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不良率怎么算

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  第一种情况:这个不良直接2113反应的是一次5261制成品的不良率,能直接体4102现这条生产线的制成水平!

  第二种情况1653:加入了返修后的检验,也可以叫二次制成品的不良率,这个不良率肯定小于等于一次制成品不良率!

  第二种的弊端就是降低了一次成品的次品率,说到精确,如果是内部计算不良率,建议使用第一种情况,更能反应真实情况!如果是出货,可以使用第二种情况。

  需要说明的是,你的返修发生在什么环节对第一种情况也造成影响,在上工段返修过的产品在本工段应算为合格品。这就是IPQC、FQC和OQC的不同点之一

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  第一种情况2113:这个不良直接反应的是一次制成品的5261不良率,4102能直接体现这条生产线的制1653成水平!

  第二种情况:加入了返修后的检验,也可以叫二次制成品的不良率,这个不良率肯定小于等于一次制成品不良率!

  第二种的弊端就是降低了一次成品的次品率,说到精确,如果是内部计算不良率,建议使用第一种情况,更能反应真实情况!如果是出货,可以使用第二种情况。

  需要说明的是,你的返修发生在什么环节对第一种情况也造成影响,在上工段返修过的产品在本工段应算为合格品。这就是IPQC、FQC和OQC的不同点之一

  贷款迁徙率的计算公式: 正常贷款迁徙率

  计算公式: 正常贷款迁徙率=(期初正常类贷款中转为不良贷款的金额+期初关注类贷款中转为不

  良贷款的金额)/(期初正常类贷款余额-期初正常类贷款期间减少金额+期初关注类贷款余 额-期初关注类贷款期间减少金额)×100% 指标释义:

  期初正常类贷款中转为不良贷款的金额,是指期初正常类贷款中,在报告期末分类为次 级类/可疑类/损失类的贷款余额之和。

  期初关注类贷款中转为不良贷款的金额,是指期初关注类贷款中,在报告期末分类为次 级类/可疑类/损失类的贷款余额之和。

  期初正常类贷款期间减少金额,是指期初正常类贷款中,在报告期内,由于贷款正常收 回、不良贷款处置或贷款核销等原因而减少的贷款。

  期初关注类贷款期间减少金额,是指期初关注类贷款中,在报告期内,由于贷款正常收 回、不良贷款处置或贷款核销等原因而减少的贷款。

  正常类贷款迁徙率:本指标计算本外币口径数据。 计算公式:

  正常类贷款迁徙率=期初正常类贷款向下迁徙金额/(期初正常类贷款余额-期初正常 类贷款期间减少金额)×100% 指标释义:

  期初正常类贷款向下迁徙金额,是指期初正常类贷款中,在报告期末分类为关注类/次 级类/可疑类/损失类的贷款余额之和。

  期初正常类贷款期间减少金额定义与正常贷款迁徙率指标中定义一致。 关注类贷款迁徙率 计算公式: 关注类贷款迁徙率=期初关注类贷款向下迁徙金额/(期初关注类贷款余额-期初关注 类贷款期间减少金额)×100% 指标释义: 期初关注类贷款向下迁徙金额,是指期初关注类贷款中,在报告期末分类为次级类/可 疑类/损失类的贷款余额之和。 期初关注类贷款期间减少金额定义与正常贷款迁徙率指标中定义一致。 次级类贷款迁徙率 本指标计算本外币口径数据。 计算公式:

  次级类贷款迁徙率=期初次级类贷款向下迁徙金额/(期初次级类贷款余额-期初次 级类贷款期间减少金额)×100% 指标释义:

  期初次级类贷款向下迁徙金额,是指期初次级类贷款中,在报告期末分类为可疑类/损 失类的贷款余额之和。

  期初次级类贷款期间减少金额,是指期初次级类贷款中,在报告期内,由于贷款正常收 回、不良贷款处置或贷款核销等原因而减少的贷款。

  可疑类贷款迁徙率 计算公式:

  可疑类贷款迁徙率=期初可疑类贷款向下迁徙金额/(期初可疑类贷款余额-期初可疑 类贷款期间减少金额)×100%

   指标释义:

