The أل methodolgy or the أو sql for obtaining the data مزود للحصول على البيانات these curves from the private data export have already been explained in detail, but briefly… هذه المنحنيات من البيانات الخاصة التصدير وقد تم شرحها بالتفصيل ، ولكن لفترة قصيرة...
- The Y axis is the percentage of all loans orginated of a given age that are currently 1 month late or worse… نعم فإن المحور هو النسبة المئوية من جميع القروض orginated من سن معينة التي هي حاليا 1 في أواخر الشهر أو ما هو أسوأ...
- The X axis is the days loan origination. فإن المحور العاشر هو يوما على قرض إبداع.
- The curves stop when there is less than 250 loans in the “bucket.” المنحنيات توقف عندما يكون هناك أقل من 250 قروض في "دلو".
- These curves are for all loans of a given Credit Grade. One would get different curves (flatter slopes=better); for exmaple, if you were to choose loans with 2 or less inquires and 5 years of credit history you would see flatter slopes. هذه هي المنحنيات لجميع قروض الائتمان الممنوح من الصف. واحد سيحصل على منحنيات مختلفة (متزلف المنحدرات = أفضل) ، فعلى سبيل المثال ، إذا كنت لاختيار القروض مع 2 أو أقل الاستفسارات و 5 سنوات من تاريخ الائتمان كنت انظر تملق المنحدرات.
The range is 7-8% for AA all the way to ~55% for HR. هو نطاق 7-8 في المائة للجميع ألف ألف طريقة ل~ 55 ٪ للموارد البشرية.
(Click Graph for Larger Version) (انقر على الرسم البياني لصورة مكبرة)
Prosper Vintage Curves تزدهر خمر منحنيات
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)… موجز الشرح : هذه منحنيات تظهر مجموعة كاملة من الازدهار قرض الائتمان موزعة حسب الرتبة واصطف على طول محور س على تاريخ نشأة... ونتيجة لغني عن القرض في وقت متأخر (1 الشهر أو أسوأ) ومن عد (سواء من جانب المبلغ أو عن طريق العد (أواخر ضد السكان... وتوقف عند المنحنيات القرض السكان أقل من 250 (أي أن هناك 249 أو أقل أو القروض التي العمر فما فوق)...
Recently a study مؤخرا دراسة 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. من جامعة ماريلاند وادعى ذروة التقصير حتى الآن حول 10 من الشهر بروسبر القرض. وهذا من شأنه أن يترجم إلى أكبر دلتا في هذا الرسم البياني فترة أكثر من شهر. هل هذا الرسم البياني تأكيد أو نفي ذلك البيان؟ هل هي نهائية؟ يرجى ترك تعليق .
Here is the vintage curves by count (click graph for larger version)… هنا هو خمر بها منحنيات العد (انقر فوق الرسم البياني لنسخة أكبر)...
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)… هنا هو خمر منحنيات من جانب مبلغ (الذهاب أكبر قرض في وقت متأخر من أعلى معدل وذلك على أساس نسبة مئوية تتوقعون زيادة) ، (انقر فوق الرسم البياني لنسخة أكبر)...
Here is the SQL that I used to pull the underlying data out of the مزود هنا هو أن الأول يستخدم لسحب البيانات من public and private data downloads من القطاعين العام والخاص البيانات تنزيل … ...
DECLARE @DTD int نعلن @ DTD كثافة العمليات
SET @DTD=30 @ مجموعة DTD = 30
SELECT اختر
cast(aday-originationdate as int) as 'PIT', المدلى بها (أداي - originationdate حسب كثافة العمليات) 'PIT' ،
l.creditgrade, l.creditgrade ،
sum(PrincipalBalance+NetDefaults) as 'Amount', وخلاصة القول (PrincipalBalance + NetDefaults) 'المبلغ' ،
count(l.[key]) as 'Count', العد (ل [الرئيسية]) 'تعداد' ،
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and وخلاصة القول (القضية متى (mld.DPD! و= 0
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (أداي - observationdate))> @ DTD) ثم
PrincipalBalance+NetDefaults ELSE 0 END) as 'AmountLate', PrincipalBalance + NetDefaults آخر 0 النهاية) 'AmountLate' ،
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and وخلاصة القول (القضية متى (mld.DPD! و= 0
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (أداي - observationdate))> @ DTD) ثم
PrincipalBalance+NetDefaults ELSE 0 END)/ PrincipalBalance + NetDefaults آخر 0 النهاية) /
sum(PrincipalBalance+NetDefaults) as AmountLatePercentage, وخلاصة القول (PrincipalBalance + NetDefaults) AmountLatePercentage ،
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and وخلاصة القول (القضية متى (mld.DPD! و= 0
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (أداي - observationdate))> @ DTD) ثم
1 ELSE 0 END) as 'CountLate', 1 آخر 0 النهاية) 'CountLate' ،
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and وخلاصة القول (القضية متى (mld.DPD! و= 0
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (أداي - observationdate))> @ DTD) ثم
1.0 ELSE 0.0 END)/count(l.[key]) as 'CountLatePercentage' 1.0 آخر 0.0 النهاية) / العد (ل [الرئيسية]) 'CountLatePercentage'
FROM من
loan l قرض ل
inner join creditprofile cp on cp.listingkey=l.listingkey creditprofile الداخلية الانضمام إلى حزب المحافظين على cp.listingkey = l.listingkey
inner join LoanPerformance mld on l.[key]=mld.loankey cross join alldays الداخلية LoanPerformance mld على الانضمام ل [الرئيسية] = mld.loankey عبر الانضمام alldays
where أين
mld.observationdate = ( select top 1 observationdate mld.observationdate = (1 اختيار كبار observationdate
from LoanPerformance sub من LoanPerformance الفرعي
where sub.observationdate < aday التي sub.observationdate <أداي
and sub.loankey=mld.loankey order by sub.observationdate DESC ) وsub.loankey = mld.loankey بها من أجل sub.observationdate دزك)
and aday < getDate() وأداي <getDate ()
and aday >= '02/01/2006' وأداي> = '02/ 01/2006'
and l.creditgrade!='NC' وl.creditgrade! = 'NC'
group by مجموعة
cast(aday-originationdate as int), المدلى بها (أداي - originationdate حسب كثافة العمليات) ،
l.creditgrade
having لها
count(l.[key])>250 and العد (ل [الرئيسية])> و250
sum(PrincipalBalance+NetDefaults)>0 وخلاصة القول (PrincipalBalance + NetDefaults)> 0
order by النظام
'PIT' Related Articles المواد ذات الصلة Related Stores ذات متاجر 
