Vintage 分析和迁移率模型子在金融行业如何应用？

揭秘金融业的“时间机器”与“未来预测仪”：Vintage 分析与迁移率模型

在瞬息万变的金融世界里，数据是永恒的宝藏。而 Vintage 分析和迁移率模型，就像是金融机构手中的“时间机器”与“未来预测仪”，它们能够洞察过去，预判未来，为风险管理、资产定价、产品设计等核心业务提供强有力的支撑。今天，我们就来深入探究一下，这两种看似深奥的工具，是如何在金融行业掀起波澜的。

Vintage 分析：追溯历史，理解“生命周期”的奥秘

想象一下，你是一家银行，刚刚发放了一批房贷。你总不能发放完就撒手不管了吧？你需要知道这批贷款在未来几年内，还款情况如何？会不会有逾期？什么时候逾期风险最高？ Vintage 分析，就是来解答这些问题的。

Vintage 分析的核心在于“追溯”和“分组”。它不是简单地看某一天、某一个月的数据，而是将具有相同特征（比如都是在某个季度发放的贷款、或者都采用同一种定价策略的产品）的资产，按照它们“生命周期”中的时间节点进行分组，然后观察这些组在后续时间里的表现。

具体来说，Vintage 分析是怎么做的呢？

1. 定义“Vintage”： “Vintage”在这里指的是一个特定的资产组合，通常是按照发放日期（或成立日期）来界定的。比如，“2023年第一季度发放的抵押贷款”就是一个Vintage。
2. 时间序列跟踪： 对于每一个Vintage，我们不是一次性完成分析，而是会持续跟踪它在不同“生命周期阶段”的表现。比如，对于2023年第一季度的房贷，我们会在发放后1个月、2个月、3个月……一直到36个月、60个月（甚至更长），去观察它们的还款率、逾期率、提前还款率等关键指标。
3. 可视化展示： 通常，Vintage分析的结果会用一张表格或图表来展示。横轴代表“生命周期时长”（例如，发放后几个月），纵轴代表观察到的关键指标（例如，累计逾期率）。每一行代表一个Vintage（例如，2023年Q1发放的贷款）。通过这张表格，我们就能清晰地看到不同Vintage在同一生命周期阶段的表现，以及同一个Vintage在不同生命周期阶段的变化趋势。

Vintage 分析在金融行业的应用场景非常广泛：

信贷风险管理： 这是Vintage分析最核心的应用。通过比较不同Vintage的逾期率、违约率，可以判断哪一批贷款质量更好，哪种风控策略更有效。例如，如果发现某个Vintage的逾期率在发放后12个月突然飙升，我们就需要深入分析是哪些因素导致的，以便及时调整策略。
资产负债管理： 了解贷款组合的提前还款情况，对于银行的资金匹配和盈利能力至关重要。Vintage分析可以帮助我们预测未来哪些贷款可能会被提前偿还，从而更准确地安排资金。
产品定价和设计： 如果我们发现某个Vintage的产品表现特别好，盈利能力强，那么就可以借鉴其定价策略和产品设计，用于未来的新产品开发。反之，如果某个Vintage表现不佳，我们就需要反思问题所在。
催收策略优化： 通过分析不同Vintage的逾期模式，可以为催收部门提供更精准的指导，了解哪些 Vintage 的客户在哪个时间点更容易出现逾期，从而制定更有针对性的催收方案。
资本充足率计算： 监管机构要求银行持有足够的资本以应对潜在风险。Vintage分析提供的数据可以帮助银行更准确地评估其资产组合的风险暴露，从而更合理地计算资本充足率。

举个更具体的例子：

一家信用卡公司发放了一批新的信用卡。他们会使用Vintage分析来追踪这批卡在未来几个月的消费情况、还款情况以及逾期情况。如果他们发现，在发放后3个月，某个Vintage的客户的平均消费额远低于其他Vintage，并且逾期率也有上升趋势，那么他们就会去分析：是不是这批卡的发放标准有问题？是不是营销活动不够吸引人？是不是针对这批客户的风险提示不够到位？

