Nachdem ich im Moment wieder Zugriff auf eine befriedigende Anzahl an neuen Krediten bei Bondora habe, hat es sich gelohnt, einen Tag Datenauswertung reinzustecken um das cherry-picking aussichtsreicher zu machen. Weiterhin beschränke ich mich auf estnische Kredite. Einfach, weil es davon immer noch mehr (gute) gibt, als ich gewillt bin Geld zu investieren. Und das Inkassoverfahren sehr viel besser funktioniert. Kredite aus Finnland gibt es aktuell sehr viel mehr. Aber die streuen kaum vom Zinssatz, das macht sie zusätzlich unattraktiver.
Manche Dinge sind ja trivial: besseres Rating, weniger Ausfall z.B. Doch ist das wirklich so? Schaun wir mal nach und lassen access für uns rechnen. Damit die Kredite auch die "Chance" hatten auszufallen, habe ich zur Analyse Daten vom 1.7.2017 bis 30.6.2021 herangezogen. Das birgt natürlich immer ein systematisches Risiko: Bondora kann an der Ratings herumschrauben, die wirtschaftliche Lage hat sich geändert... aber so ist das eben.
Letztlich geht es ja auch immer nur darum, Trends aufzuspüren und nicht bei einzelnen Krediten richtig zu liegen. Streuung ist bei Bondora Programm. Kreditanteile ab einem Euro. Ich bleibe meistens zumindest unter 30€ in Summe.
| Rating |
TotalAmount |
NumbersOfLoans |
AvInterest |
Defaultrate |
| A |
9.902.847 € |
5608 |
11,35% |
33,65% |
| AA |
13.700.280
€ |
5527 |
9,02% |
25,08% |
| B |
39.928.369
€ |
17929 |
15,71% |
26,13% |
| C |
52.279.372
€ |
21528 |
22,24% |
33,31% |
| D |
50.688.644
€ |
20376 |
31,90% |
41,73% |
| E |
35.062.372
€ |
14712 |
39,17% |
52,19% |
| F |
2.125.975
€ |
835 |
42,52% |
58,32% |
Hier werden für die Defaultrate nur die ausgefallenen Kredite abgezählt. Die Summen werden nicht gewichtet und auch der Rückzahlung vor dem Ausfall bleibt unberücksichtigt. Beeinflusst das das Ergebnis? Hier eine genauere Tabelle, bei der die Summe EAD1 zur Lohnsumme in Relation gesetzt wird.
| Rating |
TotalAmount |
NumbersOfLoans |
AvInterest |
Defaultrate |
| A |
9.902.847 € |
5608 |
11,35% |
22,66% |
| AA |
13.700.280
€ |
5527 |
9,02% |
17,78% |
| B |
39.928.369
€ |
17929 |
15,71% |
17,61% |
| C |
52.279.372
€ |
21528 |
22,24% |
24,99% |
| D |
50.688.644
€ |
20376 |
31,90% |
33,41% |
| E |
35.062.372
€ |
14712 |
39,17% |
42,13% |
| F |
2.125.975
€ |
835 |
42,52% |
49,19% |
Erwartungsgemäß sind die Wete nun etwas niedriger, aber der grobe Trend bleibt unverändert. Und der sagt "A-Kredite sind nicht gut". Zum einen fallen die häufiger aus als B-Kredite, zum anderen sind die Zinsen im Schnitt nur halb so hoch wie bei C-Krediten.
Ein schnelle Check: ist das in späteren Jahren genauso? Daten von 20-Mitte 22.
| Rating |
TotalAmount |
NumbersOfLoans |
AvInterest |
Defaultrate |
| A |
9.701.148 € |
3140 |
12,28% |
8,88% |
| AA |
8.345.896
€ |
2510 |
10,76% |
5,98% |
| B |
41.975.476
€ |
15162 |
16,54% |
10,77% |
| C |
44.195.044 € |
17236 |
23,38% |
16,79% |
| D |
33.942.260
€ |
14415 |
34,23% |
28,61% |
| E |
22.268.315
€ |
9198 |
42,46% |
36,77% |
| F |
4.884.543,00
€ |
1805 |
43,78% |
47,54% |
Hoppla. Anderes Bild und genau so wie man es erwartet. Hat Bondora dazu gelernt? Oder fallen A-Kredite später aus? Schwer zu sagen. Jedenfalls sollte man nie voreilige Schlüsse ziehen.
