周六上午，他没有去“老味道”洗碗（提前请了假），也没有刷题。他坐在电脑前，打开wPS表格，新建一个文件，命名为“分期购物债务雪球模拟模型”。他要为张伟量身定制一个“决策模拟器”。
第一步：基础参数设定与正常还款情景（情景A）
他基于已知和合理假设，设定模型基础参数：
? 商品总价：8888元（他搜索了该型号手机的实际市场价，取中位数）。
? 分期方案：12期，月供888元（与通知一致）。反推包含的总手续费/利息为 88812 - 8888 = 8888元？不对，重新计算：88812=10656，10656-8888=1768元。这是总融资成本。据此计算，实际年化利率（IRR） 他用金融计算器公式粗算，约为27%左右。这比他昨天估算的12%高出一倍多，因为许多平台采用“等本等息”的还款方式，利息按初始本金全额计算，实际利率远高于表面费率。他将这个惊人的27%标记为红色。
? 张伟月可支配收入：设定为600元（估算其可能的生活费结余+微量零工收入，在家庭变故后此数字可能高估）。
? 模型时间跨度：24个月（覆盖还款期及后续影响）。
在“情景A：理想情况（按时还款）”工作表中，他构建了一个简单的分期还款表。每个月，张伟需要从600元中拿出888元还款，每月现金流缺口为-288元。这意味着，即使不考虑任何其他意外开支，张伟也需要每月额外筹集288元才能覆盖还款。模型显示，在12个月的还款期内，张伟累计需要额外筹集3456元。这笔钱从何而来？问家里要（家庭已陷入困境）？进一步压缩基本生活（影响健康和学习）？还是……借新债？
第二步：构建风险情景模拟（情景B、C、d）
古民知道，情景A几乎不可能发生。他构建了三个更可能、也更危险的情景：
情景B：最低还款陷阱与罚息启动
假设张伟在第三个月，因故只能偿还“最低还款额”（通常为月供的10%，即88.8元）。模型设定：
? 未还部分（=799.2元）计入下期本金，并开始按日计收高额罚息（假设罚息年化利率为48%）。
? 从第四个月起，月供变为888元+上期罚息滚动。模型用公式模拟罚息累积。
? 结果：到第六个月，张伟的当月应还总额（本金+利息+罚息）已超过1200元，远超其600元的支付能力。债务开始失控滚雪球。到第12个月（原定还清时），债务余额非但没清零，反而滚到了5000元以上，且还在以更快速度增长。
情景C：以贷养贷，债务螺旋
假设张伟在第二个月就发现现金流缺口，为解决-288元的亏空，他从另一个网贷平台（利率更高，假设年化36%）借款300元。下个月，他需要偿还第一个平台的888元+第二个平台的借款本息。现金流缺口更大，迫使他从第三个平台借款……古民设计了简单的多平台借贷叠加模型，模拟债务如何在三个平台间拆借、利率叠加。
? 结果触目惊心：到第八个月，张伟的月还款总额已突破2000元，总债务余额超过15000元，是其初始手机债务的近两倍。模型显示，在第九个月，其债务增长将超过其任何可能的筹款能力，系统崩溃，逾期全面爆发。
情景d：家庭冲突与收入中断
此情景结合现实。假设张伟的父亲发现儿子分期购机（或收到催收短信），爆发激烈冲突，切断或大幅减少其生活费（设为300元/月）。同时，张伟因债务压力和家庭矛盾，无心学习，成绩下滑，可能的家教兼职也丢了（月收入降为0）。模型将月可支配收入设为300元。
? 结果：在第一个月，现金流缺口就达-588元。债务立即进入“情景B”的罚息通道，并迅速滑向“情景C”的以贷养贷。模型预测，在第五个月前后，债务和催收压力就可能导致其无法正常上学，面临辍学风险。
第三步：可视化与冲击力呈现
古民没有停留在枯燥的数字。他利用图表功能，为每个情景绘制了动态图表：
? 债务余额趋势