迁移率模型：追踪“行为轨迹”，预测“人生走向”

如果说Vintage分析是“横向”观察一群资产在时间长河中的整体表现，那么迁移率模型则更像是“纵向”地追踪单个资产或客户的行为变化轨迹，并预测他们未来可能“迁移”到哪个状态。

“迁移率”顾名思义，就是在不同时间点，资产或客户从一个状态转移到另一个状态的概率。在金融领域，这些“状态”可能是：

信用状态： 正常、关注、逾期30天、逾期60天、逾期90天、核销等。
客户生命周期状态： 新客户、活跃客户、沉睡客户、流失客户等。
投资状态： 持有、卖出、转换到另一种基金等。

迁移率模型是如何运作的呢？

1. 定义状态和转移： 首先，需要明确研究的“状态”以及可能发生的“转移”。例如，在贷款风险管理中，状态可以是“正常还款”和“逾期还款”。转移就是从“正常还款”转移到“逾期还款”。
2. 数据收集和处理： 收集大量的历史数据，记录每个资产或客户在不同时间点的状态。例如，一个贷款客户在2023年1月处于“正常还款”状态，在2023年3月转移到了“逾期30天”状态。
3. 构建模型： 使用统计学或机器学习方法，根据历史数据估算出在给定条件下，从一个状态转移到另一个状态的概率。常用的模型包括：
马尔可夫链（Markov Chain）： 这是迁移率模型中最经典也最常用的模型。马尔可夫链假设未来的状态只取决于当前的状态，而与过去的历史无关（这被称为“无记忆性”）。通过计算“转移概率矩阵”，我们可以预测资产或客户在未来各个时间点处于不同状态的概率。
逻辑回归（Logistic Regression）： 可以用来预测从一个状态转移到另一个状态的概率，并将一些影响因素（如收入、年龄、信用评分等）纳入模型。
生存分析（Survival Analysis）： 尤其适用于预测“首次发生某种事件”的时间，例如首次违约时间。
深度学习模型（如RNN、LSTM）： 对于更复杂、更长期的行为序列预测，深度学习模型能捕捉到更细微的模式。
4. 预测与应用： 一旦模型建立，就可以用来预测未来。例如，对于一个当前处于“正常还款”状态的贷款，模型可以预测其在未来三个月内出现“逾期”的概率。

迁移率模型在金融行业的应用同样广泛而深入：

信用评分与贷款审批： 迁移率模型是信用评分模型的重要组成部分。通过预测申请人未来发生违约的概率，银行可以做出更审慎的贷款审批决策。
风险定价： 了解资产的违约迁移概率，可以帮助金融机构更准确地为贷款、债券等产品定价，将风险成本考虑在内。
拨备计提： 根据迁移率模型预测的未来逾期情况，金融机构可以计提更准确的贷款损失准备金，确保财务报表的稳健性。
客户流失预测与挽留： 对于银行、保险公司等拥有大量客户资源的机构来说，预测哪些客户有流失的风险，并提前采取针对性的挽留措施（如提供优惠、改善服务），是至关重要的。
资产组合管理： 迁移率模型可以帮助投资者预测不同资产类别在未来可能的价格变动或风险等级变化，从而优化投资组合的配置。
债务催收策略： 了解不同逾期阶段的客户的“修复”或“恶化”的迁移率，可以帮助催收部门更有效地分配资源，优先处理更有可能“修复”的客户，或者对即将“恶化”的客户采取更强硬的措施。
产品升级与交叉销售： 预测客户在生命周期中的下一个需求（例如，一个年轻的客户在近期更有可能需要房屋贷款，而不是退休规划），可以指导产品推荐和交叉销售活动。