Also sagen wir mal, das Rating funktioniert. Doch können wir das noch verbessern? Ich hoffe. Ja. Ich werte 10 Kriterien aus und hoffe, dass ich so (innerhalb der Ratings) noch eine bessere Differenzierung hinbekomme. Schauen wir uns als erstes mal das Geschlecht an (0=männlich):
| Gender |
TotalAmount |
NumbersOfLoans |
AvInterest |
Defaultrate |
| 0 |
161.778.520,00
€ |
68026 |
24,23% |
30,49% |
| 1 |
94.363.070,00
€ |
38603 |
25,80% |
26,97% |
Und mit aktuelleren Daten?
| Gender |
TotalAmount |
NumbersOfLoans |
AvInterest |
Defaultrate |
| 0 |
86.638.807,00 € |
32075 |
27,06% |
21,51% |
| 1 |
78.678.765,00
€ |
31393 |
25,94% |
18,92% |
Was fällt auf? Der Anteil "weiblicher Kredite" hat dramatisch zugenommen. Die Ausfallrate ist bei Frauen etwas niedriger, das wird neuerdings auch durch leicht niedrige Zinsen ausgeglichen.
Ein letztes Beispiel: die Wohnsituation.
| homeownershiptype |
TotalAmount |
NumbersOfLoans |
AvInterest |
Defaultrate |
| Owner |
112.022.337,00
€ |
45180 |
23,75% |
26,17% |
| Living with parents |
38.131.216,00
€ |
17657 |
27,14% |
35,29% |
| Tenant, pre-furnished property |
44.158.470,00
€ |
19265 |
26,39% |
35,61% |
| Tenant, unfurnished property |
3.843.241,00
€ |
1605 |
24,99% |
40,99% |
| Council house |
2.570.648,00
€ |
1161 |
24,76% |
32,82% |
| Joint tenant |
2.290.874,00
€ |
1013 |
25,35% |
37,79% |
| Joint ownership |
6.332.306,00
€ |
2625 |
23,64% |
31,08% |
| Mortgage |
23.107.639,00
€ |
8948 |
21,07% |
17,46% |
| Owner with encumbrance |
1.439.679,00
€ |
496 |
21,07% |
28,66% |
| Other |
22.252.991,00
€ |
8683 |
26,29% |
29,61% |
Überraschenderweise schneiden nicht die Hausbesitzer am besten ab, sondern die, die noch Hypotheken abzahlen. Am anderen Ende stehen die mit einer möblierten Wohnung. Die Unterschiede sind sehr signifikant.
Ich habe keine mathematisch-statistisch ausgefallene Methoden genutzt. Ich habe Mittelwerte gebildet. Und dadurch gebildeten Kategorien Punkte zugeornet. Die zähle ich zusammen und teile das Ergebnis in etwa gleich große Gruppen auf. Das ist alles. Aber es kann ja sowieso keine exakte Scoreberechnung sein, das macht ja Bondora schon und wertet deutlich mehr Kriterien aus. Besser als Bauchgefühl soll mein Score arbeiten, soll mich Entscheidungen blitzschnell auf automatisierte Weise treffen lassen und nach Möglichkeit die Ausfallrate deutlich reduzieren oder die erzielbaren Zinsen deutlich erhöhen. Eine zweistellige Langzeitrendite ist das Ziel, nicht mehr und nicht weniger.
Als Zielfunktion habe ich nicht nur die Ausfallrate genommen, sondern auch die Zuverlässigkeit (längstes Verzugsdatum) und den Erfolg der Zahlungen. Und da spreizenen sich z.B. die Unterschiede zwischen Männlein und Weiblein deutlicher.
OK auch daraus wurde ein Rating. Wie schauen da die Ergebnisse aus?
My Rating
|
MyScore |
Anzahl
|
Defaultrate |
| A |
71,3445466033378 |
22949 |
0,298444376661292 |
| AA |
99,719489822661 |
11447 |
0,204245653883113 |
| B |
50,2118978482615 |
13431 |
0,362221725858089 |
| C |
36,0623050182726 |
11219 |
0,405740262055442 |
| D |
26,1511653234589 |
9182 |
0,436724025266826 |
| E |
18,2134877947869 |
7251 |
0,461177768583644 |
| F |
-0,288957137134464 |
7489 |
0,516223794899185 |
| HR |
-21,206974128234 |
3556 |
0,55652418447694 |
|
Zunächst
mal ist da die Monotonie voll gewährleistet. Das kann aber overfitting
sein, bislang sind das ja nur die Trainingsdaten. Myscore zeigt die
Werte der Zielfunktion auf.
