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DataScience&ML：金融科技領域之遷徙率的簡介、案例應用之詳細攻略 金融科技領域之遷徙率的簡介、案例應用? ? ? ? ?貸款遷徙率，經(jīng)濟學領域術(shù)語，計算方法為期初正常類貸款向下遷徙金額/(期初正常類貸款余額－期初正常類貸款期間減少金額)×100%。 (1)、概念定義T1、先設置觀察期，再看表現(xiàn)推薦文章：https：//zhuanlan.zhihu.com/p/81027037 T2、只看每個月的的賬戶在下個月的表現(xiàn)
此處的逾期和觀察窗口(這個月、下個月)沒有關系。觀察窗口是相對關系；而逾期期數(shù)的大小，是從該客戶逾期第一天開始計算，是一個絕對數(shù)值。 縱坐標是前月的逾期期數(shù)情況(時間窗口左邊界)；橫坐標是次月的逾期期數(shù)情況(時間窗口右邊界)。計算方式，例如我們只有兩個時間窗口。在時間窗口【1月-2月】里有50個客戶保持未逾期，【2月-3月】有100個客戶保持未逾期，那么坐標[1,1]的總數(shù)會是150。 (2)、遷徙率—案例理解假設經(jīng)過分析2019年11個時間窗口后，當前月(11月)、下個月(次月12月)，我們得到以下一個統(tǒng)計表。 所有時間窗口的遷徙情況總和
比如， 8000=11月未逾期客戶數(shù)+12月未逾期客戶數(shù) 轉(zhuǎn)換成百分比，并根據(jù)值的大小，用顏色標出來
(1)、遷徙情況百分比關注重點 只需要關注黑色框框的部分，也就是彩色背景的部分 解釋：因為那些已經(jīng)好轉(zhuǎn)了的賬戶我們不管了，因為不是我們的催收對象，我們需要看的是逾期情況沒有好轉(zhuǎn)甚至惡化的客戶。一個時間窗口內(nèi)你的逾期情況最多往前一格(遇到天數(shù)為31天的有可能小概率逾期兩格，但較少發(fā)生，統(tǒng)計時可忽略)。用直白的語言說，就是你現(xiàn)在逾期10天，給你一個月，你怎么也不可能逾期超過60天吧？ (2)、遷徙情況百分比的意義 說明了某個逾期期數(shù)的風險情況。我們這里用“從良”這個不太恰當?shù)美斫獾脑~來形容賬戶逾期期數(shù)變少。例如在上表里， 這個月當逾期<30天時，54.69%的客戶都會在下個月還上款(因為大概率是忘了還款日而不是沒錢還)； 而這個月逾期在[90-119]天時：有42.02%的客戶的逾期期數(shù)會繼續(xù)增加(確實手頭缺錢還不上)；25.21%的客戶逾期期數(shù)會保持不變(手頭緊，僅還得上一期的欠款以確保賬戶不會被清算)。 “從良”占比：也就說是，當逾期天數(shù)超過90天，客戶“從良”的概率只有(100-25.21-42.02)% = 32.77%。也就說，很大概率這個客戶的情況會一直惡化下去，所以我們需要在Ta惡化前，就挑出來催收，以減少損失?！皬牧肌钡恼急刃袠I(yè)經(jīng)驗：至于低于多少就不能接受，則需要和商業(yè)部門溝通。但從良的少于1/3確實挺少了。 (3)、提前預測90天后是否逾期 此處并非指逾期真的超過90天才催收，而是說，我預測這個人將來會逾期超過90天，所以我在他達到那個逾期時間前就去催收，避免嚴重逾期的發(fā)生。 1.1.2、定義觀察期-利用elbow method(手肘法則) 剛才我們通過分析，確定了目標里的逾期天數(shù)是90天以上。那么目標里的觀察期是如何做的呢？ 一個客戶開始逾期后(超過一天)，要達到90天以上的逾期少則需要3個月，多則可以無限多個月。如果觀察期短了，我們會漏抓了很多客戶，如果觀察期太長，例如無限長，你確實能抓住100%的逾期在90天以上客戶，但觀察期太長了，逾期的客戶一直沒人理就會一直惡化。所以一個合理的觀察期很重要。 為了找到一個合理的觀察期，我們需要分析逾期月數(shù)與逾期客戶總數(shù)的情況，例如再某個銀行，通過分析，我得到一個逾期月數(shù)與逾期客戶數(shù)的情況表：
可以看到，逾期90以上的客戶，95%的都發(fā)生在6個月內(nèi)。但你也許會說，9個月能檢測到97%，不是更好嗎？但記得經(jīng)濟學里的“邊際效用”這個詞嗎？意思是再增加投入，新增的產(chǎn)出會變少。用一個知乎上熱門的詞語來形容，就是“內(nèi)卷”。我們分析時也是。再追加一個月觀察期，對效用的提升不明顯，反而引入更多風險。當“內(nèi)卷”發(fā)生時，就不再增加觀察期了。 所以我的經(jīng)驗是用elbow method，也就是尋找曲線的“轉(zhuǎn)折點”，就像手肘一樣。(如果你熟悉k-means，那么你可能記得，在k-means里，我們決定怎么選擇k值的一個算法是elbow method。這里就不展開講k-means了，如果真的不熟悉，也不影響本文閱讀)。 把上表plot出來，得到下面一個圖，其中轉(zhuǎn)折點(或者說'手肘)用紅圈劃出來了：
?可以看到，但觀察期為6個月時，我們能抓到的逾期客戶已經(jīng)很多了。再加一個月，能抓到的增量也很少了，邊際效用明顯降低了很多。所以我們就可以把觀察期設置為6個月。 對于普通的信貸產(chǎn)品，一般情況下這個轉(zhuǎn)折點還是很好觀察到的。但看到這里你也許想問，如果沒有明顯的轉(zhuǎn)折點(elbow)，該怎么抉擇呢？這就復雜了。但如果你的信貸產(chǎn)品真的找不到一個明顯的elbow point，你畫出來的曲線比上面的曲線平滑得多，怎么辦呢？ 這確實是一個難題，且沒有一個標準的答案。但你可以和商業(yè)部分探討下面幾個問題： 當逾期超過90天的客戶比例是多少時，我們的資產(chǎn)會出現(xiàn)虧損？然后你可以以這個比例作為嘈參照，選擇響應的觀察期。 逾期90天是不是一個好的選擇？能不收緊標準，把逾期天數(shù)檢測縮短到60天，這樣做對客戶體驗造成什么影響？ |
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