Statistik: Prozentsatz Buyback nach Darlehensgeber - Methode

Claus Lehmann · Site Admin Anmeldedatum: 31.08.2007 Beiträge: 18149

Wenn ich statistisch ermitteln möchte, wieviel Prozent der Buyback Kredite durch den Darlehensgeber zurückgekauft werden (also z.B. es besteht eine 3.5% Wahrscheinlichkeit, dass ein Kredit vor dem Laufzeitende durch Originator XYZ zurückgekauft wird), ist das eine statistisch valide und gute Vorgehensweise für eine Stichprobe?

Schritt 1) Heute Loanbook herunterladen
https://www.mintos.com/en/available-loans/statistics/

Schritt 2) In genau einem Monat wieder Loanbook herunterladen
https://www.mintos.com/en/available-loans/statistics/

Schritt 3) Aus der Menge aus 1) nur die Kredite nehmen die eine Restlaufzeit von über einem Monat hatten und analysieren wieviele davon in der Menge aus 2) fehlen.
Beispiel: Es gab 3254 Kredite aus 1) für XYZ, nur 3199 DAVON sind noch in 2) - also 55 Kredite oder 1,69% sind in dem Monat zurückgekauft worden.

Schritt 4) Ein relativer Vergleich der Darlehensgeber auf Basis dieser Monatsstichprobe ist schon möglich - kann man diese Zahl statistisch sinnvoll hochrechnen (z.B. unter Einbeziehung der durchschnittlichen Laufzeit). Wenn ja wie, und wieso macht das statistisch Sinn?
Natürlich kann man einfach länger warten und das oben beschriebene nach 6 Monaten machen statt nach einem.

Zumindest Schritt 1 bis 3 müssten gehen. Oder kommt man irgendwie leichter zu den Ergebnissen (nicht durch Beobachten des eigenen Portfolios, sondern durch statistische Analyse des gesamten Loanbook)

Will das jemand mal machen, der im Zahlen Crunchen fixer ist als ich? Und die Ergebnisse (Liste nach Darlehensgebern) hier posten? Freiwillige? @Erascal?
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Meine Investments (aktualisiert 12/24):
Laufend: Bondora*, Estateguru*, Indemo*, Inrento*, Mintos*, Crowdestate* (Rest), October* (Rest), Linked Finance* (Rest), Plenti (Rest), Ventus Energy*, Seedrs*, Crowdcube, Housers* (Rest),
Beendet: Smava, Auxmoney, MyC4, Zidisha, Crosslend, Lendico, Omarahee, Lendy, Ablrate, Bondmason, Finbee*, Assetz Capital, Bulkestate, Fellow Finance, Investly*, Iuvo*, Landex, Lendermarket*, Lenndy, Moneything,
Neofinance*, Reinvest24, Robocash*, Viainvest*, Viventor, Zlty Melon

nobodyofconsequence · P2P Legende Anmeldedatum: 02.09.2007 Beiträge: 5230

Vorzeitige Rückzahlungen gibt es keine?

Claus Lehmann · Site Admin Anmeldedatum: 31.08.2007 Beiträge: 18149

Da hast Du recht, die wären im Ergebnis mit drin!

Das Resultat wäre also Quote aus

(zurückgekauften Krediten und vorzeitig abbezahlten Krediten in einem Monat) zu laufenden Krediten.

Trotz dieses Einwandes wären die Zhalen für mich interessant
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buerotiger · Anmeldedatum: 04.11.2015 Beiträge: 246

Es ist in jedem Fall sinnvoll, die Größe der Stichprobe zu berücksichtigen, siehe Konfidenzintervall für die Erfolgswahrscheinlichkeit der Binomialverteilung.

Man kann das Intervall z.B. auf https://statpages.info/confint.html berechnen.

Beispiel: Wenn 10 von 20 ausfallen liegt die Ausfallrate bei einem Konfidenzlevel von 95% zwischen 27% und 73%, während es bei 1000 aus 2000 Fällen zwischen 48% und 52% liegt. In beiden Fällen liegt der beste Schätzwert natürlich genau bei 50% liegt, aber mit der größeren Stichprobe ist man nur sicherer, dass es nicht nur Zufall war und der tatsächliche Wert 75% oder so ist Smile

Die Berechnung über mehrere Monaten ist nicht mehr ganz einfach, da Darlehen nur einmal ausfallen können - ich habe das mal bei Twino* spaßeshalber über Bayessche Statistik gemacht. Die vorzeitigen Rückzahlungen rechnete ich dabei als Darlehen mit kürzerer Laufzeit, da der Kredit danach auch nicht mehr ausfallen kann. Wenn man sich für Renditen (inkl. Ausfälle) interessiert, muss man da natürlich dann wieder aufpassen, da der Betrag von vorzeitigen Rückzahlungen reinvestiert wird, aber für die reine Ausfallquote ist es nicht relevant.