2014. aasta lõpus tutvustas Bondora uut Ratingute süsteemi, kus laenudele arvutatakse riskiskoor ja selle põhjal määratakse neile riskigrupp (AA-HR) ja vastav intress. Kirjutasin sellest ka kunagi üsna põgusalt siin blogis.
Tol ajal arvutati Ratingud välja ka paljudele laenudele tagantjärele, mille kohta võis ühel hetkel Bondora blogis leida ühe analüüsi, millest ma selle postituse jaoks ka inspiratsiooni olen võtnud.
Tänaseks on juba peaaegu aasta aega vastavalt nendele Ratingutele uusi laene väljastatud ja hinnastatud, nii et võiks olla ka andmeid, mida hinnastamise kohta analüüsida.
Võtan siinkohal vaatluse alla Bondora Ratingu tulemused 2015. aasta esimese 6 kuu jooksul väljastatud laenude kohta ehk laenutaotlused, mis alustati vahemikus jaanuar – juuni lõpp. Neil laenudel on seega olnud umbkaudu 5-10 kuud aega nö “küpseda” ja vähemalt teoreetiliselt on saanud need kõik ka selle aja sees hapuks minna või mõne makse teha.
Kuigi minu kunagise analüüsi põhjal oli seal kusagil 120 päeva juures juhtunud umbes 35% kõigist aja jooksul juhtuvatest defaultidest (tol ajal andmebaasis olnud andmete põhjal) ja seal paistis olevat trend, et laenud on hakanud hapuks minema järjest hilisemal ajal võrreldes varasemaga, siis mingit infot peaks kätte saama sellegipoolest.
NB! Kui mingi osa jääb segaseks või arusaamatuks, siis anna kindlasti kommentaarides teada. Püüan selgemaks siis teha.
Andmete puhastus
Iga analüüs algab andmete puhastusest ja filtreerimisest. Sel korral võtsin kõigepealt Bondora kodulehelt kõige viimase laenuandmete faili (21. november 2015.) ja jätsin sealt alles ainult 1. jaanuaril 2015. – 30. juunil 2015. alustatud taotlused.
Selle tulemusena jäi alles 16289 rida andmeid.
Seejärel tuli välja võtta laenud, mis on tühistatud, mis ei ole veel esimesest maksepäevast 60 päeva möödas, mis ei muutunudki üldse laenuks jne.
Kasutasin selleks alljärgnevaid filtreid:
Tean, et mõned neist on justkui dubleerivad ja ilmselt piisaks ka ainult näiteks sellest CancelledWithin1Month variandist, nii et IsInactiveDuplicate võiks välja jätta, aga kogemus näitab, et selle andmebaasi puhul tasub pigem topelt panna.
Tühistatud laenud olid minu valimi puhul täiesti hästi väljafiltreeritavad ka CancelledWithin1Month filtriga. Minu enda tehtud filter, mis võttis välja laenud, mille puhul leping on lõppenud (ContractEndDate väli ei ole tühi) ja kus intresse pole tasutud (InterestAndPenaltiesPaid = 0), leidis ainult paar üksikut laenu lisaks, mida Bondora filter välja ei võtnud.
Pakuks, et seal oli ehk tegemist selliste laenajatega, kes maksid oma laenu enneaegselt tagasi peale 14. päeva, kuid kogunenud intresside summa oli nii väike, et seda sisuliselt polnudki. Või siis on mingi harvaesinev tingimus seal CancelledWithin1Month väljal jäänud kahe silma vahele.
Kokku tuli sellistel tingimustel väljastatud laene 3988.
Kui ma midagi muud ei maini, siis edasised analüüsid on tehtud just sellise filtriga ja selle 3988 laenu peal.
Ratingute jaotus riigiti
Bondora Ratingu eesmärk on ära kaotada vahe erinevate riikide vahel, kuna iga riigi laene hinnastatakse vastavalt selle riigi laenude riskide eripäradele.
Lõpptulemuse seisukohalt ei tohiks mitte mingit vahet olla, kas investeerid Eesti, Soome, Hispaania või tulevikus ka mingi muu riigi D Ratinguga laenu. Rating peaks panema D gruppi igast riigist ainult sarnase riskitasemega laene.
Sisuliselt, kui konkreetse Eesti laenu risk on X% ja teise konkreetse Hispaania laenu riskitase on Y%, siis nad on ka erinevate Ratingute all. Kui aga on nii Hispaania laenu kui ka Eesti laenu riskitase X%, siis nad on samas Ratingu grupis.
See, kas ühes riigis on kokkuvõttes rohkem riskantseid laene, kui teises, ei tohiks mängida rolli, kuna need riskantsemad laenud on siis ka vastavalt riskantsemates Ratingutes.
Nagu graafikult näha, siis paljude silmis halva mainega Hispaania puhul on ka 40% laenudest HR Ratinguga ning 90% laenudest E-HR vahemikus. Tegemist on tõepoolest riskantsemate laenudega ja tundub, et krediidimudel on ka sellega arvestanud.
