滚动率与迁徙率

1. 基本概念

逾期阶段

2. 迁徙率

基本概念

1. 迁徙率就是处于某一逾期阶段的客户转移到下一逾期阶段的比例。迁徙率通常有金额和笔数两种计算口径，常用的是金额口径的迁徙率；
2. 迁徙率是截面数据（一个时间切片），能很好的反应截止某一时点大盘资产的风险走势和未来可能发生的坏账损失情况，我们通常用月末时点的金额迁徙率来防御大盘资产的风险情况，月末时点M(n-1)->M(n)的金额迁徙率=月末时点Mn资产的在贷余额/上月末时点M(n-1)资产的在贷余额，n的取值范围为1～6；
3. 例如，M1->M2的金额迁徙率=月末时点M2资产的在贷余额/上月末时点M1资产的在贷余额；

迁徙率示例

• 上图为某迁徙率数据示例。通常来讲，对大盘风险影响最大、表现期相对较短且需要重点关注的是M0->M1的金额迁徙率，如上图，通过横向比较M0->M1的金额迁徙率变化情况，可知大盘风险在持续好转，相反，若M0->M1的迁徙率在快速上升，需要尽快进行风险复盘，必要时进行策略收紧，防止资产变坏带来较大的损失。
• 另外迁徙率通常用来预测不同逾期阶段的资产未来变化的损失概率。假设我们把M7定义为损失，则处于M3阶段的资产变为损失的概率为(M3->M4)x(M4->M5)x(M5->M6)x(M6->M7)。
• 一般来说，每个自然月都可新增一列最新月的迁徙率；

3. 滚动率

基本概念

1. 滚动率展现的是两个截面数据（时间切片）之间逾期状态的变化情况，滚动率分析常用于定义建模样本的好坏标签，常用的是笔数口径（客户/合同/借据）的滚动率分析；
2. 比如观测客户从观测时点A到观测时点B，以观测时点A的样本作为分母，观测时点B各个逾期状态的样本作为分子，算出的比率即为滚动率；
3. 滚动率有两个方向，向前滚和向后滚；向前滚是指客户逾期等级更高了（即客户继续逾期），向后滚是指客户逾期等级变低了或者变成正常客户了（即逾期客户有还款行为）。

滚动率示例

• 最常用的滚动率分析的观测时点间隔为1个月，则滚动率是一个矩阵，行是本月逾期状态，列是次月逾期状态，逾期状态用当前逾期口径进行计算。
• 在实际应用中，经常使用滚动率来判断在哪个逾期阶段的客户是“坏客户”，以确定建模时，怎么定义y=1的目标变量。这里就需要求出一段时间内各个还款状态之间的平均转化率。

平均滚动率计算

1. 定义客户范围，比如2021年6月~2021年12月放款的A产品用户；
2. 在统计周期中（2021年6月~2021年12），统计逐月统计当月到下一月各个逾期状态之间的转化客户数量，如统计2021年6月-2021年7月可得到一个矩阵，共可得到6个矩阵。
3. 将6个矩阵叠加，然后按行百分比化展示，得到最终平均滚动率。

4. 迁徙率与滚动率的区别

1. 迁徙率一般应用中贷后监控场景，迁徙率报表用于日常监控，以反映资产质量，策略效果，或用于催收绩效的制定；滚动率一般应用于建立评分模型时，好坏样本的定义阶段，无需日常监控。
2. 迁徙率每一列都是反映整体客群逾期状态，即从上月到当前月的恶化情况，可结合催回率进行分析；滚动率反映的是上月到当前月客群逾期状态的转化情况，客户的逾期状态可以变好，可以变坏，平均滚动率是多个滚动率矩阵加总得到的。