  不良贷款是指出现违约的贷款。一般而言,借款人若拖延还本付息达三个月之久,贷款即会被视为不良贷款。银行在确定不良贷款已无法收回时,应从利润中予以注销。预期贷款无法收回但尚未确定时,则应在帐面上提列坏帐损失准备。把不良贷款按风险基础分为正常、关注、次级、可疑和损失五类。从定义上来说,是表示所有的不良资产占有全部资产的比率,对于企业来说,不良资产主要是指已经从企业账面上核销资产以及企业未核销但以计提减值准备的各类资产,主要包括实物类、债权类和股权类不良资产;而对于银行来说,在国内,商业银行的不良资产也就是不良贷款,但在国外,银行还持有其他资产,因此不良资产的范围较国内更为宽泛。
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  不良贷款率指金融机构不良贷款占总贷款余额的比重。不良贷款是指在评估银行贷款质量时,把贷款按风险基础分为正常、关注、次级、可疑和损失五类,其中后三类合称为不良贷款。

  [1-2]

  中文名

  不良贷款率

  形成原因

  银行外部的原发性因素和银行内部管理的内生性因素

  计算公式

  贷款拨备率/拨备覆盖率×100%

  标 准

  贷款风险分类指导原则

  定 义

  金融机构不良贷款占总贷款余额的比重

  用 途

  评估银行贷款质量

  1

  定义

  2

  指标释义

  3

  形成原因

  4

  清收方法

  5

  中国现状

  6

  技术手段

  7

  相关报道

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  金融机构不良贷款率是评价金融机构信贷资产安全状况的重要指标之一。不良贷款率高,可能无法收回的贷款占总贷款的比例越大;不良贷款率低,说明金融机构不能收回贷款占总贷款的比例越小。

  不良贷款率计算公式如下:不良贷款率=(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)/各项贷款×100%

  =贷款拨备率/拨备覆盖率×100%

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  贷款五级分类标准按照《贷款风险分类指导原则》(银发[2001]416号)及《关于推进和完善贷款风险分类工作的通知》(银监发[2003]22号)文件)及相关法规要求执行。

  正常类贷款定义为借款人能够履行合同,没有足够理由怀疑贷款本息不能按时足额偿还。关注类贷款定义为尽管借款人目前有能力偿还贷款本息,但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素。次级类贷款定义为借款人的还款能力出现明显问题,完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息,即使执行担保,也可能会造成一定损失。可疑类贷款的定义为借款人无法足额偿还贷款本息,即使执行担保,也肯定要造成较大损失。损失类贷款定义为在采取所有可能的措施或一切必要的法律程序之后,本息仍然无法收回,或只能收回极少部分。对各项贷款进行分类后,其后三类贷款合计为不良贷款。

  各项贷款指银行业金融机构对借款人融出货币资金形成的资产。主要包括贷款、贸易融资、票据融资、融资租赁、从非金融机构买入返售资产、透支、各项垫款等。

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  不良贷款的形成原因多种多样,不外乎来自于银行外部的原发性因素和银行内部管理的内生性因素。

  银行外部原发性因素

  (1)借款人的因素。借款人可能是内部经营不善、产品市场萎缩,也有可能是借款人借改制之机故意逃废银行债务,缺乏还款意识。(2)政策因素。由于宏观经济政策缺乏连续性,经济波动的频率高、幅度大,使信贷扩张和收缩的压力相当大,在宏观紧缩、经济调整时期,往往形成大量贷款沉淀。(3)行政干预因素。主要表现为地方政府压,地方财政挤,迫使银行发放大量指使性贷款、救济贷款,贷款行为行政化,信贷资金财政化,直接削弱了贷款产生经济效益的基础。

