背景：

作为一名合格的风控从业者，懂得如何计算逾期天数指标的逻辑是必须的内容，本文详细和大家介绍一下怎么通过还款计划表来计算逾期天数。

(ps:明后天将是我们本次第四期训练营的贷中跟贷后模块的内容，如本文提到的逾期率就是在贷中最基础的知识，这些必须得学会哦)

信贷基础的知识中，有个需要普及就是逾期率的概念。分别是最大逾期率与当前逾期率的概念，这显然也是风控中最重要的概念，也许您已经理解了，今天等我们再详细港港~




正文：

提到逾期率，就不得不提：最大逾期天数与当前逾期天数，而要了解些个知识，就不得不先介绍下账单与订单概念。

以客户A在我司的订单为例。客户A分别有2020年3月和2021年1月贷款2笔订单，如下表1、表2分别是该客户的还款计划表。

假设当前的观察日为：2021/11/4






                                                                          【表一：订单1】






                                                                            【表二：订单一】




首先对于以上的两个订单，根据我们相关的计算公式：

逾期天数=实还日-应还日

若在观察日时点处于逾期未还状态，则逾期天数=观察日-应还日




所以观察以上的两个订单的还款计划的内容，可以得到以下数据结果：

在2021年11月4日的观察日时点，订单1的当前逾期天数为157天，订单2的当前逾期天数为246天。

当一个客户存在多个订单时，该客户的逾期天数为客户名下所有订单的当前逾期天数的最大值，即假如客户A有A1、A2两个订单，A1当前逾期天数为10天，A2当前逾期天数为8天，则该客户当前逾期天数为10天。

所以，客户A的当前逾期天数为246天。

求得当前的逾期天数之后，可以做什么？如果能得到最大的逾期天数，是不是能做一些风险容忍度的指标界定，比如模型定义Y值，滚动率等数据情况。小伙伴知道这个内容里，历史的最大逾期天数是几天吗？

另外这里提到的账单表的内容，那实际工作中的账单表还能做什么呢？

账单表的用处：

1、详细的了解客户逾期天数的计算逻辑，另外通过计算客户历史最大逾期天数，将风险最大化

2、财务现金流的预估

3、入催率和首逾率、回收率、FSTQPD

4、数据监控：如还款时间点异常监控




关于以上的更系统性的内容，感兴趣的童鞋可关注：

《第四期全线条训练营》最后两个模块——贷中跟贷后模块的内容。

关于贷中模块，我们会介绍相关的监控工具、数据指标逻辑、Y值选择、Vintage中订单和账单的区别、FSTQPD与资产分布、迁徙率等相关概念，并且在相关的案例中会详细讲解贷中相关的商户端的监控细则、贷中的客群的画像，其中的贷中的相关案例包括不限在：

①Vintage异常数据

②FSTQPD异常数据

③还款日分布异常数据




而在贷后模块中，我们会介绍贷中实务相关内容，相关的贷后的内容包括以下：

①资产风险评估与管理报表

②资产管理基础思路

③贷后管理与催收作业

④催收策略

⑤内部催收策略管理

⑥人工催收策略管理

⑦委外催收作业概要

⑧催收策略案例的总结与综合说明

























~原创文章

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