Pildi järgi võib öelda, et riskantsuse järgi saab selle 6 kuu laenutaotlejad järjestada kasvavas järjekorras: Eesti, Soome, Hispaania. Küll aga ei tohiks selles osas väga vahet olla, sest Eesti, Hispaania ja Soome D grupi laenaja peaks olema sisuliselt sarnase riskiga, olenemata riigist.
Slovakkia jäi pildilt välja, kuna selle perioodi sees oli väljastatud vaid 1 Slovakkia laen ja see oli F grupis.
Laenuintressid riigiti
Ratingu loogika kohaselt, mida suurem on laenu oodatav kahjumäär (Expected loss, edaspidi kasutan ka EL), seda kõrgem peaks olema ka laenuintress. Millest oodatav kahjumäär koosneb, saad lugeda Bondora Ratingu infolehelt või siit postitusest allpool, kus seda teemat täpsemalt lahkame.
Lisaks mõjutab intressi suurust laenuperiood, nii et enam kui 1-aastase perioodiga laenude puhul korrutatakse riskitegur (ilmselt EL?) 1.3’ga läbi. Samuti püüab mudel arvesse võtta ootamatu kahju suurust ja riigispetsiifilist riskitegurit (konkreetse riigiga seotud riskid).
Võtsin need esimese 6 kuu jooksul väljastatud laenud ja allolevas tabelis on näha keskmised intressid riigiti ja Ratingute lõikes. Mida rohelisem kast, seda kõrgem keskmine intress.
Selle aja sees väljastatud laenudel on kõige kõrgem intress igas grupis Eesti laenudel (HR puhul on tegemist erandiga, mis ilmselt on tingitud sellest, et Eestis on maksimaalne lubatud krediidikulukuse määr madalam ja seega pole võimalik väga kõrgema intressiga laene väljastada). Mõnel juhul on see vahe isegi päris korralik.
Sean siinkohal mõned hüpoteesid, millest see Eesti kõrgem intress tingitud võiks olla:
- Hispaania ja Soome laenudel on keskmiselt pikem laenuperiood kui Eestis.
- Hispaania ja Soome laenudel on keskmiselt madalam oodatav kahjumäär iga Ratingu sees ehk keskmiselt jäävad laenud sinna vahemiku madalama riskiga ossa, võrreldes eestlastega.
- Eesti riigil on tunduvalt suurem riskitegur kui Hispaanial ja Soomel.
- Eesti laenudel on suurem ootamatu kahjumäär kui Hispaania ja Soome laenudel.
Esimest kahte saame ka laenuandmete põhjal kontrollida, teise kahe jaoks otseselt infot laenuandmetes ei ole.
Kuidagi on andmetesse sattunud ka 2 Eesti laenu, millel Rating puudub. Kuna mõlemad on väljastatud selle perioodi sees (19.06.2015 ja 23.04.2015), siis jätsin nad ka siia tabelisse sisse, kuigi nad suurt midagi ei mõjuta. Üks neist läks ilma makseid tegemata ka hapuks. Kui kellelegi mingil põhjusel rohkem huvi pakub, siis laenude id’d: 29d0d332-addb-4b89-9922-a4bc009ad76e ja 55a28a54-ed67-4fe3-9af1-921c16865d10.
1. Laenuperiood
Esimese punkti osas näeme juba Tabel 1 pealt ära, et laenukestvused on üsna sarnased või kohati isegi teistes riikides keskmiselt Eestist suuremad, nii et selles siin vaevalt asi on.
2. Oodatav kahjumäär
Kui nüüd võrrelda seda tabelit ja eespool väljatoodud intresside tabelit, siis on näha, et Eesti puhul ei ole ilmselt intressi taga kõrgem oodatav kahjumäär, kuna enamikel juhtudel ei ole see kõige kõrgem ja isegi juhtudel, kus on, on vahe üsna väike.
Kinnitust sai muidugi minu hüpotees Eesti madalama intressi osas HR kohta, sest siit on selgelt näha, et Eestis väljastatud laenud on tunduvalt madalama riskiga, kui teiste riikide HR laenud keskmiselt.
Teisisõnu, Hispaania ja Soome kõrgem intress HR grupis, on tingitud sellest, et seal on rohkem kõrgema riskiga laene, kui Eesti laenude hulgas.
Lisaks võib täheldada mustrit, et oodatav kahjumäär on otsesemas seoses Hispaania ja Soome laenuintresside puhul. Kui Soomes on kõrgem EL, on ka intress kõrgem kui Hispaania laenudel ja vastupidi (vt Tabel 1 ja 2).
Lühidalt öeldes siis, Eesti laenude intress ei ole kõrgem sellepärast, et oodatav kahjumäär oleks kõrgem.
Järelikult on põhjus kas kõrgemas riigi riskiteguris või suuremas ootamatus kahjumääras, mille kummagi kohta laenuandmete all paraku informatsiooni pole, nii et konkreetset põhjust välja tuua ei saa.