  银行内部管理内生性因素

  (1)决策失误。银行的高级管理人员对借款人的现状及市场形势的判断偏差或失误引起重大信贷决策上的失败导致不良贷款的形成。(2)信贷人员素质。部分人员素质不高,难以进行贷款的科学决策和有效管理,违规放贷时有发生;在执行信贷政策方面,有的信贷人员随意性很大,存在“人情代替制度”现象。(3)贷款结构不合理。贷款组合结构性失衡,如贷款投向不合理引起贷款过度集中等造成不良贷款的形成。(4)道德因素。信贷人员除了必须具备一定的金融理论、企业财务管理、法律制度等业务知识外,还必须具有诚实的品格和强烈的责任心。部分信贷员“在其位而不谋其职”工作主动性差,缺乏开拓创新精神,不能干好自己的本职工作。甚至蓄意营私舞弊、违规违纪、违法犯罪,引起不良贷款的形成。

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  银行不良贷款,是中国金融业最大的风险所在。国际通行标准认为,金融机构不良资产率警戒线为10%。中国不良贷款率呈逐年下降趋势,但不良贷款仍然威胁着金融的安全稳定。如何采取合理的清收办法化解不良资产一直是银行业急需解决的主要问题。

  要有健全的组织管理体系

  银行总行应有管理全行风险贷款的审批决策机构,有专门的职能部门如资产保全部具体管理与办理;各分行与支行设有风险贷款化解小组,逐级对风险贷款进行管理。

  要加强对不良企业的管理

  信誉不良的企业一般是不能正常还本付息的企业,不能正常还本付息有主观和客观的原因,所以,应分类管理,对不同的原因实行区别对待的政策,客观原因主要是在经营上资金周转出现问题或经营管理不善,不符合国家产业政策和环保的要求等,导致企业经营难以为继,无力还款;主观原因主要是企业利用非正常经营,故意减少资产或增加负债,以实现其不还或少还贷款的目的,对于这种故意逃废债务行为必须从严,按中国人民银行的有关规定执行。

  采用法律手段保全资产

  以诉讼方式更具有强制力,利用国家机器维护金融机构的合法权利,通过诉讼方式化解风险贷款是否成功的关键主要取决于财产保全工作的成效,一旦保全成功,诉讼案件便可以通过和解方式提前结束,全额收回贷款.金融机构在通过诉讼途径化解风险贷款时,在注重其实体权利的维护是不要忽视了司法程序的规定,导致由于程序上的延迟而丧失了实体权利,即诉讼时效,向人民法院请求保护民事权利的诉讼时效期间为2年,有些特殊情况下为1年。

  实行公开招标拍卖方式

  运用拍卖方法是最公证、公平,资产价值得到最大体现的一种方式。以拍卖的方式拍出,盘活了不良资产,回收了资金,资金风险大大降低。

  政府承担不良金融资产

  从金融不良资产形成原因还有地方政府干预的因素,银行的贷款曾经支持过企业、地方经济发展。因此,无论从受益的原则还是从造成损失的原因去追究,债务人和地方政府都应当在这种错位资源的重新配置过程中承担相应份额的合理成本。从本质上来说,不良资产处置是对历史上形成的错位的社会资源进行重新配置,使其尽可能发挥最大的社会效用。但这种资源重新配置的损失,如果全部由银行来承担显然是不合理的。政府承担不良金融资产有利于为地方经济发展创造条件,改善当地的投融资和信用环境,推进社会信用体系建设。

  编辑

  商业银行不良贷款率下降的背景

  我国自实行贷款五级分类以来,监管部门对商业银行、商业银行上级行对下级行的资产质量考核为不良贷款额和不良贷款率的双下降即所谓的“双降”,特别是四大国有商业银行

  银行不良贷款率显示

  上市的三个主要条件之一是不良贷款率必须低于10.6%。面对处置不良贷款诸多不利金融生态环境,有些商业银行“想方设法”扩大贷款规模,“稀释”大量不良贷款,从而实现快速降低不良贷款率目的。特别是2003年我国商业银行通过扩大贷款规模,“稀释”不良贷款效应十分明显,以至于二次突破央行宣布金融机构信贷规模,全年新增贷款2.99万亿元,比年初央行确定的规模高出1.1万亿元,不良贷款率比年初大幅度下降。商业银行大量放贷的结果是助推我国经济过热,也可能导致商业银行产生大量不良贷款,倒逼中央政府采取宏观调控。据初步测算,2003年我国商业银行因盲目放贷将新增1000亿元不良贷款。为了合理考核商业银行资产质量,避免商业银行为降低不良贷款率而盲目扩大贷款规模,有必要正确测算不良贷款率下降中分子与分母的真实贡献,即不良贷款和贷款变化对不良贷款率的影响。