Also testen wir auch hier auf aktuellere Zeiträume:
| My Rating |
MyScore |
Anzahl |
Defaultrate |
| A |
70,9024881926045 |
17362 |
17,73% |
| AA |
94,0281582952816 |
9198 |
11,33% |
| B |
52,902750389206 |
9635 |
23,09% |
| C |
43,8792806109879 |
8119 |
25,78% |
| D |
34,4246111196673 |
6493 |
29,29% |
| E |
24,9604541895067 |
5109 |
32,57% |
| F |
11,0415776180299 |
5148 |
37,22% |
| HR |
-15,3211314475874 |
2404 |
42,10% |
Prima. Das bleibt relativ konsistent. Das scheint doch recht brauchbar zu sein.
Der nächste Test differenziert nun die einzelnen Bondora-Ratings durch meine Ratings. Ergeben sich Verbesserungen, wenn man mein Rating mit einbezieht?
Im Wesentlichen - ja.
| BO_vs_MyRating |
MyScore |
Anzahl |
Defaultrate |
| AA-AA |
116,17 |
1174 |
14,91% |
| AA-A |
89,18 |
1844 |
22,89% |
| AA-B |
78,07 |
903 |
24,70% |
| AA-C |
57,15 |
649 |
31,12% |
| AA-D |
48,10 |
464 |
34,48% |
| AA-E |
41,28 |
283 |
34,28% |
| AA-F |
34,55 |
258 |
37,60% |
| AA-HR |
13,89 |
82 |
36,59% |
| A-A |
66,83 |
1965 |
29,52% |
| A-AA |
83,65 |
1084 |
25,18% |
| A-B |
48,67 |
1066 |
35,65% |
| A-C |
33,49 |
633 |
39,02% |
| A-D |
20,32 |
468 |
43,80% |
| A-E |
27,42 |
326 |
41,41% |
| A-F |
14,32 |
269 |
44,98% |
| A-HR |
-6,69 |
81 |
43,21% |
| B-A |
85,41 |
5798 |
22,56% |
| B-AA |
106,23 |
3370 |
16,11% |
| B-B |
65,74 |
2972 |
28,84% |
| B-C |
59,02 |
2334 |
30,33% |
| B-D |
51,60 |
1687 |
32,84% |
| B-E |
39,87 |
1213 |
36,44% |
| B-F |
16,76 |
1067 |
43,30% |
| B-HR |
20,62 |
494 |
41,09% |
| C-A |
72,90 |
5976 |
28,73% |
| C-AA |
104,84 |
2930 |
19,11% |
| C-B |
56,77 |
3466 |
33,73% |
| C-C |
44,25 |
2900 |
37,45% |
| C-D |
32,79 |
2382 |
41,14% |
| C-E |
29,92 |
1987 |
41,62% |
| C-F |
20,07 |
2016 |
44,94% |
| C-HR |
-4,00 |
978 |
50,00% |
| D-A |
64,72 |
4938 |
35,48% |
| D-AA |
94,91 |
2109 |
25,27% |
| D-B |
47,59 |
3225 |
39,69% |
| D-C |
31,22 |
2854 |
44,95% |
| D-D |
23,28 |
2594 |
46,65% |
| D-E |
15,97 |
1975 |
48,86% |
| D-F |
-3,37 |
2172 |
54,65% |
| D-HR |
-28,50 |
1209 |
60,22% |
| E-A |
42,93 |
2991 |
43,50% |
| E-AA |
72,04 |
1021 |
32,42% |
| E-B |
15,61 |
2137 |
51,10% |
| E-C |
3,91 |
2169 |
53,94% |
| E-D |
-1,77 |
1907 |
55,48% |
| E-E |
-11,95 |
1767 |
58,86% |
| E-F |
-23,10 |
2096 |
61,31% |
| E-HR |
-40,40 |
1111 |
64,63% |
| F-A |
14,63 |
156 |
51,92% |
| F-AA |
17,86 |
44 |
45,45% |
| F-B |
-8,68 |
133 |
56,39% |
| F-C |
-17,77 |
124 |
58,06% |
| F-D |
-48,74 |
106 |
65,09% |
| F-E |
-34,50 |
101 |
59,41% |