Default rate ehk hapude laenude osakaal riigiti
Hapude laenude osakaalu arvutasin allolevas tabelis AD (actual default) rea järgi ja laenude arvu põhjal, mitte laenusumma põhjal. Portaalid arvutavad tavaliselt laenusummade põhjal.
Ehk kui väljastati 10 laenu ja sellest üks läks hapuks, on minu arvutustes default rate 10%. Portaal aga vaataks tavaliselt seda, et kui väljastati €100,000 laene ja sellest €10,000 läks hapuks (olenemata, kas see oli üks laen või 10 laenu), siis on default rate 10%.
Arvestades aga, et enamik investoreid investeerivad või peaksid investeerima enam-vähem sama summa igasse investeeritavasse laenu, siis antud meetod on investori vaatevinklist tunduvalt täpsem ja arukam. Seletasin seda loogikat kunagi inglisekeelses blogiosas põhjalikumalt.
Minu valitud meetod arvestab kõik defaultinud laenud justkui 100% põhiosaga hapuksläinuks, aga kuna valimis on ka ainult üsna värsked laenud (max 11 kuud), siis ei tee sellega tulemusi väga palju negatiivsemaks (keskmine põhiosajääk nendel laenudel defaultimise hetkel on olnud 98.6% ehk mõju on minimaalne).
Tegelikult on see mõju isegi veel väiksem, kuna Bondora Rating arvestab kaotuse hulka ka hapuksminemise hetkeks kogunenud tasumata intressid, ning antud valimi puhul jääks siis Exposure at Default summa alla 100% ainult AA grupi puhul ehk keskmine võlasumma hapuksminemise ajal on tegelikkuses selle valimi puhul hetkel veel üle 100% põhiosast.
Siinkohal tuleb kohusetundest ära mainida, et mõnel real on laenude hulk nii väike, et tulemus võib olla üsna juhuslik ehk see protsent seal võib tegelikkuses piisava koguse laenude puhul lõpuks olla ühes või teises suunas teistsugune.
Küll aga on minu arust siin muster üsna selge, et iga Ratingu sees on esimesel 6 kuul väljastatud laenude hulgas Hispaania laenude default rate kõige suurem ja eestlastel kõige madalam.
Võimalikud põhjused, mida edasi analüüsida:
- Hispaanias on teistest tunduvalt kõrgem oodatav kahjumäär.
- Eestis ja Soomes on Hispaaniast tunduvalt suurem riigi riskitegur või ootamatu kahju määr (Eesti osas me juba tõestasime eespool ära).
- Bondora Rating on vähemalt ühe riigi puhul tulemusi valesti ennustanud või laene valesti hinnastanud.
P.S. Ennetamaks väidet, et tulemused tulid valed, kuna kasutasin laenude arvu, mitte summat, tegin enda jaoks läbi ka arvutuse summade korral. AA ja A Ratingute ning veel mõningate üksikute ridade puhul oli laenude hulga põhjal arvutus negatiivsem, aga valdavalt tuli tulemus tegelikult pessimistlikum hoopis summaarse arvutuse puhul.
1. Hispaania oodatava kahju määr
Kui välja jätta HR grupp, kus Hispaania laenude intress on samuti kõige kõrgem (vt tabelid ülevalpool), ei ole Hispaania oodatav kahjumäär sugugi kõige kõrgem ja kindlasti mitte pooltki nii palju kõrgem, et seda default rate erinevust selgitada.
2. Riigi riskitegur ja ootamatu kahju määr
Bondora Ratingu lehel on kirjeldatud, et laenuintress saadakse sellise valemiga:
I = EL% + E(R)
I – intress
EL% – eeldatav kahjumäär
E(R) – eeldatav tootlus
Lisaks liidetakse hinnastamisel juurde veel β (beeta), mis sisaldab endas riigi riskitegurit ja ootamatu kahju määra. Kui ma õigesti aru sain, siis sisaldub see juba kusagil E(R) ja I sees.
E(R) kaudu saame üsna lihtsalt välja arvutada peale oodatavat kahjumäära eeldatava tootluse suuruse, kuna meil on teada Bondora Ratingu raames kasutusel olevad EL% ja I (tegelikult võiks ka E(R) datasetis juba kajastuda).
E(R) = I – EL%
Siit võime teha sellise lihtsustatud järelduse, et E(R) = β, kuna muid elemente ei ole Ratingu lehel välja toodud (ilmselt sisaldub siin tegelikkuses ka mingisugune tootluse/riskipreemia aspekt, aga seda pole otseselt Ratingu infos kajastatud).
Kui nüüd neid kahte tulpa kõrvutada, on selge, et isegi olukorras, kus Eesti laenudel on oodatav kahjumäär kõige kõrgem, on eeldatav tootlus samuti kõige kõrgem ja see on ka kõige kõrgem juhul, kui oodatav kahjumäär on kõige madalam.