打个比方：

想象一下，一家人寿保险公司在为一位客户计算保费。他们不仅要看客户目前的健康状况，更会利用迁移率模型来预测这位客户在未来几十年内，从“健康”转移到“轻微疾病”、“严重疾病”或“身故”的概率。这个概率会直接影响到保费的设定，确保公司有足够的资金来应对未来可能发生的赔付。

Vintage 分析与迁移率模型的协同作用

值得强调的是，Vintage分析和迁移率模型并非孤立存在，它们常常是协同工作的。

Vintage 分析为迁移率模型提供基础数据： Vintage分析识别出的不同Vintage的表现差异，可以为迁移率模型的开发提供宝贵的输入变量。例如，某个Vintage的客户普遍提前还款率较高，这本身就是一个信息，可以纳入迁移率模型来预测该Vintage客户的未来现金流。
迁移率模型解释Vintage的表现： 当Vintage分析显示某个Vintage表现异常时（例如，逾期率突然升高），迁移率模型可以深入分析具体是哪些“状态转移”导致了这种异常，从而提供更深层次的解释。

总而言之， Vintage分析如同一个精密的“时间回溯仪”，它让我们能够理解资产在生命周期中的动态演变；而迁移率模型则更像一个“未来侦探”，它追踪着每一个个体行为的细微变化，预测着它们可能走向的下一个“目的地”。在金融这个与时间赛跑、与风险博弈的行业里，这两种分析工具的结合，为机构提供了洞察过去、把握现在、预见未来的强大能力，是支撑其稳健运营和持续发展的关键。

一、Vintage分析法

要理解Vintage分析法，需要理解两个逾期指标的差别。

即期指标（coincidental delinquency）：当月特定逾期期数的贷款余额/当月总贷款余额，一般缩写为：Coin(Mn)%，例如Coin(M4)%=当月M4贷款余额/当月底贷款余额。

递延指标（lagged delinquency）：当月不同逾期期数的贷款余额/往前推N个月的总贷款余额，一般缩写为：Lagged(Mn)%，例如：Lagged(M4)%=当月逾期期数为M4的贷款余额/往前推四期的贷款余额。

Vintage分析法核心思想是以账龄（month on book，MOB）为主轴，观察贷后N个月的逾期比率，可以说Vintage本质上是以递延指标作为核心要素。

摘自《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》

二、迁移率

迁移率（Flow Rate）：观察前期逾期金额落入下一期的几率，一般缩写为(C-M1、M4-M5)，例如M2-M3=当月进入M3的贷款余额/上月末M2的贷款余额。

摘自《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》

这里递延率（Flow through%）按照大陆金融的惯例应该称为迁移率/迁徙率（Flow Rate）。

累计递延率（accumulate flow through%）一般叫滚动率（Roll Rate）

回到题主的问题，Vintage分析法和迁移率模型(Migration Model)的应用场景，包括：

1、资产质量评估：可以说Vintage分析法是对信贷资产进行评估的通用分析方法，例如做资产证券化ABS、对消费金融企业投资时候，对信贷资产的质量调查一般都会以Vintage表格x提供。

2、风险拨备金计提：按照《金融企业会计制度》，贷款减值准备可以采用

a、按贴现现金流计算方案(Discounted Cash Flow)

b、按贷款评级迁移模型计算方案(Migration Model)

c、按滚动率模型计算方(Roll Rate Model)

一般情况下迁移模型主要用于非信用卡消费金融贷款（例如个人住房抵押贷款、个人汽车抵押贷款、个人短期消费贷款），滚动率模型主要应用于类信用卡的贷款（循环额度）

具体的使用案例可以参考如下几篇文章：

基于滚动率模型的信用卡风险拨备计提方法 http://www.doc88.com/p-3159079132701.html

欠债迁移率模型_先进的信用卡坏账拨备方法 http://www.doc88.com/p-969196292728.html

Vintage分析和迁移率模型在信用卡业务中的应用 https://wenku.baidu.com/view/7047b17819e8b8f67d1cb951.html

《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》https://book.douban.com/subject/26337163/

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