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一、账龄滚动率模型
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逾期账龄指客户未按约定时间点还款的违约时间长度，逾期账龄越高，客户的风险越高。逾期账龄是通过逾期天数来定义，例如：
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M1客户：逾期1～29天的客户；
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M2客户：逾期30～59天的客户；
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M3客户：逾期60～89天的客户；
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账龄滚动率模型是逾期催收中最常用的模型，用来预测每一账龄的客户迁徙到下一账龄的概率。评分越低的客户，迁移至下一个账龄的概率越高，客户的风险越高，在下个月内还钱的可能性越小。账龄滚动率模型包含M0-M1滚动率模型、M1-M2滚动率模型、M2-M3滚动率模型、M3-M4滚动率模型。账龄滚动模型通过历史特征数据分析，预测未来表现，常用的模型开发方法包括Logistic回归模型和决策树。
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M0-M1模型：当前是正常客户，预测下个月会变成M1客户的可能性。
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M1-M2模型：当前是M1客户，预测下个月会变成M2客户的可能性。
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M2-M3模型：当前是M2客户，预测下个月会变成M3客户的可能性。
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M3-M4模型：当前是M3客户，预测下个月会变成M4客户的可能性。
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以上四个模型构成了账龄滚动率模型体系，也许有人会问：为什么没有M4-M5、M5-M6更高账龄的滚动率模型？当客户逾期90天及以上，还款的可能性急速下降，这时金融机构的主要目标是如何尽量挽回损失，通常对该部分客户需要采用最为严厉的催收方式，促使客户尽快回款。在这种情况下，催收策略的制定不太依赖于催收模型，故高账龄滚动率模型开发的意义显得并不重要。
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账龄滚动率模型通常采用的信息包括客户的行为信息和催收信息，低账龄的滚动率模型行为信息的比重更高一些，中高账龄的滚动率模型则催收信息的比重更多，常用的预测变量包括：
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•消费行为；
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•取现行为；
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•额度使用情况；
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•还款情况；
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•催收结果；
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•打破承诺次数。
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