什么是Vintage

如果字典查询Vintage一词的意思，预告片下载你得到的解释会是“专门职位特定年份(或地方)酿制的酒”或“（指葡萄酒）优质的，上等的，佳酿电子探针的”。譬如：Year 2003 was a particularly fine vintage.

Vintage一词最初来源于葡萄酒业。由于每年采摘的葡萄会受到日照、气温、降水等因素的影响，最终酿造的葡萄酒品质会存在差异。若我们以酒精浓度作为衡量葡萄酒品质的标准，我们记录入窖年份作为该批次葡萄酒的标签，这就是Vintage。tiger鞋我们将每年定期抽样测量酒精浓度，保存记录数据，经过几年的数据积累，我们就可以绘制出酒精浓度随种植牙的过程时间变化的Vintage曲线。

从图中我们可以得到以下一些信息：

2007年批次的酒精浓度最高，优于2008年、2009年批次酒的水平。

每个批次的酒都到第6年起酒精浓度就开始趋于稳定，后续时间内注册会计师好考吗酒精浓度变化缓慢。因此6年是酒酿的成熟期，酒可以在6年后开封饮用。

三个年份间可以对比当时相关气候条件，找出影响酒精浓度的原因，力争使得后面工艺能始终保持在最优状态。

Vin报关员tage在信贷风险分析上的应用

对于信贷风险捞汁的做法识别指标，大家最熟悉的就是逾期率。

逾期率=时点逾期贷款余额总额/时点贷款总余额

这个指标最为简单，但是干扰因素众多，不利于精细分析使用。

该指标为时点数，具有波动性。一天逾期率的高低并不代表一个燕窝怎么吃时段的真实资产质量。

该指标容易被操纵，具有三点透视迷惑性。要想让逾期率降低，或者提高资产质量，降低分子值；或者提高贷款余额，做大分母值。因此，同样两个时点的逾期率对比，逾期率值优秀的那个时点不一定真的是资产质量好，也有可能是冲量后瞬间做大的分母导致。

该指标具有延滞性。在稳定的资产规模和放款节奏下，不同时点的逾酸洗钝化期率具备横向比较性。但是当外界因素变化，导致资产规模发生极大变化（变大或变小），需要很长时间来恢复逾期率的正常表现。

单一指标无法横向对比外界因素fps游戏推荐改变后对资产质量的影响。在信贷过程中，若优化了产品的某些要素想全切双眼皮费用看下优化后对信贷质量产生的影响，单纯总包的时点逾期率是无法实现分组对比的。所有资产都混杂在一起，无法识别逾期率的降低是哪一期哪个变动带来的影响。

因此，随着精细化风险管理，在信贷资产质量分析上我们借用Vintage分析的概念，将不同时期的信贷资产进行拆分，按账龄（MOB）长短对齐后比较，了解同一产品不同时期放款的资产质量。

确定资产质量。Vintage曲线稳定后的逾期率将是更为精准的真实逾期率。

分析变化规律。资产质量（例如逾期率指标）的变化情况节能住宅，如果前几期逾期率上升很快，那么说明短期风险没有捕捉住，欺诈风险较高；反之，如果曲线一直在上升，说明信用风险识别能力不佳。

确定账户成熟期。根据曲线趋于稳定所需的时间来定义客户表现稳定期。

分析影响因素。由于将总的资产按每期发放拆包分析，因此当期信贷发放时风控政策变动、产品设计调整、客群变化、市场环境、政策法规等带来对资产质量的影响，都可以通过Vintage曲线的位置和陡度来对比。选择最优曲线来指导风控策略的调整。

