當我們在觀測資產最終損失和不同資產的風險差異時，經常會用到乙個指標，那就是vintage。
這個指標的計算和展示與大多數指標有所不同，因為所需要的資料資訊並不單**於某乙個固定時間的切片資料，而是**於歷史多個時間節點的切片資料，所以它也攜帶了歷史資訊。
vintage本身攜帶了這麼多資訊，我們該如何挖掘呢？
對應圖表中指標的計算公式為：
vintage 90+逾期率= 統計時間點逾期天數為90天以上資產的在貸餘額/放款金額
圖表中橫軸為資產放款後的賬齡月，縱軸為逾期率。
一、vintage計算前期準備
月度切片逾期資料（若無現成的切片資料，則需要回退）
計算各切片資料中每個借據的逾期天數
根據想要觀測的維度計算vintage（常見的維度為月度、季度、年等）
二、vintage的種類
1）根據選取切片資料時間不一樣，可劃分為month end（月末）與cycle end（期末）兩種。
month end：選取切片資料的時間為每個自然月的最後一天，所有借據都是在同一天統計。
cycle end：選取切片資料的時間為每個借據還款日的第二天，每個借據都有自己的統計日。
在統計上，month end的演算法在每次計算逾期天數時，對於在同月內不同時間放款借據給的表現期是有差異的，cycle end則彌補了這個問題。
2）根據計算標的不同，可劃分為單量、金額與客戶三類。
金額是最常規也是使用得最多的，能觀測資產的最終損失；在借據金額與逾期有相關性的時候，使用單量和金額結合觀測會有不錯的效果；客戶的vintege則更能協助貸前策略找到目標客戶。
3）根據指標的計算口徑，可劃分為當前逾期、ever逾期兩類。
當前逾期：在統計節點計算當前逾期的標的
ever逾期：在統計節點計算歷史逾期的標的
ever逾期更嚴格一些，將歷史滿足逾期條件的標的均計算進來，與當前逾期結合能觀測到vintage口徑的留存率。另外在建模中定義y樣本的時候也會用到。
4）根據指標逾期的口徑，常規可劃分為x+，30+，60+，90+，120+，150+，180+。
按照上述的分類，粗略估算下，共有232*7=84種，所以我們在解讀vintage時，需要對好暗號，明確是哪一種。
如果再加上展示的維度，將會有更多類別（常見的維度為月度、季度、年等）。
三、vintage的資訊解讀
對於vintage的解讀，我們大體可以歸納為以下幾點：
【資訊1】觀測某筆資產最終的損失比例，也就是觀測這根線最終平穩的值，當然打平的位置跟資產的平均借款期限有關。
【資訊2】觀測單根線增長趨勢，前期增加以欺詐風險為主，後期增加主要為信用風險，結合指標能判斷最終損失中欺詐與信用的大致佔比。
【資訊3】不同月份放款資產最終損失的差異，通過這個可與評判不同月份的放款資產的差異，從而對策略優化提供建議。
【資訊4】不同年同組月份放款資產最終損失的差異，通過可以評判是否存在季節性。
【資訊5】觀測已有資料的增長趨勢，預估最終損失，並進行過程監控，提前預警。
根據這些歸納的解讀方法，結合不同型別的vintage可能還需要做一些調整，但萬變不離其宗，希望能幫到大家。
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