Raske öelda, kas siin on nüüd peamiselt riigi riskiteguri või ootamatu kahjumäära mõju, aga selge on see, et β on Bondora Ratingu mudelis kõige kõrgem just Eesti laenude puhul. Hispaania laenudel paistab see olevat üsna sarnases suurusjärgus Soome laenudega.
Järelikult Hispaania suurem hapude laenude osakaal ei saa olla tingitud sellest, et β oleks Hispaanias teistest tunduvalt suurem. Kui midagi, siis see on pigem üks madalamaid.
3. Bondora Ratingu (eba)täpsused
Seda, kas Rating on nii varases faasis juba laene liiga kalliks hinnanud, me kontrollida ei saa, aga seda, kas ta on mööda pannud ja laene liiga madalalt hinnanud, on üsna lihtne kontrollida.
Selleks vaatame taaskord oodatavat kahjumäära.
E(R) = I – EL%
Oodatava kahjumäära saab veel omakorda lahku lüüa sedasi:
EL% = PD*LGD*EAD%
PD – tõenäosus, et laen läheb hapuks (default)
LGD – kaotusemäär, kui laen hapuks läheb ehk laenuosa, mis jääb lõplikult taastumata
EAD% – protsent laenust, mis on hapuks minemise hetkel tasumata (põhiosajäägile lisatakse ka default hetkeks kogunenud, aga tasumata intressid)
Kui olen õigesti aru saanud, siis siia EL% juurde tuleks nüüd lisada veel laenupikkuse tegur M, mis suurendab pikema kui 12-kuulise kestvusega laenude riskitegurit.
Kuna andmetest tuli välja, et Soomes on selliseid lühikesi laene kõige vähem (3% laenudest) ja Hispaanias on isegi natukene rohkem kui Eestis (9% vs 8% laenudest), siis ilmselt see väga suurt rolli antud default rate tulemustes ei mängi, nii et eeldame selle mõju kõigi puhul võrdseks ja jätame selle siit välja.
Intressi kujunemise valem tuleb lõpuks siis selline:
I = PD*LGD*EAD% + E(R)
Selle saab teisendada vastavalt:
PD*LGD*EAD% = E(R) – I
Ehk lihtsamalt vormistades tuleme tagasi eespool väljatoodud valemi juurde:
PD*LGD*EAD% = EL%
Kuna Eesti laenude puhul on β osakaal üsna suur ja seetõttu üsna keeruline hinnata, millest need erinevused on tingitud, siis võrdleme hetkel peamiselt Soomet ja Hispaaniat, kuna nende vahel tundub β olevat sarnase suurusega.
Me ei tea laenude PD ega EAD%. Küll aga teame LGD-d, mis taaskord Bondora Ratingu infolehe andmetel on väljaspool Eestit arvestatud 90% peale ehk taastumine on seal arvestuses andmete vähesuse tõttu kirjas kui 10%.
Eesti puhul on kunagi blogipostitustes räägitud 27% taastumisest ehk võime eeldada, et siin on see paar korda suurem kui väljatoodud 10%.
Kuna Eesti puhul on eeldatav taastumine ca 3x või enamgi suurem kui Soome ja Hispaania laenude puhul, siis tegelikult võiks eeldada nende puhul ka kõrgemat default rate’i (või vastupidi vaadates, Soomes ja Hispaanias väiksemat), sest LGD on järelikult selle võrra Eestis väiksem ehk PD*EAD% võiksid olla omajagu suuremad.
Seega olukorras, kus Eestis on LGD ca 20% võrra väiksem kui teistes riikides, saab EL% teistes riikides olla Eestiga samaväärne AINULT juhul, kui PD (laenude hapuksminemise tõenäosus) on Eesti omast omajagu väiksem või EAD (sisuliselt maksete hulk, mis enne hapuksminemist tehakse) on väiksem ehk laenud lähevad hapuks hiljem.
Arvestades, et valdav osa hapuks minemisi toimub just laenu esimese aasta jooksul, siis see erinevus peaks eriti tugevalt välja tulema laenuportfelli varastes staadiumites (näiteks 5-6 kuu pärast peale väljastamist võiks vähemalt vihjetki sellele olla?).
Praegune seis näitab pigem vastupidist seisu, kus siis kas Eesti laenud on käitunud tunduvalt paremini kui mudel on hinnanud või teistes riikides on tulemused kehvemad kui mudel on hinnastamise käigus eeldanud.
Tulles nüüd aga tagasi Soome ja Hispaania laenude analüüsi juurde, siis kõige lihtsam on ilmselt võtta mõni selline Rating, mille lõikes keskmine EL ja E(R) (ja seega järelikult ka intress) on üsna sarnased.
Võtame näiteks E Ratingu:
Bondora Ratingu hinnangul on siinkohal tegu võrdsete laenudega.
