google Werbung

Gearbest xiaomi brand at summer sale promotion

Donnerstag, 9. April 2015

Bondora - Exportdaten auswerten

So heute mal ein Beitrag für die Fortgeschrittenen.

Bondora bietet ja seit einiger Zeit den Service, dass das umfangreiches Datenmaterial als excel-Datei heruntergeladen werden kann. Und zwar Informationen für die gesamte Plattform unter
https://www.bondora.de/en/invest/statistics/data_export
bzw. für die eigenen Anteile unter
https://www.bondora.ee/de/DataExport

Das Ergebnis ist aber zunächst einmal ernüchternd, zehntausende Einträge aus denen die gesuchte Information nur sehr schwer zu entnehmen ist. Da wirkt es schon sehr zynisch, wenn Bondora bzw. der CEO Pärtel Tomberg bei Nachfragen immer auf diese Informationen hinweist - diese sollen z.B. die Informationsmail über ausgefallene Kredite ersetzen.

Auswertung per access

Lange habe ich mir daher Gedanken gemacht, wie diese Daten einfach aufbereitet und somit genutzt werden können. Mit excel selbst scheint das, zumindest ohne tiefgehende Kenntnisse der Makroprogrammierung, allein durch die schiere Menge der Daten kaum möglich.

Irgendwann fiel mir dann noch ein, dass ich seit Jahren ein Datenbankprogramm habe, das ich nicht nutze: Access aus dem Office-Paket von Microsoft. Das war dann mal ein Anlass, sich näher damit zu beschäftigen. Und das war lohnend.

Da die Daten ständig ergänzt werden arbeitet man am besten mit einer Verknüpfung zu einer externen excel-Datei.

Eine sehr kurze Anleitung habe ich im p2p-Forum veröffentlicht, dort kann man auch einige Ergebnisse ansehen. Noch einfacher ist es - und ein Zeitaufwand von ca. 5 Minuten bis zum ersten Ergebnis - wenn man die unten zum Download abgelegte Vorlage von mir benutzt.

Viele Möglichkeiten ergeben sich. So zum Beispiel eine Liste mit den Anteilen, die demnächst ausfallen werden und daher dringend mit deutlichem Abschlag in die Verkaufsliste gehören:

Auswertungen der verkauften Anteile, die auch für die Steuererklärung relevant sein könnten, Auswertung zu Ausfällen und Rückflüssen aus dem Inkasso etc. In der u.a. Beispieldatei finden Sie fertig erstellte Abfragen zu diesen beiden Punkten.

Seine volle Stärke entfaltet die Datenauswertung übrigens mit meinem plugin für Firefox:
dadurch wird es möglich, wieder sehr viele Informationen über Kreditanteile im Depot direkt auf der Webseite einzublenden.


Sieht doch bedeutend besser aus, oder :)

Ein weiteres Analysebeispiel, wiederum mit meinen Daten. Diesmal geht es um Ausfälle und Inkassozahlungen nach Kreditscore.


Deutung: es war keine gute Idee in schlechte Kreditklassen außerhalb von Estland zu investieren (mal davon abgesehen, dass es sowieso keine gute Idee war, in Spanien oder der Slowakei anzulegen), allerdings waren das auch nur jeweils 1-2 Kredite.

EE900 hat eine sehr hohe Defaultrate, das ist auch nach der Bondora-Allgemeinstatistik so. Allerdings habe ich von diesen Krediten auch besonders viele mit Aufgeld verkauft, so dass hier auch ein gewisser "Bodensatz" übrig geblieben ist (bei den verkauften Anteilen ist der Defaultrate geringer). Umgekehrt scheint die Scoreklasse (Kreditgeschichte) wenig Einfluss auf die Inkassoquote zu haben - oder gewagt interpretiert - Leute mit einer schlechteren Kreditgeschichte sind Inkassozahlungen gewöhnter. In der Regel sind hier aber auch die Summen der Kredite geringer und deshalb leichter abzubezahlen.

sql-Code zu dieser Abfrage:

SELECT Data.Country, Data.credit_score, Sum(Data.InvestmentPrincipal) AS Principal, Sum(CCur(Nz([PurchasePrice],[InvestmentPrincipal]))) AS PuchasePrice, Sum(Data.OutstandingPrincipal) AS OutPrincip, Sum(Data.UnpaidInterestOutstanding) AS OutInter, Sum(Data.InterestAndPenaltiesPaid) AS PaidInterests, Sum(Data.EAD1) AS EAD1, Sum(Data.EAD1)/Sum(Data.InvestmentPrincipal) AS Default_Quote, Sum(Data.Recovery)/(Sum(Data.EAD1)+1) AS Recovery_Quote
FROM Data
WHERE (((Data.SoldInResale)=0))
GROUP BY Data.Country, Data.credit_score;


Interessant sind solche Untersuchungen natürlich auch mit dem Gesamtdatenpool. Allerdings hat mein Rechner, den ich gerade nutze, nicht die notwendigen Hardwareressourcen.


Für alle, die das plugin bereits nutzen oder die auch nur die Datenauswertung selbst mal ausprobieren wollen, habe ich eine entsprechende access-Datei und Anleitung hier zum Download bereitgestellt (ZIP, ca. 500kB).

Näheres zum plugin im Moment noch unter http://www.ml-tipps.de/bondora/

Auf eure Kommentare bin ich gespannt. Insbesondere eigene Abfragen würden mich interessieren.




Keine Kommentare:

Kommentar veröffentlichen