vintage分析 风控建模系列 01

在工作中发现，目前没有一个很好的系列帖子对风控建模中的各项细节做讲解，本人为一个金融科技公司的风控算法建模师，希望在此将风控建模的知识成体系、有深度、易吸收地分享给大家

vintage分析价值

在一场完整的风控建模中，除了初始的探索性分析，vintage应该是很重要的一步了，这一部分工作直接决定了之后建模的质量。
在信贷业务开展的过程中，由于业务发展迅速，信贷余额体量迅速增加，坏客户由于风险释放需要时间，所以会出现分子分母增速不匹配、整体坏账率并不能反映真实风险水平的情况。

vintage分析效果展示

vintage分析能很好解决时滞问题，它的核心是对不同时间点开户的信用卡进行分别的跟踪，按照账龄长短做同步分析，以了解不同时期发行信用卡的资产质量状况。在我们的项目中，vintage分析看的阶段是不可改变的，每一个放款日期都需要作为一行，每一列表示的是一个还款期，值表示的是这个时间段进件客户在这个还款日的逾N期占比（我们汽车金融可以用30+即M2客户占比），这个表就是vintage分析结果的表。
一个通用的vintage分析结果表如下：

注：1. M2客户是指逾期天数超过30天的客户。
2. 一期是一个月。
3. 在还款期1对应的值中，因为这个时间节点只要一期还款表现，所有M2占比应该都为0，即valueA1，valueB1，valueC1的值都是0
4. 同理在还款期2这个时间节点，最坏客户也只是逾期了30天，同样不存在M2客户，所以valueA2，valueB2，valueC2同样都是0
valueA3 的值表示的是 在A这天放款的客户中，M2客户占比在还款期3中的占比。

一个完整的vintage计算过程

首先，我们先确定一个还款表现表，如下：（纯属虚构，为说明问题而作）

上面这个表中就有了完整的还款表现情况，我们可以拿它来试试手。

对应的计算结果如下表：

相应的效果图如下图：

之后我会在本系列分享更多知识，我的微信wbymmww 欢迎大家沟通交流