vintage虽然是老生常谈的话题。但是今天所用的数据、图表、内容都跟以往不一样，而且是由从事车贷拥有丰富行业经验同学的分享，值得研究。
vintage的概念在我们之前的文章说了又说。但就跟下棋一个道理：世事如棋，局局新。而今天，我们梳理了上周内部直播课堂里相关的分享，整理了这部分干货，输出了此篇文章，顺带着填充之前未提过的一些内容。感谢yu同学的分享。
本文是关于车贷产品的vintage的介绍。
车贷产品里，因为贷款产品相对现金贷产品稍长。车贷的产品在24期或者36期，所以在分析的时候，稍微观测到车贷一般会在mob20的时候，才有呈现稳定的趋势。
Vintage的误区
首先介绍一个具体场景：分析具体报表指标，比较两个不同月份的当前逾期率，
2018年9月放款，当前90+逾期率水平为3%
2019年2月放款，当前90+逾期率水平为1.3%
问题来了：
2018年9月的资产质量是否是低于2019年2月的（3%>1.3%）？
要想问答这个问题，就需要弄清楚vintage的概念。如果没有vintage的方法，在刚才的问题中，我们都仅仅是比较了一个截面的数据。
vintage曲线的定义
按照放款时间，账龄统计逾期情况，用于反映不同放款月份的放款质量。
主要目的：将不同放款月份的逾期情况拉到相同观测水平之后再进行比较 。
很明显，通过这样的分析，可以做出以下不同月份的放款曲线：
所以回到刚才的那个问题，可知。18年的9月份的放款截止到统计节点（2019年9月）已经有12个MOB的走势，而19年2月的放款截止到统计节点（2019年9月）只有7个MOB的走势。所以强行选两个不同的时间截面数据强行比较是不合适的。
vintage的计算方法与维度
那在具体的逾期率里，怎么样计算具体的vintage的数值，主要有两种逾期率指标计算方法：
放款逾期率 = dpd 7+/30+/60+/90+剩余本金/当月放款金额
余额逾期率 = dpd 7+/30+/60+/90+剩余本金/当月放款的全部剩余本金
以上两种方法，均可以采用人数或者金额为统计单位来计算。
这里再跟各位读者强调下dpd7+/30+/60+都是非常重要的观察指标，因为可以根据这些早期指标更早的知道资产的质量情况。比如算完dpp7+，再算一个dpd7+滚动到dpd90+的滚动率，就可以直接由dpd7+近似得到坏账情况。当然业内用dpp30+去预测dpd90+偏多。
而在计算维度方面，可以分为：
1)自然月：统计月份距离放款月份的月份差
自然月是业内最常见的计算方法，以月末为统计节点来计算具体的账龄情况。这里关于月末的统计资产逾期情况的时候，如果分再详细点介绍还可以分为ever跟时点值的概念。ever，就是指曾经逾期了也算逾期。而时点值，指的是，只要目前非逾期，都算非逾期。
2)账期：统计月份客户所处账期
这种计算方法稍微复杂。因为会根据具体的出账单日统计，比如在信用卡的还款日，就会根据不同的还款日统计账龄情况。
划重点，敲黑板——vintage的小窍门
最后再提交一些掌握vintage的小窍门，个人感觉超实用的技能：
1. 看稳定时长：车贷产品一般稳定期在20期后 。而逾期的水平，我们可以做一条黄金水平线，看vintage走线，是否已经跟这条水平线趋平
2.看逾期水平：在一定表现期后能预估逾期水平。因为计算逻辑，当vintage趋于稳定的时候，之后的逾期值就能判定出来。比如在上图中，与黄金水平线最贴近的逾期率往后的水平也就将近在4.5%的水平。不会一直攀升的。
3.前期走势大致可以决定后期的逾期表现 。如果观看vintage的走线后，发现前期vintage走势越陡峭的，其实在往后走高的趋势（变坏的概率）会更大。所以当期出现比较大的走势波动的时候，就需要加大催收力度。这时候vintage的走势反而有可能往回拉，从而降下来。
微信扫一扫 