Vintage图的解读

我们来看一个例子：

Vintage其实是一系列逾期值组合后的趋势图。表中每一个逾期值（红色部分）计算公式为：

逾期率 = 当期各逾期期数的贷款本金余额/回溯到贷款发放期对应的放款本金

Month(201801)、MOB（2）交叉点值0.21%代表2018年1月发放的资产包在发尘螨放后第二个月末发生逾期1个月及以上贷款的逾期率为0.21%

Month(201812)、MOB（8）交叉点值1.02%代表2018年12月发放的资产包在发放后第8个月末发生逾期1个月及以上贷款的逾期率为1.02%。

从上图我们可以得到以下几个信息：

该图绘制了12期逾期表现，表明产品的期限是12期。

201812只有8期表现数平面设计师简历据，表明此图绘制于201909。

该图是M1+（逾期1个月及以上耳标）的逾期表现。Vintage图一般常用的有Vintage30+（逾期30天及以上），Vintage60+（逾期60天及以上），Vintage90+（逾期90天及以上）。不同逾期天数的选择用于短中长期不同的风险分析目的。

观测某笔资产最终的损失比例，也就是观测这根线最终平稳的值，当然走稳的位置跟资产的平均借款期限有关。本图中逾期率基本在第9个月起趋于稳定。说明风险成熟期是9个月。因此，第9个月起的Vintage值基本可以作为信贷真实逾期率的值。一个客户的好坏，需要经过若干个还款周期后才能充分暴露，如果表现期较短，有可能将一个不是很坏的客户定义为坏，也有可能将一个很坏的客户定义为好。比如一个客户在开始的几个周期内发生了逾期后将逾期还清，并且后面的周期不再发生逾期，若表现期较短会将此客户定义为坏。反之，一个客户刚开始一直正常还款，但到后面发生了比较严重的逾期，若表现期较短会将此客户定义为好。以2018年1月份的资产包做分析，我们对比可以发现，合理逾期率应该在0.94%左右水平，如果我们只拿最初几期0.21-0.54%来认定该信贷资产质量，则失真率较大。资产风险表现期越长，信用风险暴露将越彻底，但意味着观察期离当前越远。反之，表现期越短，风险还未暴露完全，但数据更为新鲜。各有利弊。

不同月份放款资产最终损失的差异，通过这个可以评判不同月份的放款资产的差异，从而对策略优化提供建议。本图中2018年3月值偏离众曲线，值最高（最上灰色线），表明当期可新疆爆炸能有异常事件发生（或风险政策有变动，或外部环境有变动等导致了资产质量的突变）。从2018年9月起几根曲线略偏离聚集区间，有可能因为这几个月不断优化风控策略所致。

观测单根线增长趋势，前期增加以欺诈风险为主，后期增加主要为信用风险，结合指标能判断最终损失中欺诈与信用的大致占比。本图中每个资产包的曲线上升陡度近似且平稳上升，多条曲线基本重合。表明风险管控水平基本稳定，没有特别大起大落。

观测已有数据的增长趋势，预估最终损失，并进行过程监控，提前预警。风险管理并不是完全消灭风险，而是忌大起大落的不稳定性。根据图形的变化，可以提前揭示潜在风险。本图中多个资产包的稳定逾期率都集中在1.2%附近，代表了整体的资产质量水平。也因此可以大致制定产品定价策略。

几点提示

Vintage的统计口径可以有多种。上述分析使用了逾期剩余本金，也可以使用逾期笔数（逾期率 = 当期各逾期期数的贷款笔数/回溯到贷款发放期对应的放款笔数）。若资产包中单件金额相似，产品额度区间跨度较小，则使用剩余本金还是使用笔数，统计图差异度不大。若产品额度区间跨度较大且大小件分布离散（譬如最小可以申请1000元，最大可以申请10万元，客户各个额度间申请分布离散或两头集中），则使用逾期笔数绘制Vintage更可以缓释金额波动带来的逾期率失真影响。

Vintage与年化不良率的转换。粗略换算的话，年化不良率=Vintage不良率*贷款资金年周转次数。绘制M3+Vintage图，然后Vintage图中加河中石兽翻译权平均稳定值就是Vintage不良率。不同还款方式下，由于贷款本金占用时间不等，因此贷款资金年周转次数计算也不径相同。

等额本金、等额本息还款方式下，可以公式估算如下：

年化不良率=Vintage不良率*手机游戏赚钱24/(T+1)，T为贷款期限

先息后本还款方式下，可以公式估算如下：

年化不良率=Vintage不良率*12/T