Дашборд платежей по СП

Как читать этот отчёт

Источник — выгрузка ERP по платежам после судебных приказов (СП). Каждая строка исходных данных — когорта: месяц, в котором был выдан СП. Каждая колонка — календарный месяц платежа. Значение в ячейке — сумма (и %), которая поступила в этот месяц по конкретной когорте.

Прогноз будущих поступлений строится в предположении «новых СП не подаётся» — мы оцениваем, что ещё можно собрать с уже выданных СП. Используется когортная модель распада: на исторических данных строится средневзвешенная кривая «% сбора в зависимости от возраста когорты (MSI — months since issue)», затем эта кривая применяется к каждой когорте на будущих периодах.

avg_pct[k] = Σ paid_at_msi_k(cohort) / Σ total_sum(cohort)

forecast[month F] = Σ over cohorts C: avg_pct[F − issue(C)] × total_sum(C)

Партиальные данные. Отчёт сделан 21.05.2026 — mid-month. Последствия: (a) последние 2 issue-когорты (Апр и Май 2026) partial по выдаче — их `total_sum` достраивается до среднего по последним 3 полным месяцам (Янв-Мар 2026); (b) платежи мая 2026 неполные, поэтому Май 2026 в дашборде трактуется как первый прогнозный месяц (а не факт). Партиальные когорты исключены из калибровки decay-кривой, чтобы не занижать оценки.

Кол-во приказов

—

Выдано (сумма с ГП)

—

Уже собрано

—

Прогноз к доплате

—

прогноз будущих поступлений

Итоговый возврат (факт + прогноз)

—

Останется невзысканным

—

1. Поступления по месяцам: факт + прогноз

Stacked-bar по календарным месяцам. Зелёное — уже поступило (исторический факт по выгрузке). Синее — прогноз будущих поступлений по уже выданным СП.

Методика построения

Факт: суммирование столбца «сумма» по каждому календарному месяцу из исходной матрицы когорт.
Прогноз для месяца F = Σ по всем когортам C: avg_pct[F − issue(C)] × total_sum(C).
avg_pct[k] — средневзвешенная (по total_sum) доля сбора в k-й месяц после выдачи, по всем «зрелым» когортам, кроме partial.
Для k > наблюдаемого окна (28 мес.) используется экспоненциальная экстраполяция кривой.
Горизонт прогноза и параметр спада хвоста определяются выбранной моделью (см. переключатель сверху).

2. Кривая сбора по возрасту когорты

% собранного от исходной суммы СП в зависимости от числа месяцев после выдачи (MSI). Сплошная линия — наблюдаемое, пунктир — экстраполяция.

Методика построения

X-ось: MSI = months since issue, от 0 до 28 (наблюдаемое) и далее экстраполяция.
Y-ось: avg_pct[k] = Σ paid_at_msi_k / Σ total_sum по всем непартиальным когортам, доживающим до возраста k.
Экстраполяция: log-линейная регрессия по последним 6 ненулевым точкам кривой.
Slope берётся из чистой регрессии (без клампинга). На уровне Консервативной модели к экстраполированной части дополнительно применяется экспоненциальный дисконт exp(-0.15 × (msi − 28)) — старые когорты быстрее выбывают из прогноза.

3. Накопленные показатели по когортам

% от исходной суммы каждой когорты — уже собранный (зелёный) и ожидаемый по прогнозу (синий). Стек ≤ 100%.

Методика построения

X-ось: когорта (месяц выдачи СП), от старых к новым.
Зелёный сегмент: collected(C) / total_sum(C) — сумма фактических платежей с момента выдачи к отчётной дате.
Синий сегмент: expected_future(C) / total_sum(C) — сумма прогноза по выбранной модели на горизонте.
Свежие когорты имеют меньше факта и больше прогноза (они только начали платить); старые — наоборот.

4. Heatmap: платежи по когортам и месяцам

Полная матрица «когорта × месяц платежа». Цвет — % от суммы когорты, поступивший в данном месяце. Серые клетки — до даты выдачи СП.

Методика построения

Строки — месяц выдачи СП (сверху новые).
Столбцы — календарный месяц платежа.
Значение клетки — % от исходной total_sum когорты, поступивший в данном месяце (берётся напрямую из исходной выгрузки).
Шкала цвета — от голубого (низкий %) к жёлто-красному (максимум по всей матрице).
Бейдж P на строке — partial-когорта (исключена из калибровки кривой).

max

5. Сводка по когортам (таблица)

По каждой когорте: кол-во приказов, исходная сумма, фактически собрано, % сбора, прогноз будущих поступлений по выбранной модели, итоговая оценка возврата (% к total_sum).

Методика построения

Собрано — сумма всех платежей с момента выдачи СП до отчётной даты.
Собрано, % = Собрано / Сумма с ГП.
Прогноз, ₽ = Σ по будущим MSI: decay_extrapolated[msi] × total_sum(C) (только месяцы после отчётной даты).
Итого возврат, % = (Собрано + Прогноз) / Сумма с ГП.
Партиальные когорты помечены оранжевым и бейджем partial.

Месяц выдачи СП	Приказов	Сумма с ГП, ₽	Собрано, ₽	Собрано, %	Прогноз, ₽	Итого возврат, %