淺談風險指標及常用分析方法

淺談風險指標及常用分析方法

風險指標及常用分析方法

一 風險產生的原因

最直接的原因都是因為借款人不還錢導致的。所以才會採用各種方法，國內5c，國內的周易識人術。。。吧啦吧啦等等吧。：）

二 風險管理的模塊

三 風險分析—量化風險

對風險進行量化已經有比較成熟的體系，下面對常用到的指標進行說明

即期指標（coincidental），分母為當期金額，如當期應收賬款。其概念為分析當期應收賬款的質量結構。

遞延指標（lagged），分母為之前的金額，如之前月份的應收賬款。其概念為可以較為合理的反映數據狀態。

四 風險分析—常用風險分析方法

進行任何分析前都要先進行問題界定。問題輪廓越清晰，分析方向越明確，越容易切中要害。下面列舉常見的分類類型。

4.1 分析類型

在進行任何數據分析時，大多分析包含在如下四大類中：分布、變化、對比、預測。

4.1.1 分布

結構分析

累計分析

4.12 變化

趨勢分析

賬齡分析

vintage分析

4.1.3 對比（舉例）

區域對比

同行競爭對手對比

4.1.4預測

見第五章

4.2 指標的選擇

每一件事情的發生都有其前因後果，分析事情切忌從單方面切入。否則就是瞎子摸象，容易使決策發生錯誤。選擇指標時關注如下重點，以釐清不同指標之間的關聯，為報表使用者提供完整可靠的分析。

相對性

即事件的一體兩面，若僅以一個指標驟下判斷是非常危險的，例如核准率的上升相對地有可能會帶動延滯率的提高。這兩個指標代表業務的增長和風險的增長，兩個對應指標應同時並列於報表中以供使用者權衡利弊。

比較性

實際值和預設值的比較。

互補性

某些指標若單獨呈現，解釋力過於薄弱，必須採用互補性質的指標進行補強。這種互補性常見於比率和絕對數字之間。

多面性

有時候單一指標所呈現的訊息，再以另一方面切入會產生完全不同的解釋。例如某一產品核准率持續上升，在審核流程無重大變動情況下，表明進件質量良好。但若觀察金額核准率指標後可能出現相反的走勢，客戶申請金額和核准金額存在明顯差異，也就是說進件質量實際上並不如件數核准率所顯示的那麼樂觀。

順序性

有些指標有前後關係，若要清楚掌握整個事件的始末，就必須對這些指標做一系列的觀察。比如進件量、核准量和放款量，這三個指標依序發生，彼此環環相扣，任一環節出現異常皆會影響最終結果。

層次性

類似OLAP分析中的下鑽。

備註：聯機分析處理（OLAP） 鑽取表示可以改變維的層次，變換分析的粒度。

落差性

時間上的落差，一個指標數據出現後，另一個指標需要經過一段時間才會有所體現。因此需要同時列出觀察期及反應期的數據，以便報表使用者解讀。如核准後逾期的出現一般需要三到六個月的發酵時間。

4.3 常用分析維度

產品維度

種類、利率、額度……

客戶維度

年齡、性別、學歷、收入、行業、家庭成員……

信用維度

公司內部評分卡、外部數據評分、徵信信息、貸還款記錄……

行為維度

行為維度包括還款記錄、還款形式（全額還清、本期循環等）等

通用數據維度

區域、城鄉區別、賬齡……

五 風險分析—常用風險預測方法

預測分析法分為定性法及定量法，前者較偏向主觀經驗判斷，後者則側重客觀的計量方式。兩者經常搭配使用。

5.1 關聯推測法

待補充。。。

5.2 移動平均法

待補充。。。

5.3 指數平滑法

通過Excel就可以得到指數趨勢的方程和圖形。

5.4 線性回歸法

通過Excel就可以得到線性回歸的方程和圖形。

5.5 對數趨勢法

通過Excel就可以得到對數趨勢的方程和圖形。

5.6 多項式

後語：

風控指標的東西比較多，在實際的工作應用中和用法及數據分析上會採用不同的思路，最主要目的還是為了風控政策提供決策依據。

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