  商业银行不良贷款率下降的因素

  经因素分解,2005年上半年,我国商业银行不良贷款率下降主要来源于分子因素即不良贷款减少的影响,分母因素即贷款稀释效应较少。其中,不良贷款减少拉动不良贷款率下降3.79个百分点,贡献率为91.5%;贷款增加拉动不良贷款率下降0.35个百分点,贡献率为8.5%。从银行机构来看,城市商业银行贷款增加导致不良贷款率下降1.06个百分点,不良贷款减少导致不良货款率下降0.2个百分点,其中贷款扩张对不良贷款率下降的贡献率为84.1%。股份制商业银行不良贷款减少拉动不良贷款率下降0.22个百分点,贷款增加拉动不良贷款率下降0.08个百分点,其中,不良贷款的减少对不良贷款率下降的贡献率为73.3%。若不考虑中国工商银行因股份制改革,6195亿元不良贷款的政策性剥离和财务重组,四大国有商业银行不良贷款率下降主要来源于分子因素即不良贷款下降,其中,不良贷款减少拉动不良贷款率下降5.61个百分点,而贷款减少导致不良贷款率上升0.16个百分点。[2]若剔除工行剥离和财务重组因素的影响,商业银行不良贷款增加拉动不良贷款率上升0.44个百分点,贷款增加稀释不良贷款,拉动不良贷款率下降0.62个百分点,两者合计使不良贷款率下降0.18个百分点。国有商业银行不良贷款增加拉动不良贷款率上升0.58个百分点,贷款增加拉动不良贷款率下降0.52个百分点,两者合计使不良贷款率上升0.06个百分点。

  2016年2月15日,中国银监会发布的数据显示,2015年四季度末我国商业银行不良贷款余额12744亿元,较上季末增加881亿元;商业银行不良贷款率1.67%,较上季度末上升0.08个百分点。

  数据显示,2015年四季度末,商业银行正常贷款余额74.9万亿元,其中正常类贷款余额72万亿元,关注类贷款余额2.89万亿元。按照监管规定,商业银行应按照风险程度将贷款划分为正常、关注、次级、可疑和损失五类,前两类为正常贷款,后三类合称为不良贷款。

  [2]

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  其一,通过多收少贷转化不良贷款。

  其二,人为放宽对国有企业老贷款的转化条件。国有企业贷款在国有商业银行贷款中的占比较大,其经营状况又直接影响着银行信贷资产质量,因此,人民银行规定,借新还旧的贷款必须确保其担保有效。但为了完成上级行的考核指标,一些基层行在为“通过借新还旧能使信用贷款转化为担保贷款”的不良贷款办理转贷时,擅自扩大范围、放宽条件,在无法落实贷款担保、达不到转贷要求的情况下,仍以信用贷款的方式为部分国有企业的老贷款办理转贷手续,使不良贷款成为正常贷款。

  其三,通过少量资金的重复使用完成对不良贷款的转化。人民银行重庆营业部在监测中发现,当地个别国有商业银行为转化到期贷款,采取通过少量资金重复使用的操作方法,将大量不良贷款进行划转,达到转换不良贷款、降低不良贷款率的目的。

  其四,通过债务重组转化不良贷款。如某亏损企业在某国有商业银行原有贷款1.6亿元,虽然已形成不良贷款,但其关联企业提供的抵押担保是足值和有效的。经过债务重组后,该行将原不良贷款通过移位给关联企业的方式全部转为正常贷款,其中仅有6000万元贷款落实了抵押物,而由原关联企业保证的1亿元担保贷款在债务重组后却成为信用贷款。这份监测报告指出,银行在采用了上述“技术处理”方式后,从表面看,银行的不良贷款减少了,但资金风险隐患依然存在,还影响了不良贷款下降的真实性。

