贷记卡客户还款行为分析

根据贷记卡客户还款行为的不同，可以粗略地将其分为三类人。第一类人在当期应还款日之前全额偿还借款，对这类人来说贷记卡仅是完成交易的工具，我们称这类客户为“交易”客户；第二类人在当期应还款日之前不足额偿还债款，对这类人来说贷记卡主要作为融资工具使用，我们称这类客户为“循环”客户；第三类人持有但很少使用贷记卡（零余额），我们称这类客户为“不活跃”客户。当一位客户持有多张贷记卡时，只要有一张卡处于“循环”状态，该客户便被考虑为循环客户，而当所有的卡均处于不活跃状态时，该客户才属于不活跃客户。

对于贷记卡发卡机构来说，向循环客户收取利息是主要的收益来源。然而国外的一些研究注意到，这一人群同时伴随较高的潜在违约成本。当经济下行期间贷记卡出现大面积违约时，这一人群可能构成较大的风险。参照类似的研究方法，本文针对我国的贷记卡数据做了一个初步的分析。结果表明，以“循环–交易”方法划分的贷记卡持卡人群存在比较明显的特征，且一些主要特征在不同时间点上表现稳定，有一定的指示意义。

本项研究随机抽取了约430万贷记卡持卡客户的全部信贷账户，加权到2014年3月的全体客户，时间跨度覆盖从2008年8月到2011年7月的36个月观察窗口和截止到2013年7月的36个月表现窗口，即对观察窗口内每一月度信息采用一个月观察期和24个月表现期的设置，根据观察期中的贷记卡还款情况使用“循环–交易”方法为客户分类，然后统计各种类别的客户在之后24个月内的表现。本项研究中将“坏”客户定义为“任意账户存在90天以上逾期”的客户，如果逾期账户为贷记卡账户则使用“余额大于300元”的门槛。

在上面“循环–交易”分类标准的基础上，我们进一步将循环客户细分为以下三类：违约客户，定义为持有至少一个当期未能偿还最低还款额的贷记卡账户的宿主客户；循环客户，定义为无违约账户、但持有至少一个当期仅偿还最低还款额的贷记卡账户的宿主客户；高还款额循环客户，定义为前二者之外的“循环”客户。此外我们还将当前月/期已经“变坏”的客户标记为“当前坏”客户，加上交易客户，客户类别总数为五个。

分析基于此标准划分的各行为类别客户人数占比，可以发现各类客户占比在观察窗口内呈现大体稳定状态，36个月中“已经坏”客户、循环客户及高还款额循环客户人群分别维持在4%、0.8%和16%左右，而违约客户数减少约5%，交易客户数增加约5%。换句话说，虽然对于个人而言某一个月全额偿还或是非全额偿还贷记卡债务似乎是随意的决定，但总体上各子人群的规模在不同时间点呈现出相当程度的规律性。

与西方发达国家比较，我国在贷记卡业务上不活跃客户约占六成，占比明显较大。循环客户 与交易客户人数比约为二比三，即比较多的持卡人选择每月全额还款。国外的一项研究显示，美国市场上循环客户比交易客户数多16%左右，而不活跃客户数不及交易客户数的一半，足见美国和中国贷记卡消费者之间差别相当明显。

基于上述分类方式区分出的各持卡人子群体在许多方面表现出明显不同的特征。这里检验坏客户率、余额、历史最大负债额和实际负债额四项指标。

坏客户率：定义为子人群内“坏”客户数量与客户总数之比。坏客户率体现子人群的信用风险程度，是信用数据中最重要的指标之一。样本数据各类别客户的坏客户率依照“当前坏–违约–循环–高还款额循环–交易”的顺序严格递减，其中循环客户的违约风险是交易客户的大约5倍，高还款额循环客户的违约风险是交易客户的大约4倍。在观察窗口内各时间点上各客户子群的坏客户率基本保持稳定。

人均余额：定义为各类别子人群贷记卡账户余额（加总到客户级）的均值。人均余额反映客户在贷记卡业务上的平均借款额。随时间推移，各子人群人均余额均呈上升趋势，其中各类循环客户的人均余额相对较高，例如每期仅还最低还款额的循环客户子群2011年7月人均余额约达23000元，与此同时交易客户子群的人均余额仅为约7400元。各子人群的人均余额占比仍大体稳定。

由于各子人群的规模不等，表现在子人群上的融资总额可能与平均余额在数字上给人以完全不同的印象。例如，在2011年7月时间点上，全体活跃客户余额总量约为4 015.5亿元，其中交易客户总余额约为1 992.7亿元（占比49.6%），高还款额循环客户总余额约为1 052.3亿元（占比26.2%），而循环客户总余额仅为78.8亿元（占比2%）。可以看到，贷记卡市场上的资金流动主要发生在信用风险比较低的人群当中。循环客户虽然人均余额较高，但就整个市场而言影响属微不足道。

历史最大负债额：定义为持卡人历史上曾经发生过的单期最大借款额在子人群内的平均值。总体上看，循环客户和高还款额循环客户的历史最大负债额与其人均余额变化趋势趋同，前者一般为后者的一到两倍，而交易客户的历史最大负债额达到平均余额的三倍或更高，体现出交易客户可能存在短暂的大额融资需求。

人均实际负债金额：定义为持卡人当前期余额超出实际还款额的部分金额在子人群内的平均值，反映群内持卡人身上可获取利息收入的部分借款金额。在交易客户的零负债之外，循环客户与其他客户群比较，实际负债金额几乎大出一倍。

合并考虑前文展示的各类别人群的月度人均余额，可以计算各人群的月度平均还款额。值得注意的是，属于不同类别的人群在月度人均还款额方面差别并不很大，而某些子人群（如循环客户人群）的高实际负债金额或源于债务水平过高而不是还款能力不足。

在市场整体层面上看，属于高还款额循环客户子群的金额以及违约客户子群金额的一部分在实际负债金额总额中占据主要部分。这部分金额约占信贷卡市场总余额的四分之一。

根据还款行为为贷记卡客户分群提供了一种贷记卡客户细分的方法。与信用评分相比，此种方法结果比较粗放，但计算简单、不需要数据仓库的支持。本文展示的结果揭示出这些细分人群的一些有趣的特性。注意到，高还款额循环客户和（当期）违约客户是两个特别值得关注的群体。二者都有较大的市场规模，余额占比和实际负债金额占比均比较高，总体违约风险也值得额外关注。除此之外，交易客户是不容忽视的客户群体。虽然这一群体不贡献利息收益，但由于其市场规模最大、违约风险最低，发卡机构值得深耕这部分客户，通过交叉销售等手段在其他业务上获益。

美国的几大征信机构近几年来均开始在个人信用报告中增加贷记卡还款行为的时间序列信息，有些机构还据此开发了评分模型和其他专门产品。基于还款行为信息建模的一大特点是可以将信用风险和收益同时加以考虑，从而制定出最佳的产品管理策略。

注：本文所包含的数据来自征信系统，仅服务于本项研究之用，部分数据的处理方式受限于本项研究的特定环境和条件，未必完整反映国家金融市场情况，读者不应做其他解读。如文中数据与其他渠道发布的数据有别，均以其他权威渠道正式发布数据为准。

来源：信用中国