Kui nüüd aga vaadata default rate’i, siis Hispaania laenude puhul on see 38% ja Soome laenude puhul 27% (vt. Tabel 3). Sisuliselt on Hispaania puhul see 40% suurem kui Soomes, kuigi mõlemil juhul on LGD sama ja seega ilmselt ka ülejäänud osa EL% all, sest need on sisuliselt võrdsed.
Kõigi eelduste kohaselt peaks need kaks laenugruppi olema võrdsed, nii et 40% erinevus on täiesti ootamatu. See võib muidugi tähendada seda, et Soome ja Eesti lihtsalt käituvad tunduvalt paremini kui oodatud või Soome puhul on defauldid krediidimudeli põhjal tulemas alles hilisemas tulevikus (Soome puhul siis PD on suurem, aga EAD% on tunduvalt väiksem kui Hispaanias), nii et vaatame ka seda võimalust.
Allolevas tabelis võtsin praeguse laenude default rate’i ja arvutasin LGD abil (Hispaania ja Soome puhul 90%, Eesti puhul eeldasin 73% ehk 27% taastumist) välja tänase hapude osakaalu protsendi juures Ratingu arvates eeldatava EL% ja võrdlesin seda Ratingu poolt hinnastamise käigus lisatud EL%-ga.
Sisuliselt võtsin siin siis eelduseks, et rohkem punaseid juurde ei tule ja olemasolevad taastuvad nii, nagu hinnastamise käigus eeldati. Ehk read, mis on rohelised ja üle 0%, näitavad, et mingi kogus laene võib veel tulevikus hapuks minna, et Ratingu hinnang oleks endiselt korrektne.
Punased read aga näitavad, et juba tänase seisuga on tulemus kehvem, kui Rating hinnastamise käigus eeldas ja hinnastamise käigus näidatud tulemuse saavutamiseks ei tohiks enam ühtegi laenu punaseks minna ja taastumine peaks olema (mõnel juhul kordades) parem, kui hinnastamisel eeldatud.
Ühesõnaga, tegemist on Hispaania ja Soome laenude parima võimaliku (ja ilmselt ka ebarealistlikult hea) stsenaariumiga eeldusel, et taastumine saab olema hinnastamisel oodatud 10% juures.
Kui Eesti puhul on olukord veel valdavalt enam-vähem positiivne (ja võimalik, et ma kasutasin seal ka liiga madalat taastumismäära, nii et tegelikult on olukord veelgi positiivsem), siis Hispaania laenude puhul tundub tulemus ikka päris pika puuga eeldatavast mööda läinud. Ka Soome puhul ei ole just väga palju rõõmustamiseks põhjust.
Kuigi nii Soome ja Hispaania puhul on nii mõnegi rea peal andmeid üsna vähe, nii et tulemus võib olla kohati täiesti juhuslik, siis mõlemil juhul on ka üsna mitu rida, kus andmeid paarisaja jagu ja tulemus endiselt sama mustri järgi mööda.
Antud andmete valguses tundub, et Soome tulemus ei ole Hispaaniast parem, sellepärast, et seal oleks eeldatud laenude hilisemat hapuksminemist.
Pigem viitavad tulemused hoopis sellele, et nii Soome kui ka (veel eriti) Hispaania puhul on Rating hinnastanud laene odavamalt, kui oleks lubatud tulemuse saavutamiseks pidanud.
Arvestades, et Bondora enda analüüsis vaadatud laenudel oli 5. kuuks hapuks läinud umbes 65% esimese 12 kuu jooksul hapuks minevatest laenudest, siis võib eeldada, et antud valimis on veel omajagu ruumi hapude lisandumiseks (laenud on vahemikus 5-10 kuud eksisteerinud).
Paraku tundub, et siinkohal on Rating laene valesti hinnastanud ja selle käigus eeldatud tootlust on selle valimi puhul praktiliselt võimatu saavutada.
Mõtlesin ka korraks, et äkki oli siin oma mõju Bondora Ratingu eelmisel versioonil, sest andmebaasis on olemas nii V0 kui ka V1 variandid, aga valitud vahemikku ühtegi V0 skooriga laenu ei jäänud ning tänase seisuga on ka kõik 2015. aasta teisel poolel väljastatud laenud hinnastatud sama V1 Bondora Ratingu versiooniga.
Kokkuvõtteks
Mulle isiklikult Bondora Ratingu kui riikide erinevuse ärakaotava mudeli idee meeldib. See võimaldab teoorias investeerimise muuta kordades lihtsamaks, nii et vaatad lihtsalt ühte laenuomadust ja ainult sellest lähtudes saadki oma investeerimisotsused tehtud.
Paraku aga tundub hetkel, et vähemalt 2015. aasta esimese 6 kuu jooksul väljastatud laenude puhul jäigi see mõte pigem teooriaks ja mudel ei ole suutnud erinevate riikide laene kõige edukamalt hinnastada. Tahaks loota, et tegin oma arvutustes kuskil mingi vea sisse, aga paraku ei ole seda tuvastanud.
