从案例看时间序列如何助力风险预警

随着金融行业的迅猛发展，风险控制正面临着前所未有的挑战。传统的风险控制方法往往无法满足现阶段业务的需求，因此，时间序列分析作为一种重要的定量预测工具，逐渐被引入到风控实践中。本文将以实际案例为基础，深入探讨时间序列分析在风控中的应用。

一、数据源与业务场景

在风控工作中，我们常常需要对大量的业务数据进行分析。例如，以某金融机构的月度审批报表为例，包含了进件量、通过率、黑名单拒绝率、人工拒绝率、放款金额以及首逾率（FPD10）等关键指标。

通过对这些数据的观察，我们发现：

• 进件量与放款金额：存在明显的季节性波动和长期趋势。

• 首逾率（FPD10）：随着时间的推移，呈现出一定的增长趋势。

这些现象引起了我们的关注：能否通过时间序列分析，找到数据中的规律，从而为风控决策提供支持？

二、移动平均与季节性分解

案例分析：进件量的季节性变化

首先，我们对进件量的数据进行了时间序列分解。通过绘制进件量的时间序列图，可以明显看到进件量呈现出季节性波动。

为了量化这种季节性，我们采用了移动平均法和季节性分解方法。具体步骤如下：

1. 趋势分析：对进件量进行移动平均，消除随机波动，得到长期趋势。

2. 季节性指数计算：计算每个月的季节性指数。例如，发现1月份的季节性指数为1.20，表示1月份的进件量比平均水平高出20%。

3. 随机成分：分析残差，捕捉随机波动。

结果：经过分解，我们了解到进件量的波动主要受季节性因素影响。例如，每年年初和年末的进件量较高，而中间月份则相对较低。

案例分析：首逾率的趋势与季节性

同样，我们对首逾率（FPD10）进行了时间序列分解。发现首逾率呈现出逐渐上升的趋势，且季节性波动不明显。

分析与思考：

• 上升趋势：首逾率的上升可能与审批标准的放宽、市场环境变化等因素有关。

• 季节性影响：由于首逾率与借款人的还款能力和意愿相关，季节性因素的影响相对较小。

三、指数平滑法的应用与解释

为了更准确地预测未来的指标，我们引入了指数平滑法。

一次指数平滑法

一次指数平滑法适用于没有明显趋势和季节性的时间序列。其核心思想是对历史数据赋予不同的权重，近期数据的权重更大。

应用案例：

对于审批通过率，我们发现其波动较为平稳，可以尝试使用一次指数平滑法进行预测。

• 平滑系数（α）的选择：通过优化，让预测误差最小化。平滑系数取值在0到1之间，α值越大，近期数据的影响越大。

• 预测结果：通过一次指数平滑法，我们成功预测了下个月的审批通过率，实际结果与预测值仅相差0.5%，证明了方法的有效性。

二次指数平滑法

当时间序列存在明显的趋势时，一次指数平滑法的效果有限。这时，我们引入二次指数平滑法，对一次平滑值再进行一次指数平滑，以捕捉数据的趋势成分。

应用案例：

对于首逾率（FPD10），由于其呈现上升趋势，我们采用二次指数平滑法：

• 步骤：

1. 计算一次平滑值。

2. 对一次平滑值再次进行指数平滑，得到二次平滑值。

3. 根据一次平滑值和二次平滑值，计算趋势项。

4. 进行预测。

四、模型优化与参数调整

在实际应用中，模型的效果很大程度上取决于参数的选择。

平滑系数的优化