楼主: 滨滨有利123
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征信衍生规则中的逾期强变量都有哪些? [推广有奖]

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就在第六十六节星期课堂《贷款利率、还款方式与常用风险指标等相关的介绍》中,老师介绍了在个人信用报告中,常见的表述符号,见过征信报告的童鞋一定不会陌生,详细内容有以下:

/—表示未开立账户;*—表示本月没有还款历史,还款周期大于月的数据用此符号标注,还款频率为不定期,当月没有发生还款行为的用*表示;开户当月不需要还款的也用此符号表示。

其他重要的常见字符,表示如下:

N—正常(表示借款人已按时足额归还当月款项);1—表示逾期1~30天;2—表示逾期31~60天;3—表示逾期61~90天;4—表示逾期91~120天;5—表示逾期121~150天;6—表示逾期151~180天;7—表示逾期180天以上;D—担保人代还(表示借款人的该笔贷款已由担保人代还,包括担保人按期代还与担保人代还部分贷款);Z—以资抵债(表示借款人的该笔贷款已通过以资抵债的方式进行还款。仅指以资抵债部分);C—结清(借款人的该笔贷款全部还清,贷款余额为0。包括正常结清、提前结清、以资抵债结清、担保人代还结清等情况);G—结束(除结清外的,其他任何形态的终止账户)。

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当然,以上的基础数据只是征信报告数据中最基础的数据维度,在风控策略上,我们需要在这个基础的概念上,做进一步的衍生内容。结合着以往我们的项目经验,给大家列举以下比较重要的衍生数据:

①以总还款行为进行的数据衍生:

如在信贷历史上出现了几次4或者5;

②以时间切片,衍生不同逾期的数据(这里可衍生的维度比较多),如

2.1.近期的逾期情况—判断3个月是否(同一笔)近3个月出现1个2

2.2.以半年为切片的逾期情况是否(同一笔)6个月内有2是否(同一笔)6个月内出现2个2

2.3.以一年时间来表示的逾期情况是否(同一笔)12个月内有3个2是否(同一笔)12个月内有2个3是否(同一笔)近6月个出现1个3

2.4.较长期的逾期情况是否(同一笔)24个月内有3是否(同一笔)24个月内出现12个1

......

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当然人行的衍生变量,远远不止这些,比如参考知识星球文档的内容,大大小小可以进一步衍生上百至上千条规则:

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相关内容可以进一步至星球后台,查收此份资料:

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