Täpsemini öeldes, mudel on Hispaania ja Soome laene hinnastanud tegelikkusest optimistlikumalt ehk eeldanud kaotuseks vähem, kui investorid tegelikult seal kaotanud on ja edaspidi kaotavad.
Päris paljudel juhtudel antud valimi sees lubatud tootlust saavutada pole enam ilma mingisuguste imedeta võimalik ja tõenäoliselt see gruppide hulk ka aja jooksul suureneb, sest praeguseks hetkeks on vaid osa tulevatest defaultidest realiseerunud.
Väga lihtsalt kokku võttes: kui sa investeerisid 2015. aasta esimese 6 kuu jooksul ainult Bondora Ratingu järgi, ilma muid kriteeriumeid vaatamata (ja laiemalt kui ainult AA ja A), siis antud analüüsi põhjal julgen väita, et suure tõenäosusega tuleb sinu tulemus kokkuvõttes kehvem, kui see oodatav kaotusemäär, mida sulle laenutaotlustel kuvati ja sellest lähtuvalt ilmselt ka kehvem tootlus, kui see eeldatav tootlus, mida seal kuvati.
Kui keegi suudab seda erinevust selgitada millegi muuga, kui mudeli ebatäpsusega, siis hea meelega kuulaksin ka seda selgitust. Tänasel juhul aga minu analüüs vähemalt muud selgitust ei toetanud.
Mida see aga täpsemalt tootlustele tähendada võiks? Järgmise analüüsiga lähen siit edasi ja proovime vaadata ka potentsiaalset tootluse arvutamise poolt ning jagan soovijatele pärast ka vastavaid analüüsifaile.
Oled huvitatud?
Antud analüüsideks kasutatud exceli lasin igaks juhuks ka ühel teised inimesel läbi vaadata, et võimalikud vead arvutustes/valemites enne postituse avaldamist välja tuleksid. Kui märkasid siiski mõnda viga, siis ole hea ja anna teada, et saaksin ära parandada.
P.S. Kui soovid kontrollida antud analüüsideks kasutatud faili ja andmeid, siis saada mulle meil ning jagan seda sinuga.
Vaata kindlasti ka sarnast inglisekeelset analüüsi 2014. laenude kohta.
23 replies on “Bondora Rating – esimesed 6 kuud”
Taavi, rõõm näha, et peale bondorast lahkumist oled võtnud ette bondora nn murekohad. See, et hinnastamine paika ei pea paistis mulle silma juba peerlanis erinevate filtritega katsetades.
Minusilmis tõstis see Sinu aktsiaid kõvasti 😀
Tegelikult olen üsna regulaarselt analüüsinud tulemusi Ratingu lõikes, aga seal sees on olnud siis ka need tagantjärele Ratingu saanud laenud.
Seda analüüsi tahtsin ka juba 3-4 kuud tagasi teha. Tol korral siis küll pigem 30-päevaste viivituste põhjal nö prognoosi stiilis, aga kust sa selle aja võtad täiskohaga töötamise, blogimise ja podcastimise kõrvalt, et mingi 1-2 päeva maha istuda, datat uurida ja mingit analüüsi kirja panna.
Peerlani pole väga palju uurinud, aga kui ta tuli, siis oli neil endil seal üsna palju vigu sees. Ei saanud ühesõnaga eriti usaldusväärseid tulemusi sealt.
Täpselt ei mäleta, aga midagi sellises stiilis sai sealt kätte a la, et mingi filtriga laenude puhul oli default rate kõrgem kui intress ja tootlus tuli positiivne vmt.
Konkreetset näidet enam ei mäleta, aga neid oli päris mitu, kui ma uurisin ja mingid suht selged loogikavead olid seal sees. Võimalik, et tänaseks on need ära parandatud muidugi.
Mulle meeldib kui arutelu on sisuline ning üritab mingisugust konkreetset probleemi lahendada!
Õiglast hinnastamist võiks pidada heaks sammuks laenuturu korrastamisel, siiski on tarmad mehed UK platvormidel öelnud, et laenuvõtja ei osta intressi, vaid pigem kuumakset. Nõustun, kuid lisan, et suures pildis on õiglasem hinnastamine tee õiges suunas, mistõttu mulle sügavalt meeldib Bondora Ratingu kontseptsioon.
Olen täna olnud ultrakonservatiivne ning Sinu postitust lugedes tundub, et põhjusega õigustatult. Ultrakonservatiivsus tähendab, et portfelli võtsin kuni C grupi laene ning eelkõige põhjusel, et Soome ja Hispaania laenuvõtjaid kohtab neis suhteliselt vähe. Kuigi toetan B Ratingu ideed, siis ei saanud ma veendunud olla, et Bondora Soome ja Hispaania laenuvõtjaid tegelikult ka õiglaselt hindab. Paraku selgub, et Eesti laenuvõtja on tänases olukorras samadel tingimustel karistatud kõrgema intressiga, mis on minu portfelli vaadates hea, kuid halb Bondora mudeli usaldusväärsusele. Salamisi ootasin vastupidiseid tulemusi.
