Mul on äärmiselt hea meel tutvustada tšehhi meeste poolt loodud analüütikatöörista Bondora andmete analüüsimiseks. Tere tulemast, Peerlan!
Peerlani laadset tööriista plaanisime ka ise arendama hakata. Vajadus analüütikatööriista jaoks kasvas iga päevaga ning sestap on hea meel tõdeda, et ka teised on sarnasel mõttel olnud.
Peerlan annab hea võimaluse analüüsida erinevaid stsenaariumeid ja seeläbi kasvatada portfelli tootlust – iga investor saab leida parima intressi / pankrotistumise suhtega usaldusväärsed laenugrupid, kuhu tema meelest oleks mõistlik investeerida.
Kasutan siinkohal võimalust ja lükkan ümber ühe laialt levinud müüdi (loomulikult Peerlani abiga).
Müüt: Laenu pankrotistumine sõltub laenuvõtja sissetulekute ja kohustuste kinnitamise viisist.
Bondoras on käesolevalt võimalik tõestada laenutaotleja rahavooge kolmel viisil: (1) pangakonto väljavõttega, (2) muude dokumentidega või (3) uskuda, mida laenuvõtja kokku kirjutab. Kunagi ammu aega tagasi kasutati telefoni teel kontrollimist, mis nüüdseks on suure ressursikulu tõttu kinni keeratud.
Kõhutunde (või loogilise mõtlemise tulemusel) järgi analüüsides võiks eeldada, et kui laenuvõtja peab oma kulud-tulud tõestama pangaväljavõttega, siis selle tulemused on usaldusväärsemad ning pankrotistumist on lihtsam ette näha. Samas aga kui uskuda laenuvõtja kokku kirjutatud teksti, siis seal on märkimisväärselt suurem võimalus oma loovust näidata ja kokku kirjutada mida tahes ehk sisuliselt võiks laenuvõtja valetada kokku maad ja ilmad, mis tähendab, et pankrotistumiste hulk on ilmselt suurem. Vahepealse tulemusena võiks arvestada muude dokumentidega kinnitamist, sest kuigi ta ei ole päris pangaväljavõte, siis on see pisut usaldusväärsem viis kui üldse mitte mingisugune paber. Eks?
Seega võime vast kokku leppida, et riski järgi hinnates oleks (alates turvalisemast valikust) järjekord selline:
1. kinnitatud pangakonto väljavõttega
2. kinnitatud muude dokumentidega
3. kinnitamata
Kuna Eesti laenulepingud on kättesaadavad 2009. aastast, siis otsustasin andmeid analüüsida just Eesti kohta ning alates 2010. aastast, kus algne krediidimudel on juba mingisuguse tagasiside saanud.
Seega filtriteks olid:
- ajavahemik: 01.01.2010 – 17.05.2015
- riik: Eesti
Tulemused tulid järgmised:
Reaalseid tulemusi analüüsides võime näha, et sissetulekute kinnitamise meetodist ei sõltu laenude pankrotistumine (antud juhul on tegu ebaolulise teguriga pankrotistumise hindamisel). Kõige madalama pankrotistumise määraga meetod on (3) kinnitamata väljavõte, mis maamehe loogika kohaselt peaks olema kõige riskantsem grupp! Kõige turvalisem, (1) sissetulekud ja kohustused kinnitatud pangaväljavõttega, grupp on aga kõige suurema pankrotistumise määraga. Kusjuures igas grupis on vähemalt 980 laenulepingut ehk piisavalt suur hulk hindamaks tulemusi.
Tegelikult tahtsin antud müüdi purustamisega viidata sellele, et me ei tohiks hinnanguid teha kõhutundele põhinevalt. Kui meil tekib mõni küsimus kuidas ühte või teist andmevälja iseloomustada, siis tasub minna Peerlani ja kontrollida. Avastasin endale huvipakkuvalt, et näiteks hariduse jaoks väljastatud laenud pankrotistuvad suurema tõenäosusega kui äri tegemiseks võetud laenud!
Enne lõplikku hindamist arvesta kui palju laenulepinguid on antud grupis üldse väljastatud! Mida rohkem, seda parem! Alla 200 lepinguga gruppi ei tasuks kuigivõrd tõsiselt võtta.
Milliste kriteeriumite järgi Sina investeerimisotsuseid teed?
