一文教你如何解读Vintage

当我们在观测资产最终损失和不同资产的风险差异时，经常会用到一个指标，那就是Vintage。

这个指标的计算和展示与大多数指标有所不同，因为所需要的数据信息并不单来源于某一个固定时间的切片数据，而是来源于历史多个时间节点的切片数据，所以它也携带了历史信息。

Vintage本身携带了这么多信息，我们该如何挖掘呢？

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首先，我们先看下Vintage长什么样：

对应图表中指标的计算公式为：

Vintage 90+逾期率= 统计时间点逾期天数为90天以上资产的在贷余额/放款金额

图表中横轴为资产放款后的账龄月，纵轴为逾期率。

一、Vintage计算前期准备

月度切片逾期数据（若无现成的切片数据，则需要回退）
计算各切片数据中每个借据的逾期天数
根据想要观测的维度计算Vintage（常见的维度为月度、季度、年等）

二、Vintage的种类

1）根据选取切片数据时间不一样，可划分为Month end（月末）与Cycle end（期末）两种。

Month end：选取切片数据的时间为每个自然月的最后一天，所有借据都是在同一天统计。

Cycle end：选取切片数据的时间为每个借据还款日的第二天，每个借据都有自己的统计日。

在统计上，Month end的算法在每次计算逾期天数时，对于在同月内不同时间放款借据给的表现期是有差异的，Cycle end则弥补了这个问题。

2）根据计算标的不同，可划分为单量、金额与客户三类。

金额是最常规也是使用得最多的，能观测资产的最终损失；在借据金额与逾期有相关性的时候，使用单量和金额结合观测会有不错的效果；客户的Vintege则更能协助贷前策略找到目标客