Üks mõte:
– Eestis on mõnes mõttes olnud ‘buum’ viimased aastad, Soomes ja Hispaanias olukord kehvem. Seega võib juhtuda, et tulevikus Eesti olukord kehveneb sedavõrd (beeta võrreldes Soome ja Hispaaniaga kõrgem), et maandub negatiivsele territooriumile (Tabel 6).
Eks finantsilises mõttes rumalamad inimesed võtavad tõesti laenu ja vaatavad pigem kuumakset kui intressi. Sellisest teadmatusest/rumalusest tingituna ka ilmselt suurem osa neist makseraskustest alguse saavad.
Tänases olukorras on raske veel öelda, kas Eesti laenaja on ikka kõrgema intressiga karistatud või mitte. Küll aga saab selle praeguse seisu põhjal näha, et Soome ja (eriti) Hispaania laenajad on saanud omajagu madalamat intressi nautida, kui oleks pidanud.
Eesti puhul tuli ka analüüsist välja, et tõenäoliselt on intress kõrgem just tänu sellele beetale ehk ootamatu kahju ja riigi riskitegurile, nii et sinu mõte selles osas võib täitsa tõele vastata jah.
Väga tubli töö. Aitäh!
Palun. Kas oli mõttekäik arusaadav ja lihtne jälgida või jäi kusagil ka midagi arusaamatuks?
Kõik oli arusaadav ja väga hästi jälgitav. Lihtsalt tuleb süveneda.
Ok. Siis hästi. Liiga lihtne ei tohikski olla. Muidu veel hakatakse igat mu rumalat mõtet automaatselt uskuma ja kordama pärast, ilma kaasa mõtlemata 🙂
Suurepärane töö, Taavi!
Paljud investorid on siis järelikult põhjusega olnud skeptilised Soome ja Hispaania laende suhtes. Samamoodi ka mina, kuid minu skeptilisuse põhjuseks oli peamiselt arusaam, et Eesti laenude puhul on taastumise ajalugu pikem ja seetõttu võib loota, et sealt aja jooksul ka midagi tagasi tiksub. Lisaks sellele tuleb aga ka välja, et Bondora on neid ka üleüldiselt valesti hinnastanud.
Ma ei tea, kui palju Sa seda kommenteerida saad, aga mis võis olla selle põhjus? Kas Soome ja Hispaania laenude ajalugu oli Bondora Ratingu väljatulemise ajaks lihtsalt liiga lühike, et neid vähe täpsemalt hinnastada?
Mulle tundub, et paljudel ei olnud tegelikult skeptilisuse jaoks muud põhjust kui vanad harjumused või mingi kõhutunne. Nüüd siis ka põhjus olemas lõpuks 🙂
Ei hakka sel teemal spekuleerima. Võid Bondoralt küsida.
Nüüd kus Bondora API on üleval kerkib veelkord üles Bondora oksjonireeglite küsimus. Olen üritanud neilt vastuseid saada, kuid minu selleteemalistele kirjadele nad ei vasta. Kas sul on aimu, millised on API oksjonireeglid? Kas kiirematel on eelis? Või toimub see vana järjekorrasüsteemi alusel? Ühesõnaga küsimus on selles kas teatud investoritel on (ebaaus) eelis?
Kui API dokumentatsioonis kirjas pole ja Bondora support infot ei anna, siis ehk ei ole avalik info?
Ei oska öelda, kas API kaudu ka selle kohta kuidagi infot on võimalik saada, aga datasetid minu teada sellist infot ei sisalda, mille järgi seda selgeks annaks teha.
Super analüüs. Aitäh!
Vigane hinnastamine on nr1 (aga kaugeltki mitte ainus… ) põhjus, miks ma praegust uut black box tüüpi portfellihaldurit kunagi kasutama ei hakka. Ma tegin suve lõpus umbes sarnaseid asju excelis ja laias laastus samade järeldustega ( Sinu postitusest hulga pinnapealsemalt muidugi :p ).
Sellest alates kui ma oma strateegiat sept. alguses konservatiivsemaks ja “kodumaisemaks” korrigeerisin on mu tootlus pidevalt vaikselt paranenud. Samas olen paigutanud raha üksikutesse ESP HR laenudesse, mis maksavad normaalselt ja nagu Sinu analüüsist näha, siis nii peakski olema.
Ma väga loodan, et kellegi API-teenus ruttu püsti pannakse, kui API valmis saab. Maru nukker oleks ikka vaadata, kuidas portfell niisama seisab, sest häid valikuid investeerimiseks pole :/ .
Ega ma enda jaoks ka nii põhjalikult neid analüüse ei tee. Saab märksa kergemini hakkama. Küll aga oleks imelik sedasi blogipostitust teha, sest see oleks sellisel juhul lihtsalt lahmimine ning kellelgi poleks võimalust võimalikke veakohti või valesid järeldusi välja tuua.
