Vintage是信贷业务中资产质量分析的重要工具，能够对同一产品不同时间放款的质量变化进行分析。本文呈现了利用Vintage数据进行风险理解和放贷策略制定所涉及的复杂因素和考虑。希望对你有所帮助。
Vintage是信贷业务中资产质量分析的重要工具，可以分析同一产品不同时间放款的质量变化。通常情况下可在以下场景得到广泛应用。
以某1年期信贷产品vintage30+的报表为例
以2020年1月放款业务为例：
可以观测到2020年1月：
通常情况下，vintage30+的最终数值可以取最后mob13的值，即最长贷款期限最后一期表现一个月后的值。通常情况在产品期限2/3期（即第8-9期）增速放缓达到稳定值。
以mob5为例，代表着不同月份放款之后经过五个月之后vintage30+的情况，从图中明显可以看到2019年12月放款经过5期之后vintage30+超过5%，之后每个月放款的业务经过5期表现明显降低，说明该产品上线后经过不断地业务流程优化及风险策略调整，风险表现日趋向好。
基本原理：根据金融机构风险偏好不同，可以通常采用vintage90+或者vintage30+计算产品年化风险损失，以2020年1月放款为例，2020年1月放款vintage30+最终稳定值为5.3%，说明每放款100元，经历完整表现周期后最终会损失5.3元。那么如果转化为年化风险损失取决于这100元在一年会放几次，最终年化风险损失则基本等同于vintage*周转次数。
但是影响产品周转次数的因素很多，最重要的因素是产品期限、还款方式、提前还款情况；产品期限意味着客户使用贷款的时间；还款方式则影响客户本金的占用情况。
在特殊情况下（产品期限为12期、还款方式为到期一次性还本且不存在提前还款的情况），该产品2020年1月的年化损失计算方式：5.3%*12/12=5.3%
稍微调整一下特殊情况（产品期限为6期、还款方式为到期一次性还本且不存在提前还款的情况），该产品2020年1月的年化损失计算方式：5.3%*12/6=10.6%
从基本原理的描述可知，如果在不知期数和还款方式的情况下，无法准确比较不同产品的Vintage，也无法计算出产品的年化损失。
实际情况：根据基本原理，实际在做vintage和年化损失转化计算的时候，要考虑客户的还款方式和实际的资金占用情况。
按月还息到期一次性还本的现金流与基本原理中的特殊情况类似，客户的年化损失计算方式为：
年化损失=Vintage*周转次数=vintage*12/期限
其中，这里的期限为客户借据借款平均期限。
情况二中的现金流相对复杂，主要原因是客户在按期还款的过程中每期都有本金和利息还款，客户占用资金逐期递减，客户用款次数也受到客户本金资金占用影响。由于还款方式的不同，每种还款方式的资金占用也有差异，在这里介绍一种相对通用的计算方式。
根据客户的还款计划计算每期损失情况，计算客户年化损失，已知上述产品为等额本息的还款方式，放款要素如下：
从而得出该业务的还款计划：
每期客户本金损失=每期损失概率*上一期剩余本金
其中每期损失概率可由2020年1月放款的业务每月vintage30+增加量计算得出：
每期客户本金占用比=客户上期剩余本金/客户放款金额
由此可得：
最后客户本金损失期望=每期本金损失的和=11610.74元
最后客户资金占用比=每期资金占用比的平局值=56.13%
根据上述计算结果，可以得出：
作者： Golden老师
来源公众号：FAL-金科应用研院（ID：fintechapplab_sz），Make Fintech Easier And Smarter
本文由人人都是产品经理合作媒体 @FAL金科应用研院 授权发布，未经许可，禁止转载。
题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议
该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。