M2等。
2、計算各逾期狀態之間的遷移率，如M0-M1、M4-M5等。
3、計算不同月份的平均遷移率，目的是對本平臺在不同時期的資產的遷移率有整體的認知。
4、根據平均遷移率和不良資產回收率，計算凈壞賬損失率、撥備額、撥備率。

圖9-表2中，2月份的逾期M1資產只能從1月份的正常M0資產滾動而來，因此從逾期M0資產向M1的轉化轉化率M0-M1為：237337/1007843=23.55%。以此類推，可以計算出所有月份的資產惡化率，黃色部分為不良資產的惡化遷移路徑。
通過遷移率，可以清晰地觀察每個Vintage的資產在各逾期狀態的演變規律。
圖9-表2中，從橫向比較每個月的遷移率，發現不完全一樣，這是因為隨著時間推移，外在宏觀經濟環境、內部政策等變化而產生一定的波動。我們可以利率遷移率數據，做以下事情：
1、觀察遷移率的發展軌跡，監控壞賬的發展傾向和催收效果。
2、通過對多個月的遷移率計算平均值，從而使遷移率更加穩定。

八、壞賬準備金

呆賬風險是信貸機構必須面對的風險，主要來源于信用風險和欺詐風險等。為了應對未來呆賬的可能，信貸機構一般都會設定一個儲備金額，也就是壞帳準備金（bad debt reserve）。
計算壞賬準備金的一般做法是，把未清償貸款余額乘以一定的準備金比例（reserve ratio）所得。可以理解，資產逾期等級越高（越差），準備金比例也應該越高，因為惡化為呆賬的可能性也越高。
計算壞賬準備金的步驟為：
1、統計未清償貸款金額的分布，也就是M0~M6狀態分別對應的資產余額；
2、為每個逾期狀態的資產分配一個準備金比例；
3、每個子項目的準備金金額=未清償貸款余額*準備金比例；
4、每個子項目的準備金金額相加，得到最終的準備金。
壞賬準備金計算示例如下表所示。

由于壞賬準備金是用來覆蓋逾期的呆賬損失的，因此準備金比例必須等于處于各個逾期狀態的資產未來演變為呆賬的比例。正常M0資產至逾期M7資產（呆賬）需經過7次遷移，那么我們可以把各個狀態之間的轉化率相乘，得到準備金比例。
例如，正常M0資產對應的毛壞賬損失率為：16.1%*29.28%*42.27%*80.1%*53.6%*80.32%*88.03%=0.60%
M1資產對應的毛壞賬損失率為：29.28%*42.27%*80.1%*53.6%*80.32%88.03%=3.76%
在實際中，信貸機構會將不良資產打包轉賣給第三方公司，這樣就能回收部分不良資產，減少損失。因此，可以定義凈壞賬損失率為：
凈壞賬損失率=毛壞賬損失率-不良資產外賣回收率
由于M7不良資產的平均回收率為10.79%，則可計算凈壞賬損失率為：
0.60%（1-10.79%）=0.54%
同理，我們可以計算正常資產到不同逾期狀態資產的毛損失率和凈損失率，如下：

另，我們定義撥備額和撥備率：
當月應計撥備額=sum(凈壞賬損失率乘以月末應收賬款余額)
撥備率=當月應計撥備額/總資產金額
其中，撥備率是用來預防不良資產的發生而準備的金額比例，撥備率應越低越好，越高說明風險越大，損失越大，利潤越小。

在上例中，當月應計撥備額為65421元，撥備率為65421/2625091=2.49%[3]

致謝

感謝參考文獻中的各位大牛的分享，本文基于此整理而來，向各位致力于知識分享的大牛致敬。

（未完待續）
參考文獻：
[1]https://blog.csdn.net/qq_35531549/article/details/90292788
[2]https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/79412868
[3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/81027037/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的金融术语解析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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