Brief Explanation: These curves show the entire set of prosper loan broken down by credit grade and lined up along the x axis on their origination date…  As a loan goes late (1 month or worse) it is counted (either by amount or by count) as late against the population…  The curves stop when the loan population falls below 250 (ie there are 249 or less loans that age or older)…短い説明：これらの曲線ローン信用等級ごと繁栄の全体のセットを見せるとその発信元の日には、 x軸に沿って並んで...それ量や数（いずれかの方法でカウントされますように融資を遅く（ 1月も悪くも）行く）として、人口に対する遅く...人口が250を下回って融資を停止曲線（それはすなわち249以下の債権は、何歳以上の高齢者） ...

Recently a study最近の研究 from the University of Maryland claimed a peak default date around month 10 of a Prosper loan.  This would translate into the largest delta  in this graph over a month period.  Does this graph confirm or deny that statement?  Is it conclusive?  Please leave a comment.メリーランド大学からのProsperローンの毎月10前後をピークにデフォルトの日付と主張した。これは、このグラフで最大のデルタに1カ月にわたって翻訳するだろう。このグラフを確認または否定する声明をしていますか？は決定的なの？くださいコメントを残している。

Here is the vintage curves by count (click graph for larger version)…ここにカウントして、より大きなバージョンのビンテージ曲線（クリックでグラフ）です...

Here is the vintage curves by amount (larger loan go late at a higher rate and therefore on a percentage basis you would expect an increase), (click graph for larger version)…ここに金額を指定して、ビンテージカーブ（大規模な融資するため、より高い率で遅れを期待する割合が増加するごとに） 、より大きなバージョンに対応（クリックでグラフ）です...

Here is the SQL that I used to pull the underlying data out of theここには、 SQLは、私は外の基になるデータを引くために使用されます public and private data downloads公開および非公開データのダウンロード … ...

 DECLARE @DTD int @申告のDTD内科 
 SET @DTD=30 @セットのDTD = 30 
 SELECTセレクト 
 cast(aday-originationdate as int) as 'PIT',キャスト（ aday - INTとoriginationdate ） 'としてピット' 、 
 l.creditgrade, l.creditgrade 、 
 sum(PrincipalBalance+NetDefaults) as 'Amount', 'として和（ PrincipalBalance + NetDefaults ）金額' 、 
 count(l.[key]) as 'Count',カウント（ l以下[キー] ） 'と' 、カウント 
 sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and和（大文字と小文字に（ mld.DPD ！ = 0と 
        (mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN （ mld.DPD + （ aday - observationdate ） ） > @のDTD ）ならば 
             PrincipalBalance+NetDefaults ELSE 0 END) as 'AmountLate', PrincipalBalance + NetDefaults他0完）として' AmountLate ' 、 
 sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and和（大文字と小文字に（ mld.DPD ！ = 0と 
        (mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN （ mld.DPD + （ aday - observationdate ） ） > @のDTD ）ならば 
            PrincipalBalance+NetDefaults ELSE 0 END)/ PrincipalBalance + NetDefaults他0完） / 
            sum(PrincipalBalance+NetDefaults) as AmountLatePercentage, AmountLatePercentageとして和（ PrincipalBalance + NetDefaults ） 、 
 sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and和（大文字と小文字に（ mld.DPD ！ = 0と 
      (mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN （ mld.DPD + （ aday - observationdate ） ） > @のDTD ）ならば 
         1 ELSE 0 END) as 'CountLate', 'として1他0完） CountLate ' 、 
 sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and和（大文字と小文字に（ mld.DPD ！ = 0と 
        (mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN （ mld.DPD + （ aday - observationdate ） ） > @のDTD ）ならば 
        1.0 ELSE 0.0 END)/count(l.[key]) as 'CountLatePercentage' 1.0他の0.0完） / CountLatePercentage ' （ l以下[キー] ） 'としてカウント 
 FROMから 
 loan l融資リットル 
 inner join creditprofile cp on cp.listingkey=l.listingkey cp.listingkey = l.listingkey creditprofile cpは内部結合 
 inner join LoanPerformance mld on l.[key]=mld.loankey cross join alldays inner joinをLoanPerformance l以下[キー] = mld.loankeyクロス結合alldays MLDを 
 whereどこ 
 mld.observationdate = ( select top 1 observationdate mld.observationdate （上位1 observationdateを選択してください= 
 from LoanPerformance subサブLoanPerformanceから 
 where sub.observationdate < adayここでsub.observationdate < aday 
 and sub.loankey=mld.loankey order by sub.observationdate DESC )とDESCをsub.observationdateでsub.loankey = mld.loankey順） 
 and aday < getDate()とaday < getDate （ ） 
 and aday >= '02/01/2006'とaday > = '02 / 2006分の01 ' 
 and l.creditgrade!='NC'とl.creditgrade ！ =のノースカロライナ' 
 group byグループによって 
 cast(aday-originationdate as int),キャスト（ aday - INTとoriginationdate ） 、 
 l.creditgrade 
 havingを 
 count(l.[key])>250 andカウント（ l以下[キー] ） > 250と 
 sum(PrincipalBalance+NetDefaults)>0和（ PrincipalBalance + NetDefaults ） > 0 
 order by順に 
 'PIT' 'ピット' 

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