精彩评论
带三个表
2025-07-21迁移率分析(Flow Rate Analysis):用以分析不同逾期状态之间的转化率。 本文吸收了一些前人的优秀成果，力求介绍这三者的概念、计算逻辑和业务应用，希望能对大家有所帮助。
今天咱们来唠唠“逾期迁移率”这个玩意儿，简单说它就是看贷款逾期后，下一步会怎么样，这玩意儿在金融圈可是个硬核指标，搞懂它心里就有谱了。
逾期迁移率英文叫Flow Rate听着是不是有点高大上？其实很简单就是看之前逾期的贷款，下一步会去哪，比如本来是逾期1个月下一步是还了还是继续逾期2个月？
举个例子：小明贷款逾期1个月（M1），下个月有50%的概率还了，有30%的概率继续逾期2个月（M2），还有20%的概率彻底躺平（M3+）。这50%、30%、20%就是迁移率。
迁移率分析（Flow Rate Analysis）就是用来分析不同逾期状态之间的转化率，能形象展示客户贷款账户在整个生命周期中的变化轨迹，也是预测未来坏账亏损的最常用的方法。
首先得知道逾期分几档，常见的是M0-M7+：
这些分类看着简单但背后可是有大文章。比如从M1到M2解释情况在恶化；从M2回到M0，解释客户着手还款了。
计算办法很简单：看上个月某个逾期档次的贷款，下个月有多少去了其他档次。
比如C-M1 = 当月进入M1的贷款余额 / 上月末C的贷款余额
M2-M3 = 当月进入M3的贷款余额 / 上月末M2的贷款余额
这些数据能告诉咱们贷款逾期后，下一步会怎么进展，比如要是M2-M3的迁移率很高说明风险在累积。
| 迁移率类型 | 含义 | 风险提示 |
|---|---|---|
| C-M1 | 新逾期的比例 | 假若太高说明新增风险大 |
| M1-M0 | 从逾期1个月恢复正常的比例 | 倘使太低说明客户还款意愿差 |
| M2-M3 | 从逾期2个月恶化到3个月的比例 | 这个指标最关键！ |
迁移率能帮我们预测未来！比如倘使发现M2-M3的比例在上升，或许就要筹备更多的坏账筹备金了。
而且不同产品的迁移率可能完全不同，比如信用卡的迁移率和房贷的迁移率肯定不一样，这就是为啥银行要拆开分析。
迁移率还能帮我们评价催收效果。要是催收后M2-M0的比例增强了说明催收团队给力！
迁移率不是孤立的要跟其他指标一起看：
这些指标一起看才能全面理解风险。
迁移率在风控中有大用处：
比如假使发现M1-M0的迁移率很高，说明逾期1个月的客户大多能恢复，催收资源能够适当缩减；但倘若M2-M3的迁移率很高，就要加大催收力度了！
说实话刚开始接触这些指标时，我头都大了，各种M0、M1、迁移率、滚动率，听得我晕头转向。
但后来发现其实这些指标就像看病时的各种检查单，虽然看不懂但能依据这些数据判断病情。迁移率就是看“病情”会不会加剧的一个指标。
现在每次看迁移率数据，我都有点紧张又有点期待。紧张的是万一数据不好怎么办；期待的是，若是数据好说明我们的风控做得不错！
我觉得迁移率就像一面镜子，照出了贷款的“健康状况”。好的迁移率让人安心不好的迁移率则是个警钟。
逾期迁移率（Flow Rate）就是看贷款逾期后下一步会怎么发展，它通过分析不同逾期状态之间的转化率，帮助我们预测风险、评价产品和优化催收。
虽然听起来有点专业但掌握了它，就能更好地理解贷款的风险情况。下次看报告时别忘了留意这个指标哦！
记住：迁移率高 = 风险在累积，迁移率低 = 风险在缓解。就这么简单！
期待这篇大白话能帮大家搞懂逾期迁移率！👍
带三个表
2025-07-21