| F-F |
-45,24 |
153 |
63,40% |
| F-HR |
-70,74 |
96 |
70,83% |
Und das ganze nochmal mit aktuelleren Krediten (Ohne Anpassung der Sortierung):
CrossTest
| BO_vs_MyRating |
MyScore |
Anzahl |
Defaultrate |
| A-A |
90,95 |
971 |
7,83% |
| A-AA |
100,18 |
578 |
5,54% |
| AA-A |
100,86 |
800 |
6,13% |
| AA-AA |
113,34 |
618 |
4,05% |
| AA-B |
89,82 |
404 |
7,43% |
| AA-C |
85,56 |
255 |
9,80% |
| AA-D |
61,65 |
180 |
15,00% |
| AA-E |
77,54 |
106 |
9,43% |
| AA-F |
80,50 |
109 |
10,09% |
| AA-HR |
41,74 |
38 |
18,42% |
| A-B |
85,08 |
486 |
9,88% |
| A-C |
75,70 |
366 |
10,38% |
| A-D |
62,01 |
272 |
14,71% |
| A-E |
52,76 |
205 |
20,49% |
| A-F |
51,96 |
185 |
21,08% |
| A-HR |
33,06 |
77 |
19,48% |
| B-A |
86,39 |
4776 |
9,88% |
| B-AA |
102,26 |
2882 |
6,25% |
| B-B |
74,24 |
2290 |
14,19% |
| B-C |
72,03 |
1759 |
13,76% |
| B-D |
64,36 |
1320 |
16,97% |
| B-E |
60,75 |
949 |
18,34% |
| B-F |
48,85 |
814 |
20,64% |
| B-HR |
28,42 |
372 |
24,46% |
| C-A |
75,15 |
4855 |
16,00% |
| C-AA |
95,58 |
2540 |
10,67% |
| C-B |
58,53 |
2701 |
20,51% |
| C-C |
54,66 |
2212 |
21,88% |
| C-D |
47,31 |
1669 |
24,63% |
| C-E |
45,04 |
1385 |
25,78% |
| C-F |
37,27 |
1326 |
29,03% |
| C-HR |
13,30 |
548 |
31,93% |
| D-A |
60,66 |
3651 |
24,62% |
| D-AA |
87,85 |
1639 |
17,57% |
| D-B |
45,07 |
2175 |
28,46% |
| D-C |
29,15 |
2007 |
33,33% |
| D-D |
25,00 |
1672 |
35,65% |
| D-E |
11,57 |
1324 |
39,43% |
| D-F |
1,35 |
1310 |
42,67% |
| D-HR |
-18,03 |
637 |
45,37% |
| E-A |
33,81 |
1994 |
33,65% |
| E-AA |
66,18 |
848 |
24,53% |
| E-B |
11,08 |
1358 |
39,40% |
| E-C |
6,22 |
1256 |
40,92% |
| E-D |
0,00 |
1135 |
42,38% |
| E-E |
-18,36 |
923 |
48,32% |
| E-F |
-31,11 |
1114 |
52,69% |
| E-HR |
-55,79 |
570 |
57,19% |
| F-A |
-14,13 |
314 |
42,68% |
| F-AA |
-7,23 |
93 |
40,86% |
| F-B |
-41,01 |
221 |
51,58% |
| F-C |
-27,25 |
264 |
45,83% |
| F-D |
-41,44 |
245 |
50,20% |
| F-E |
-45,65 |
217 |
52,07% |
| F-F |
-61,23 |
289 |
57,44% |
| F-HR |
-95,93 |
162 |
67,28% |
Fazit: Das scheint sehr brauchbar. Die Arbeit hat sich hoffentlich gelohnt. Ich werde meine Investitionsstrategie danach ausrichten. Ich arbeite ja immer noch mit meiner Oberfläche. Nach der inzwischen abgeschlossenen Implementierung nur ein Blick, ob der neue Kredit besser sofort in den Verkauf wandert.
Der z.B. wurde verkauft. Gut so. Und sogar mit ordentlich Aufgeld. D.h. beim Erstmarkt muss man die Kriterien noch nicht so streng nehmen - Hauptsache der Kredit sieht attraktiv aus.
.