  编辑

  银监会公布的最新数据显示,截至2014年12月末,银行业金融机构不良贷款率1.64%,商业银行不良率1.29%,商业银行拨备覆盖率保持在230.5%。

  [1]

  银监会发布2017年二季度主要监管指标数据,银行业二季度末不良贷款率1.74%。中国银行业二季度末总资产同比增长11.5%,至243.2万亿元; 二季度末总负债同比增长11.5%,至224.9万亿元。商业银行当年累计实现净利润9703亿元,同比增长7.92%,较上季末上升3.31个百分点。

  [3]

  参考资料

  1.

  银监会:2014年末银行业金融机构不良率为1.64%

  .中国经济网[引用日期2015-01-23]

  2.

  2015年末我国商业银行不良贷款率为1.67%

  .中国经济网[引用日期2016-02-15]

  3.

  银行业二季度末不良贷款率1.74%

  .云财经[引用日期2017-08-14]

  转自:简书-信贷指标

  ⊙风控基本概念

  ⊙贷款不良率/不良贷款率

  ⊙逾期率Vintage统计法(Now和Ever)

  ⊙DPD1+,DPD30+,DPD60+,DPD90+…

  引言

  17年3月份的时候,有一篇文章曾经引爆金融界,称某国内知名互联网金融逾期率高达30%+,然后很快被澄清,为计算口径问题,真实逾期率只有1%+。某上市银行信用卡的某abs,也曾被报道逾期率超过13.36%,但是同样后面被澄清,为计算口径错误。同样引起困惑的,还有市场上很多小贷公司公布的年报,口径花样繁出,但是真实的风险却是雾里看花,看不清楚。

  由以上可见,大家都是混金融圈的,但是好多人对信贷产品风险到底怎么看仍然非常模糊,接下来我们就用表格列数据的方式,给大家讲一讲信贷产品风险相关的指标都有哪些?分别是如何计算的?反应了什么样的风险?

  说明:本文中的所有表格数字,均为杜撰,非真实业务数字。

  风控基本概念

  放款本金与本金余额:

  以某个贷款产品的放款与还款数据表格为例(期限3个月,等额本息还款,为方便说明,图表中数字去除利息与罚息等数据,仅展示本金),放款本金为每个月的放贷金额,本金余额为截止统计时点,所有未收回的本金金额,包括逾期未还本金与未到还款期限的待还本金。

  不良贷款:

  1998年5月,中国人民银行参照国际惯例,结合中国国情,制定了《贷款分类指导原则》(试行),要求商业银行依据借款人的实际还款能力进行贷款质量的五级分类,即按风险程度将贷款划分为五类:正常、关注、次级、可疑、损失,后三种为不良贷款。

  我们再看一下这5类贷款等级的定义(注意红字部分):

  正常贷款:借款人能够履行合同,一直能正常还本付息,不存在任何影响贷款本息及时全额偿还的消极因素,银行对借款人按时足额偿还贷款本息有充分把握。贷款损失的概率为0。

  关注贷款:尽管借款人目前有能力偿还贷款本息,但存在一些可能对偿还产生不利影响的因素,如这些因素继续下去,借款人的偿还能力受到影响,贷款损失的概率不会超过5%。

  次级贷款:借款人的还款能力出现明显问题,完全依靠其正常营业收入无法足额偿还贷款本息,需要通过处分资产或对外融资乃至执行抵押担保来还款付息。贷款损失的概率在30%-50%。

  可疑贷款:借款人无法足额偿还贷款本息,即使执行抵押或担保,也肯定要造成一部分损失,只是因为存在借款人重组、兼并、合并、抵押物处理和未决诉讼等待定因素,损失金额的多少还不能确定,贷款损失的概率在50%-75%之间。

  损失贷款:指借款人已无偿还本息的可能,无论采取什么措施和履行什么程序,贷款都注定要损失了,或者虽然能收回极少部分,但其价值也是微乎其微,从银行的角度看,也没有意义和必要再将其作为银行资产在账目上保留下来,对于这类贷款在履行了必要的法律程序之后应立即予以注销,其贷款损失的概率在75%-100%。(注:以上均参考百度百科-贷款五级分类)

