The El methodolgy Metodología or the o la sql for obtaining the data sql para la obtención de los datos these curves from the private data export have already been explained in detail, but briefly… estas curvas de los datos privados de exportación ya se han explicado en detalle, pero brevemente ...
- The Y axis is the percentage of all loans orginated of a given age that are currently 1 month late or worse… El eje Y es el porcentaje de todos los préstamos orginated de una determinada edad que actualmente se tarde 1 mes o algo peor ...
- The X axis is the days loan origination. El eje X es el día de originación de préstamos.
- The curves stop when there is less than 250 loans in the “bucket.” Las curvas se detendrá cuando hay menos de 250 préstamos en el "cubo".
- 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. Estas curvas son para todos los préstamos de un determinado grado de crédito. Uno tendría diferentes curvas (planas laderas mejor =), por ejemplo, si se elige a los préstamos con 2 o menos preguntas y 5 años de historial de crédito usted ver planas pendientes.
The range is 7-8% for AA all the way to ~55% for HR. El rango es 7-8% de AA todo el camino hasta ~ 55% de HR.
(Click Graph for Larger Version) (Haga clic en el gráfico para la versión más grande)
Prosper Vintage Curves Prosper cosecha curvas
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)… Breve Explicación: Estas curvas muestran el conjunto de prosperar préstamo desglosadas por categoría de crédito y alineados a lo largo del eje x en su originación de fecha ... Como un préstamo va con retraso (1 mes o algo peor) que se cuenta (ya sea por cantidad o por contar ) Lo más tarde en contra de la población ... Las curvas se detendrá cuando el préstamo población cae por debajo de 250 (es decir, son 249 los préstamos o menos de esa edad o mayores) ...
Recently a study Recientemente un estudio 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. de la Universidad de Maryland reclamada por defecto un pico alrededor de la fecha 10 del mes Prosper un préstamo. Esto se traduciría en el delta más grande en este gráfico más de un mes plazo. ¿Este gráfico confirmar o desmentir esa declaración? ¿Es concluyente? Por favor, deje un comentario .
Here is the vintage curves by count (click graph for larger version)… Aquí está la cosecha por las curvas de contar (haga clic en el gráfico para la versión más grande) ...
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)… Aquí está la cosecha por la cantidad de curvas (mayor préstamo finales de ir a una tarifa más elevada y, por tanto, sobre una base porcentual que se pueden esperar un aumento), (haga clic en el gráfico para la versión más grande) ...
Here is the SQL that I used to pull the underlying data out of the Aquí está el SQL que he utilizado para tirar de los datos subyacentes de la public and private data downloads público y privado las descargas de datos … ...
DECLARE @DTD int DECLARE @ DTD int
SET @DTD=30 SET @ DTD = 30
SELECT SELECCIONAR
cast(aday-originationdate as int) as 'PIT', emitidos (ADAY-originationdate como int) como "PIT",
l.creditgrade,
sum(PrincipalBalance+NetDefaults) as 'Amount', suma (PrincipalBalance + NetDefaults) como "Monto",
count(l.[key]) as 'Count', contar (l. [clave]), como 'conde',
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and suma (caso de que (mld.DPD! = 0 y
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (ADAY-observationdate))> @ DTD) THEN
PrincipalBalance+NetDefaults ELSE 0 END) as 'AmountLate', PrincipalBalance + NetDefaults ELSE 0 END) como "AmountLate»,
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and suma (caso de que (mld.DPD! = 0 y
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (ADAY-observationdate))> @ DTD) THEN
PrincipalBalance+NetDefaults ELSE 0 END)/ PrincipalBalance + NetDefaults ELSE 0 END) /
sum(PrincipalBalance+NetDefaults) as AmountLatePercentage, suma (PrincipalBalance + NetDefaults) como AmountLatePercentage,
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and suma (caso de que (mld.DPD! = 0 y
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (ADAY-observationdate))> @ DTD) THEN
1 ELSE 0 END) as 'CountLate', 1 ELSE 0 END) como "CountLate»,
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and suma (caso de que (mld.DPD! = 0 y
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (ADAY-observationdate))> @ DTD) THEN
1.0 ELSE 0.0 END)/count(l.[key]) as 'CountLatePercentage' 1,0 ELSE 0,0 END) / COUNT (l. [clave]) como "CountLatePercentage"
FROM DE
loan l l préstamo
inner join creditprofile cp on cp.listingkey=l.listingkey inner join creditprofile en cp.listingkey cp = l.listingkey
inner join LoanPerformance mld on l.[key]=mld.loankey cross join alldays inner join LoanPerformance MLD en l. [clave] = mld.loankey Cruz unirse alldays
where dónde
mld.observationdate = ( select top 1 observationdate mld.observationdate = (1, seleccione principio observationdate
from LoanPerformance sub de sub LoanPerformance
where sub.observationdate < aday donde sub.observationdate <ADAY
and sub.loankey=mld.loankey order by sub.observationdate DESC ) y sub.loankey = mld.loankey por fin sub.observationdate DESC)
and aday < getDate() y ADAY <getdate ()
and aday >= '02/01/2006' ADAY y> ='02 / 01/2006 '
and l.creditgrade!='NC' y l.creditgrade! = 'NC'
group by por grupo
cast(aday-originationdate as int), emitidos (ADAY-originationdate como int),
l.creditgrade
having haber
count(l.[key])>250 and contar (l. [clave])> 250 y
sum(PrincipalBalance+NetDefaults)>0 suma (PrincipalBalance + NetDefaults)> 0
order by por fin
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