【逾期率的统计口径】
一般两个维度：时间维度、状态维度
【时间维度】
逾期1天的逾期率，逾期30天的逾期率，逾期60天的逾期率，逾期90天的逾期率、逾期180天的逾期率等；
【状态维度】
1、动态：不同的时点分母在变化。在贷/在贷
例1，逾期率=某个时点的逾期在贷/全部在贷 ：如，逾期90+的在贷余额/全部在贷余额，逾期90+的在贷余额/全部在贷余额；
例2，逾期率=截至某个时点的逾期累计放款/全部累计放款 ；
<动态的计算方法的弊端：可以不断的放大分母，做大业务量，稀释掉逾期率>
（后台报表一般是动态逾期情况；）
2、静态：不同的时点分母不变。（不等同于坏账率）
某一时间范围的放款金额为分母，后续每个账期累计逾期未还本金为分子。
该分析方法与期限相关：若为固定不可提前还款的期限，需要单独分析3期资产、12期资产等；若为随借随还的期限，需要考虑实际存续时间。
如，贷款放出去100，可能实际3个月就结清了（会有少量12个月结清），提前结清的前会被再次放出去，原始本金要经历4次轮回，每次轮回会坏掉一部分。所以切一个一年的周期（类似年化），实际逾期率要是M3+的逾期率*4 ；
基于vintage ，也分为纵切时间的维度分析和严格维度
如9月1号到9月30号的放款，观察时间点取10月30号。
严格是9月2号放款，观察点取10月2号。
【逾期率的常见用途】
1、用于对外说明资产质量：
一般选择口径为逾期90+的在贷余额/全部在贷余额
2、用于对内分析：
需要分别看状态、 看时间
静态vintage的用处：分析不同周期进来的用户的客户情况、不同时间段内的政策情况、行业波动等，如果混在动态中则分析不出来。
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