第1个回答 2022-06-24
延滞率（delinquent%）的计算可分为coincidental以及lagged两种方式，除了各bucket延滞率之外，也会观察特定bucket以上的延滞率，如M2+lagged%以及M4+lagged%等指标，以M2+lagged%为例，分母为两个月前应收账款，分子为本月M2（含）以上尚未转呆账的逾期金额。
在消费金融风险管理上，M2以及M4为两个重要的观测点，原因是客户可能因为一时忙碌或疏忽造成账款逾期，但若经过M1催收仍旧落入M2以上，几乎可以确认为无力缴款或者蓄意拖欠。另外依据经验，客户一旦落入M4，事后转呆账几率非常高。
不良率（bad%）的应用除了一般的风险分析外，信用评分模型的建置也需要先确定bad的定义。所谓bad account 可以解释为“非目标客群”，与逾期客户（delinquent account）相比较，其涵盖范围更为广大。一般bad的定义除了逾期客户以外，可能还包括各式债务协议户以及高风险控管户等。
Delinquent%纯粹以账务逾期天数为计算基础，而bad%则跳脱此限制，很多时候相比较delinquent%更能反映客户的风险本质。因此在 双卡风暴 后，bad%的应用越来越普遍。
转呆账率（WO%）为write-off%的简写，假设某产品的转呆账时间点为M6转入M7时，其WO lagged%计算方式为当月转呆账金额除以7个月前的应收款项。
通常WO%会进一步做年华 （annualized）帐处理，原因是：一，单月数据较易受到各种因素影响（如单笔大单转呆账）起伏较大，而年华有一栋平均效果，可减缓单月特殊因素干扰所带来的起伏。二，因为经过年化之后，月转呆率转化为年损失率，方便与产品年利率进行比较参考。
净损失率（NCL）为net credit loss的缩写，其定义为当期转呆账金额减去当期呆账回收，即为净损概念。就整体风险管理绩效观点来看，呆账后回收也是重要的一环，所以NCL%常与WO%一并列示。
NCL%的计算方式与WO%一样，只是分子的部分由write-off金额改为NCL，而NCL%的观察也是以年化形态（annualized NCL lagged%）为主，虽然计算复杂，但较具参考价值。
First Payment Deliquency，首次还款逾期。用户授信通过后，首笔需要还款的账单，在最后还款日后7天内未还款且未办理延期的客户比例即为FPD 7，分子为观察周期里下单且已发生7日以上逾期的用户数，分母为当期所有首笔下单且满足还款日后7天，在观察周期里的用户数。常用的FPD指标还有FPD 30。
举例：假设用户在10.1日授信通过，在10.5日通过分期借款产生了首笔分3期的借款，且设置每月8日为还款日。则11.08是第一笔账单的还款日，出账日后，还款日结束前还款则不算逾期。如11.16仍未还款，则算入10.1-10.30周期的FPD7的分子内。通常逾期几天的用户可能是忘了还款或一时手头紧张，但FPD 7 指标可以用户来评价授信人群的信用风险，对未来资产的健康度进行预估。
与FPD 7 类似，FPD 30也是对用户首笔待还账单逾期情况进行观察的指标。对于逾期30天内的用户，可以通过加大催收力度挽回一些损失，对于逾期30天以上的用户，催收回款的几率就大幅下降了，可能进行委外催收。如果一段时间内的用户FPD 7较高，且较少催收回款大多落入了FPD 30 内，则证明这批用户群的non-starter比例高，借款时压根就没想还，反之则说明用户群的信用风险更严重。
FPD部分，参考 知乎专栏-啼笑皆非