Rahapuu portfell 
Üks väga oluline aspekt, mida sa oma analüüsis arvesse ei võta on see, et kinnitamata andmete kohta on statistika alates 2014 aastast. See tähendab, et need ei ole veel jõudnud “defaulti” minna. Teiste andmete kinnitamise kohta on pikema ajalooga andmed, mis tähendab, et paratamatult summaarne “default” on suurem. Kui sa teed sama analüüsi aastate baasil, siis sa näed, et 2014 kohta on kinnitamata andmete statistika nendest kolmest kategooriast siiski kõige kehvem. Samuti on sinu välja toodud analüüsi printscreenis veerus “annulized loss” näha, et kinnitamata andmete puhul on see kolmest kategooriast kõige kõrgem. Seega lõpliku järeduse tegemiseks tuleks siiski võrrelda õnu õuntega ja mitte pirnidega 🙂
Aga antud tööriist on kindlasti investoritele suureks abiks ja väga tänuväärt, et sa seda investoritele tutvustad!
MeeldibMeeldib
Väga huvitavad tähelepanekud, Kristjan!
Mul on mõned mõtted lisada:
1) Bondora loeb pankrotistumise nn tipuks 6 kuud peale laenu väljastamist, s.t. see on aeg, peale mida uusi pankrotte väga suures määras enam juurde ei tule (tõsi, Raivo oma blogis leidis, et kaheksandat kuud oleks adekvaatsem lugeda nn tipuks). Seega panin lõpuajaks november 2014. Tulemused sellised:
Antud juhul on default rate veel kinnitamata andmete kasuks. Kui vaadelda vaid 2014. aasta jaanuar-november perioodi, siis on esimene grupp väiksema pankrotistumisega (samal ajal on keskmine intress kõvasti madalam).
2) Annualized loss puhul saan aru, et tegu on kaotuste määraga, mis on jagatud perioodiga? (Ma pean tõdema, et siinkohal jääb mul natukene arusaamatuks milliseid numbreid seal tegelikult arvestatakse). Kuna completed näitab, et esimese grupi laenud on vanemad, siis seal on omajagu juba tekkinud taastumist, mida kolmanda grupi puhul pole. Ehk kolmanda grupi annualiseeritud kaotus sellisel juhul tõenäoliselt ongi kõrgem kui esimesel grupil.
Kokkuvõttes ei ole minu meelest vahet, mida võrrelda, kas default vs default või annualized loss vs annualized loss, peaasi, et samu asju võrrelda (siiski läheb selles osas meil asi keerukamaks, et peaksime arvestama ka intressi). Sisulise poole pealt aga nõustun Sinuga täiesti selles osas, et peaksime võrdset ajavahemikku võrdlema.
MeeldibMeeldib
aastast alates võttes ei ole tõesti andmed väga võrreldavad. Pigem peaks võtma mingi ajalõigu, kus kõik antud tüüpi laenud olid sama perioodi jagu väljastatud. Ehk 2010. aastast võttes on sisuliselt kinnitamata sissetulekuga laenud sees ainult viimasel aastal, aga sissetulek ja kohustused kinnitatud taotlused sisuliselt alates 2011. aasta algusest. Sellise default rate arvutamise metoodika puhul ei tule siis eriti võrreldavad tulemused. Alternatiiv oleks see arvutus nö annualiseerida, aga see läheks juba mõttetult keeruliseks.
Lihtsam on võtta vahemik ehk kusagil 2014. maist alates.
Lisaks ei anna selline analüüs alati tingimata korrektset tulemust ka seetõttu, et sul võib erinevus olla lihtsalt valimi koosluses, mitte selles kriteeriumis. Antud näite puhul näiteks võib täitsa vabalt olla sees mingi kolmas tegur, mis tingib selle, et üks grupp annab kõrgema default rate’i kui teine.
Heaks näiteks oli see kunagine analüüs laenude konsolideerimise kohta, kus selgus, et see andis kõrgema default rate’i peamiselt just seetõttu, et seal grupis oli lihtsalt rohkem 600 ja 900 jmt krediidiskooriga laenajaid, kes olidki riskantsemad, olenemata laenueesmärgist. 1000 skooriga laenajate puhul oli pigem tegemist sellise üsna keskpärase riskitasemega:
http://rahafoorum.ee/kas-laenude-konsolideerimisse-tasub-investeerida/
Ühesõnaga tasub mõnikord sedasi lisafiltreid katsetades ka tulemus üle lasta ja vaadata, kas püsib see suhe ka erinevate filtrite korral (antud juhul makseajaloo põhjal filtreerides andis). Garantiid see muidugi ei anna, aga kindlam tunne on ikka 🙂
MeeldibMeeldib
Kuidagi see algus läks sealt kaotsi. “2010. aastast alates…” pidi seal olema.
MeeldibMeeldib