Sellist järeldust ma oma analüüsi põhjal küll teha ei julgeks, et Hispaania HR maksab korralikult 🙂
Muidugi neid numbreid vaadates võiks järeldada tõesti, et kui edukalt neid taotlusi analüüsida, siis võib seal mingi segment häid laenajaid olla küll, kellega head tootlust võiks teenida.
API on juba live-s. Mingit töötavat teenust ma veel ei ole näinud, aga tean, et vend oma lahenduse osas miskit katsetusi juba teeb nüüd selle live variandiga:
https://rahafoorum.ee/investori-kogemus-bondoras/
Õnneks kasutasin ka eelmise PM puhul ainult kuni C klassi laenudesse investeerimist.
Peerlani kohapealt niipalju, et vaatasin eile huvipärast üle sama perioodi pankroti määrad riigi ja B reitingu järgi, tulemuse protsendid küll täpselt ei klapi sinu tulemustega aga on väga lähedased, seega väga vale see osa neil seal olla justkui ei saa.
Selle osa valesti saamine oleks juba kunst omaette 🙂
Pigem olid seal vead selles osas, kus nemad oma arvutusi teevad (tootlus jmt “prognoosid”) ja kui ma õigesti mäletan, siis nad vist tulid oma lahendusega välja siis, kui oli palju tühistamisi, mis nad vist ka valesti sisse võtsid jmt.
Aga nagu eelnevalt ütlesin, ei mäleta enam, kuna vaatasin seda üsna ammu ja pole peale seda väga sinna pilku peale visanud. Täiesti võimalik, et täna on juba asi korras.
Olen ka bondora foorumis maininud, et EE laenudel on millegi tõttu kõrgem intress + kõrgem tootlikus. Antud andmed sain ma peerlan.com – ist. Nad ei võta arvesse neid bondora tühistatuid laene, küll aga võib oli kuskil arvutus mudelis erinevus, väike.
Isiklikult on mul hea meel, et on augud. Sest siis on võimalik olla teistest edukam, teenida rohkem. Olen ka muidugi igat võimalust ära kasutanud, kõige tähtsam on aga siiski minu arvates otsustus puu, iga laenu puhul. Peerlani kasutades on võimalik väga lihtsalt välja võtta need just kõige kasulikumad laenud.
Aga ma pean kiitma, pole ammu olnud ühtegi korraliku andmete närimist (kordagi), eesti keelselt.
Isiklikult ootan, millal on võimalik oma laene bondoras müüa läbi API, et tänu vigasele hinnastamisele müüa osa laene 🙂 automaatpakkujatele. See võib kõlada küüniliselt, aga see on elu.
Sa kujutad ette, et kui portfellihaldur hakkab järelturult laene ostma, siis see teeb seda olemasolevatest Bondora Ratingutest lähtudes?
Nagu ma olen aru saanud, siis tulevikus, ei määra müüja juurdehindluse/allahindlse vaid seda teeb bondora vastavalt oma reitingule/oodatavale kahjumäärale/kasumimäärale. Praegu on võimalik oma punaseid müüa -80% alega usun, et bondora hinda määrates on oluliselt halastavam.
Seda ei karda, et see vastupidises suunas vildakas saab olema? 🙂
See juurdehindluse määramine kõlab muidugi väga kahtlaselt ja lambikalt. See ei saa mitte kuidagi näiteks tulumaksuga arvestada, nii et ilmselgelt tekib sinna rämedalt palju arbitraaži keisse, kus hinnastamisega ostja või müüja mõnusalt raha kaotab/võidab ja ei saa sinna midagi parata.
[…] investment, not the accuracy of Bondora Rating itself yet, since the result could well be random (see Tabel 3 from my analysis for the number of loans in each […]
Tahaksin ka ise teha analüüse Bondora andmete järgi. Selleks, et analüüsid täpsemad oleksid on vaja jätta välja laenud, mis tegelikult välja ei laenatud. Seega tahaksin täpsemalt teada saada, milliseid filtreid kasutada.
Oled üleval kasutanud 6 eri filtrit.
Kas seletaksid lahti 3 alumist filtrit, mida need filtrid teevad ja miks valisid nendes tunnuseks 0?
IsInactiveDuplicate – näitab, selle protsessi puhul, kus laen läks enne analüütiku läbivaatust turule, kas see rida andmebaasis on esimese korra laen, mis ära muudeti peale analüüsi ja seejärel uuesti turule pandi või mitte. Puudutab sisuliselt 2015. aasta suve vmt laene.
CancelledWithin1Month – peaks sisaldama kõiki esimese kuu jooksul tühistatud laene, olenemata tühistamise põhjusest.
Cancelled – minu enda loodud filter, mis eemaldab ka need laenud, mis on peale seda 1 kuud tühistatud. Sisuliselt vaatan laene, mis on lõppenud ja mille puhul intressimakse on olnud 0.
0 = ei
1 = jah
Kui valin filtris 0, siis ta kuvab mulle ainult laene, mille puhul see väärtus on 0.