이를 뒷받침하는 데이터가 있나요?
이를 뒷받침하는 사실이 있나요?
아니면 경험적 분석?
이는 단순한 상식적 판단이다.
연령분석법은 매출채권의 연체기간을 기준으로 회수가능액과 대손액을 분석, 판단하는 방법입니다.
일반적으로 미수금 기간이 길수록 대손상각 가능성이 커집니다.
매출채권을 연령에 따라 여러 그룹으로 나누어 그룹별로 대손손실 가능성을 추정한 후 대손손실 금액을 계산할 수 있습니다.
일반적으로 다른 조건이 동일할 경우 대출 연체 기간이 길어질수록 원리금 회수 가능성이 낮아지고 부실채권, 부실채권 및 기타 부실채권이 발생할 가능성이 커집니다.
따라서 은행은 연체된 대출에 세심한 주의를 기울여야 하며, 이에 상응하는 회수 정책을 채택하는 것 외에도 충분한 대손충당금을 확보해야 합니다.
따라서 대출의 노령화 분석을 바탕으로 대손충당금 발생 가능성을 추정하고, 대손충당금 적립 비율을 다르게 적용할 수 있다.
노화 분석을 통해 모델러는 프로젝트 샘플의 과거 기본 비율 및 기본 기간 길이의 변화를 이해할 수 있습니다.
일반적으로 샘플은 장기 기본 만기가 있는 고객 중에서 선택되어야 합니다.
따라서 우리의 분석은 고객 신청이 승인 및 승인된 후 회의를 열고 고객이 불이행하는 데 걸리는 시간을 관찰하는 것입니다.
부도가 발생한 경우 해당 샘플은 기본 샘플로 간주되며, 각 적용 월에 대한 누적 기본 샘플이 계산됩니다.
대출상환율을 상품의 품질 척도로 사용하면, 연체율이 낮을수록 상품이 좋은 것입니다.
1) 먼저 (연도)라는 X축 레이블에 연도를 기록합니다.
2) 이후에는 기본 데이터를 Y축 라벨로 사용합니다.
3) 12개월 후에는 시간에 따라 변화하는 대출상품의 곡선을 그릴 수 있습니다.