The Le methodolgy Méthodologies or the ou de la sql for obtaining the data sql pour l'obtention des données these curves from the private data export have already been explained in detail, but briefly… ces courbes de l'exportation des données à caractère privé ont déjà été expliqué en détail, mais brièvement ...
- The Y axis is the percentage of all loans orginated of a given age that are currently 1 month late or worse… Les axes Y est le pourcentage de tous les prêts orginated d'un certain âge qui sont actuellement de 1 mois de retard ou pour le pire ...
- The X axis is the days loan origination. Les axes X est prêt les jours de départ.
- The curves stop when there is less than 250 loans in the “bucket.” Les courbes arrêter quand il ya moins de 250 prêts dans le "seau".
- 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. Ces courbes sont pour tous les prêts d'un crédit de qualité. On pourrait obtenir différentes courbes (flatter pistes = mieux), par exemple, si vous étiez prêts à choisir avec 2 ou moins les demandes de renseignements et 5 ans d'historique de crédit vous voir flatter les pentes.
The range is 7-8% for AA all the way to ~55% for HR. La gamme est 7-8% pour tous les AA à ~ 55% pour les RH.
(Click Graph for Larger Version) (Cliquez sur le graphique pour l'agrandir)
Prosper Vintage Curves Prosper courbes vintage
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)… Brève explication: Ces courbes montrent l'ensemble de prospérer prêt ventilées par classe de crédit et alignés le long des axes x sur leur date de départ ... En fin prêt va (1 mois ou pour le pire), il est complet (soit en montant ou en nombre ) En fin contre la population ... Les courbes de s'arrêter lorsque le prêt population tombe en dessous de 250 (c'est-à-dire il ya 249 ou moins prêts que d'âge ou plus) ...
Recently a study Récemment, une étude 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 l'Université du Maryland a invoqué un défaut de pointe autour de la date mois 10 Prosper d'un prêt. Cela se traduirait par le plus grand delta dans ce graphique plus d'un mois. Est-ce que ce graphique confirmer ou d'infirmer cette déclaration? Est-il concluant? S'il vous plaît laissez un commentaire .
Here is the vintage curves by count (click graph for larger version)… Voici le millésime courbes en nombre (cliquez sur le graphique pour agrandir) ...
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)… Voici le millésime courbes en montant (plus grande aller fin prêt à un taux plus élevé et, par conséquent, sur la base d'un pourcentage que vous attendez une augmentation), (cliquez sur le graphique pour agrandir) ...
Here is the SQL that I used to pull the underlying data out of the Voici le SQL que j'ai utilisé pour tirer les données sous-jacentes à la sortie de la public and private data downloads publics et privés de données téléchargements … ...
DECLARE @DTD int DECLARE @ int DTD
SET @DTD=30 SET @ DTD = 30
SELECT
cast(aday-originationdate as int) as 'PIT', CAST (ADAY originationdate-int) en tant que «PIT»,
l.creditgrade,
sum(PrincipalBalance+NetDefaults) as 'Amount', somme (PrincipalBalance + NetDefaults) en tant que «Montant»,
count(l.[key]) as 'Count', count (L. [key]) en tant que «Chef»,
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and somme (cas lorsque (mld.DPD! = 0 et
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (ADAY-observationdate))> @ DTD) THEN
PrincipalBalance+NetDefaults ELSE 0 END) as 'AmountLate', PrincipalBalance + NetDefaults, 0 sinon FIN) en tant que «AmountLate»,
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and somme (cas lorsque (mld.DPD! = 0 et
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (ADAY-observationdate))> @ DTD) THEN
PrincipalBalance+NetDefaults ELSE 0 END)/ PrincipalBalance + NetDefaults, 0 sinon FIN) /
sum(PrincipalBalance+NetDefaults) as AmountLatePercentage, somme (PrincipalBalance + NetDefaults) comme AmountLatePercentage,
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and somme (cas lorsque (mld.DPD! = 0 et
(mld.DPD+(aday-observationdate))>@DTD) THEN (mld.DPD + (ADAY-observationdate))> @ DTD) THEN
1 ELSE 0 END) as 'CountLate', 1, 0 sinon FIN) en tant que «CountLate»,
sum(case WHEN (mld.DPD!=0 and somme (cas lorsque (mld.DPD! = 0 et
(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 FIN) / count (L. [key]) en tant que «CountLatePercentage"
FROM DE
loan l l prêt
inner join creditprofile cp on cp.listingkey=l.listingkey jointure interne creditprofile sur cp.listingkey cp = l.listingkey
inner join LoanPerformance mld on l.[key]=mld.loankey cross join alldays jointure interne LoanPerformance MLD sur l. [key] = mld.loankey croix joindre Alldays
where où
mld.observationdate = ( select top 1 observationdate mld.observationdate = (select top 1 observationdate
from LoanPerformance sub de sous LoanPerformance
where sub.observationdate < aday où sub.observationdate <ADAY
and sub.loankey=mld.loankey order by sub.observationdate DESC ) et sub.loankey afin = mld.loankey par sub.observationdate DESC)
and aday < getDate() et ADAY <getdate ()
and aday >= '02/01/2006' ADAY et> ='02 / 01/2006 '
and l.creditgrade!='NC' et l.creditgrade! = 'NC'
group by par groupe
cast(aday-originationdate as int), CAST (ADAY originationdate-int),
l.creditgrade
having avoir
count(l.[key])>250 and count (L. [key])> 250 et
sum(PrincipalBalance+NetDefaults)>0 somme (PrincipalBalance + NetDefaults)> 0
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