  所以,根据定义,贷款损失的概率超过30%,就会被定义为不良贷款。但是,很多金融机构都是以逾期天数来界定不良贷款的,比较通用的定义是超过90天,就会被划为不良贷款,不过如果严格按照这个定义的话,市场上很多互联网金融公司的贷款产品,因为催收能力比较弱,逾期超过30天以后,贷款损失的概率已经非常大了。

  本文中,依然采取比较通用的定义,即逾期超过90天的贷款,称之为不良贷款。

  核销金额:由于某些原因,银行会将某些贷款进行核销处置,核销后,不良贷款总额中,将不再包括已核销金额。

  C,M1,M2,Mn,M1+,M2+,Mn+:

  正常贷款用C表示,M是month,M后面的n是逾期月份数,为了降低统计复杂度,通常用30天来定义一个M,即M1代表逾期[1-30]天,M2代表逾期[31,60]…M1+则表示逾期>=1天的,Mn+则表示逾期>(n-1)*30天;所以Mn+=sum(Mn,M(n+1), M(n+2),…,M∞)

  注:行业内还有另外一个统计口径,是从M0开始的,即M0代表逾期[1-30]天,M1代表逾期[31,60]…,本文采用前一种统计口径。

  贷款不良率/不良贷款率

  贷款不良率=不良贷款本金余额(去除核销)/当前本金余额

  分母为截止统计时点,如下表中,就是每个月末的当前余额本金

  分子为截止统计时点的不良贷款本金余额,即逾期>90天的的本金余额(去除核销金额);此处需要高能注意:逾期>90天的本金余额指的是逾期超过90天的借款人的所有剩余未还本金。

  举个栗子:客户A借款1万元,分12期等额本息偿还,但是A还了2期以后,就再也没有还钱,那么等A逾期超过90天,仍然未还钱,则不良本金余额需要统计A所有的剩余未还本金,而不是仅仅统计到期部分。

  贷款不良率是金融机构所公认的不良率,一般银行和金融机构对外公布的不良率,如无特殊说明,都是公布的贷款不良率,如下表,就为上市银行财报中的公布数字:

  但是!但是!贷款不良率真的可以反应所有金融机构的风险水平么???!!!我们看以下3个表格,分别是某家公司的3个不同阶段的产品的贷款不良率统计:

  为了显示差异,统一设定为3个月期等额本息产品,且每个月贷款全部到期后的最终不良贷款金额,占每个月的放款金额的3%。例如:2016年1月放出去的贷款,到2016年4月贷款全部到期,到2017年7月后,所有逾期贷款都进入90+,假设这个90+的比例为3%。

  表一:产品每个月放款金额持续上升,到2016年12月底,贷款不良率仅0.6%。

  表二:产品每个月放款金额一直保持稳定,到2016年12月底,贷款不良率9.3%。

  表三:产品每个月放款金额一直下降,到2016年12月底,贷款不良率92.6%!

  从表中可以看出来,贷款不良率跟放款金额的趋势有很大的关系,原因很简单,因为分母为当前余额,分子是逾期超过90+的贷款余额,一笔贷款要完全进入90+,需要贷款结束后3个月,但是分母中的当前本金余额,则是包含那些放出去未到还款期,或者还款表现还不完整的资产。

  所以,贷款不良率这个指标,更多的是用来反应资产的机构组成,上市金融机构一般会利用贷款不良率来计算贷款拨备以及一些财务指标,但是贷款不良率是不能完全反应真实的贷款坏账风险的,尤其是对于一个新开展业务的互联网金融公司,因为他们的放款金额处于快速上升阶段,因此他们的贷款不良率,会被稀释的很低。

  同理,因为它的计算方式问题,对于某些放款期限短的产品,这个指标也会把风险放的很大,比如对于1个月的贷款,当前本金余额基本上是最近1个月的放款量,但是不良贷款余额是会随着时间的累积,会把前面很多期的不良贷款余额累积起来,造成贷款不良率会越来越高。前文中提到的某金融公司不良率33%事件以及某银行abs的逾期率事件,都是因为这个原因造成的。

