金融风控基础知识整理

Last updated on 2020-07-22…

风控是互联网金融公司开展业务的底层基石，是一块值得精细耕耘的领域。模型方面从早期偏特征工程的风险画像、风险聚类、特征推荐，发展到时序预测（ARIMA、GARCH、Holt-Winter）、 异常检测（IF）、图算法、自动机器学习等建模挖掘工作。本篇将以该领域新人的角度出发，整理金融风控领域的相关基础知识。

《风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用》、机器学习在信贷风控建模中的优势和挑战、风控分析常用指标介绍

评分卡模型

评分卡模型基于假设“历史样本和未来样本服从同一总体分布”，故而才能从历史样本中归纳出数理统计规律来预测未来样本的表现。 评分卡通常采用逻辑回归（Logistics Regression）进行建模，其原因有很多，比如可解释性、简单模型、小样本学习等等。

为了简化处理，我们只考虑一个自变量 x ，那么评分卡模型的形式为：

其中令Odds（几率）= p(1-p)，P为模型预测为1的概率，则Odds越大，代表预测为1的概率越高。

评分卡模型对特征筛选有以下偏好：

• 特征覆盖率高，通常达到70%以上
• 特征与逾期率为线性强相关
• 特征随着时间迁移，其分布保持稳定
• 特征变量与风险趋势的相关性有明显的可解释性，并且入模变量少，通常为8-12个

WOE变换

WOE（Weight of Evidence）叫做证据权重，用于将两变量间的非线性关系转换为线性关系。

实际计算时，先将数据分箱，计算每个分箱的WOE，使其值呈单调趋势（若不单调则继续分箱，相邻分箱WOE值相同时合并）。

当一个分箱内只有Good（正常用户）或Bad（逾期用户）时，可对WOE公式进行修正如下：

IV值用于评估变量的预测能力，可认为是WOE的加权和，常用来快速筛选变量。

在应用实践中，其评价标准如下：

风控指标体系

在信贷风控中，指标时反应业务变化最直观的手段，通过对指标的分析及时发现和定位业务开展过程中的问题，并及时采取相应的手段进行防控。

FPD/SPD/TPD

（First/Second/Third Payment Deliquency）

• FPD1：首次逾期1天发生在第一期。还款表现都为1开头。
• FPD7：首次逾期7天发生在第一期。FPD30：首次逾期30天发生在第一期。
• SPD30：首次逾期30天发生在第二期。对应的还款表现有F12,112。
• TPD30：首次逾期30天发生在第三期。对应的还款表现有1112,FF12,F112,1F12
• FSTPD30：FPD7 + SPD30 + TPD30，表示首次逾期30天发生在第一期或者第二期或者第三期

一般情况下每个月的FPD1% > SPD1% > TP1%,FPD30% > SPD30% > TPD30%，以图表形式展示后如果曲线出现交叉情况，则表明某包资产出现异常，需要单独对这个异常指标进行拆分。拆分的维度一般有省份、渠道等。

Vintage 　

Vintage是以账龄MOB（month on book）为轴，观察每个放款月贷后的质量情况，分母为对应月份的放款本金，分子是截止期末时点逾期Mn+客户的所有剩余未还本金，可观测一个多期产品的风险全貌。 可以分为M1/M2/M3、M1+/M2+/M3+的件数/金额Vintage。

Vintage曲线的前几期会呈上升趋势，由于逾期会在前几期充分暴露出来。到后期逾期逐渐稳定，Vintage曲线的走势会逐渐平缓。

如果Vintage曲线在某一期都出现了翘尾，因此应该关注这个时期是不是出现了结构性异常，比如说节假日影响了客户还款以及催收作业等。

迁徙率可以用来预测不同逾期阶段的未来坏账损失，是资产管理中的核心指标，可以分为M0-M1、M1-M2、M2-M3、M3-M4迁徙率，同时也可以拆分为件数、金额的迁徙率。计算公式大致如下，以月末金额迁徙率为例：

• M0-M1迁徙率：本月M1未还本金/上月M0未还本金
• M1-M2迁徙率：本月M2未还本金/上月M1未还本金
• M2-M3迁徙率：本月M3未还本金/上月M2未还本金
• M3-M4迁徙率：本月M4未还本金/上月M3未还本金
• 综合迁徙率:(M0-M1)(M1-M2)(M2-M3)*(M3-M4)迁徙率

如果迁徙率出现大于1的情况，往往会有两种原因，以M0-M1迁徙率为例：

1. M2催回流转到M1的金额较多：这种情况导致本月M1的未还本金大于上月M0未还本金。
2. 大小月份造成的误差：因为M1指的是逾期1-30天以内，如果2月份只有28天，那么2月末时逾期1天和逾期29天的资产都会被算作M1，导致分子过大。

回收率和迁徙率是高度相关的两个指标，比如本月M1的回收率较高，那么相应的M1-M2的迁徙率就会变低。仔细分析一下这两个指标的计算逻辑（按未还本金的口径计算）：

• M1的回收率：上月M1未还本金-本月M1未还本金/上月M1未还本金
• M1-M2迁徙率：本月M1未还本金/上月M0未还本金

由于分母不一样，所以M1的回收率不可以用1减去M1-M2迁徙率，但是迁徙率和回收率成反比关系是确定的。回收率高，迁徙率自然就会低。回收率的计算一般有三种口径：

• 按个数计算，即实际回收个数/委案个数。
• 按回收金额计算，即实际回收金额/委案金额。
• 按未收本金计算，即回收案件的剩余本金/委托案件的剩余本金。

未完待续…

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