  逾期率Vintage 统计法(Now 和Ever)

  前文说到,贷款不良率不能完整反应一个信贷产品的风险,在金融机构内部,一般使用逾期率vintage统计来看一个多期产品的风险全貌。

  首先我们来讲一下这里的逾期率的定义:

  分母:每个放款月的放款本金

  分子有2种定义:一种是期末时点,一种是期中ever逾期

  期末时点的分子定义如下:

  M(1-3) -截止期末时点,逾期天数在1-30/31-60/61-90天客户的所有剩余未还本金(注意,这里的逾期也是针对人来说的)

  M4+ -截止期末时点,逾期时间在91天及以上的客户的所有剩余未还本金

  期中ever逾期:

  就是把期末时点,修改为,只要在这一期中发生过M1,M2,M3,M4+逾期。

  二者的区别是,第一种只统计期末时点,就是某一期最后一个还款日的客户逾期状态,第二种是只要在这一期中发生过逾期,就都会统计。第一种目前更通用一些。

  以下是某个12期产品的逾期率vintage报表(期末时点统计):

  那么,这么庞大的表格,到底要怎么看呢?这里简单说明一下这个表格的一些基本用法:

  可以看到每一期的还款表现,以及每一期的新增逾期趋势,根据趋势判断产品风险主要集中在欺诈风险还是信用风险。如果首期逾期(客户不想还)很高,但是后面期数风险明显降低,则客户欺诈风险集中;如果首期逾期低,但是逾期越来越高(客户没钱还),则说明客户的信用风险集中。

  从M1->M2->M3->Mn的迁徙率,看客户逾期不同阶段的回款情况,如上表中,平均只有40%左右的M1逾期转化到M2,但是超过80%M2,转化到了M3,说明客户逾期1-30天内,回款概率还是很高的,一旦超过30天,概率就比较低了。

  从M4+看各月份的真实不良情况,一般产品全部期满,再过一定的追偿期限(如90天),在表中也就是MOB15的M4+逾期率,反应了一笔贷款放出去,最后转化成不良贷款的比例。

  这张表还有很多其他使用方法,这里就先说这么多,欢迎大家留言探讨。

  DPD1+,DPD30+,DPD60+,DPD90+…

  DPD是Days Past Due的缩写,就是逾期天数,它其实是vintage 逾期表的一个压缩总计的统计法;

  如DPD1+=当前逾期>=1天的客户的本金余额/累计放款本金

  DPD30+=当前逾期>=30天的客户的本金余额/累计放款本金

  还有一种统计方法,是Lagged统计法:

  DPD1+跟上面无差异,但是从30+开始,分母会回滚至对应的逾期天数之前的数值,也就是剔除未有相应逾期表现的资产。比如最近2天放的贷款,是无论如何也不会有超过30天的逾期的。

  Lagged DPD30+=当前逾期>=30天的客户的本金余额/30天前的累计放款本金

  但是,这个指标跟贷款不良率一样,因为还款表现不充分,放款节奏,期数不同等,DPDn+的统计法也会对真实的风险有一定放大或缩小,相比较而言,第二种会比第一种更准确一些。

  我们在贷款的时候常常会听到一个词汇,那就是贷款不良率,那么贷款不良率究竟是什么呢?怎么才可以计算出贷款不良率?先看看详细的计算公式吧。

  什么是贷款不良率

  不良贷款率指金融机构不良贷款占总贷款余额的比重。该指标是计算本外币口径数据。

  不良贷款是指出现违约的贷款。一般而言,借款人若拖延还本付息达三个月之久,贷款即会被视为不良贷款。银行在确定不良贷款已无法收回时,应从利润中予以注销。预期贷款无法收回但尚未确定时,则应在帐面上提列坏帐损失准备。把不良贷款按风险基础分为正常、关注、次级、可疑和损失五类。

  贷款不良率怎么计算,计算公式如下:

  贷款不良率=(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)/各项贷款×100%


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