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前言

类似LendingClub和Prosper这样的市场放贷商会针对借方的财务状况向贷方提供大量数据点。为了改善平均贷款绩效，甄选'龙头'贷款项目,经验丰富的投资者会对这些数据点进行仔细研究，选出那些贷方评值比权证评值更为严苛的借贷。

其中一个数据指标是借方所在地(所在城市和州)。历史贷款数据显示,在所有其他条件相同的情况下,生活在经济繁华的城市的借方比生活在动乱地区显然更有优势，贷款表现更好。

借方所在地数据库

我们已经创建了包含当地地理、经济和人口信息的数据库,信息数据囊括各层级，包括美国全国，50州(及华盛顿特区),3000余个郡、50000多个城市,以及成千上万的较大型城市中的街区。

借款人在贷款申请中填写所在城市和州。很多借款人将其所在街区名称填写到城市名称一栏。例如,'威尼斯海滩,CA'实际上是一个洛杉矶的一个街区。对街区的了解十分必要,因为经济数据(如房地产价格)可细化到街道一级。

我们审查了2014年6月30日由LendingClub经手的333,134项贷款。使用借方所在地数据库，我们能够匹配99.1%的城市,而剩下的0.9%则大多为城市名称拼写错误(我们决定不将这些数据参与比对)。其中2.6%的匹配'城市'的其实是街区:

15,144个独立市及161街区在历史贷款数据中得到匹配。我们获取了这些城市的经纬度，结合贷款数，制作了借方位置热图。（具体城市的贷款数量由不同颜色区分）：

借方位置健康评分(LHS)

借方位置数据库包含一系列丰富的有关所在地当前，历史，经济及人口等数据，以及对区，市，县，和美国整体的影响。这些数据包括住宅价格、失业率、劳动力参与率、人均国民生产总值和家庭收入、人口等等。经过优化加权平均数据,我们制定了借方位置健康评分(LHS),为每个位置确定了评分：从0(不良)到1(良好)。

自2014年1月1日起统计,以下是人口超过50万人的LHS评分在最靠前和最靠后的16个城市:

8个评分最高的城市

8个评分最低的城市

LHS与贷款绩效

我们使用了LendingClub2014年6月30日的历史贷款交易快照,以分析LHS与贷款绩效(整体违约率)在整个贷款周期的相关性。具体来说,我们将重点放在2010到2013年的A级-D级贷款。我们仅将2013上半年(H1)的优秀贷款项目包括在研究队列中。

队列按年份和等级细分。每个队列中,高LHS的贷款(>0.8)和低LHS的贷款(<0.3)将与整体队列进行比较。我们测量了不良贷款的在队列的比例，计算式为:

(债务宽限期内的贷款数+违约/冲销中的贷款数)/(队列中总贷款数)

调查结果显示,高LHS的贷款(>0.8)会导致队列中(所有年份,所有贷款等级)的不良贷款数比例降低。相反,低LHS的贷款(<0.3)会导致队列中(所有年份,所有贷款等级)的不良贷款数比例升高。因此,LHS与市场贷款选择相关性很高。

此图表显示,在2010-2013年,低LHS的贷款(<0.3)(红色)大大提高了不良贷款占整体贷款LHS(灰色)的比例,高LHS的贷款(>0.8)（绿色)显著地降低了不良贷款的比例:

图表显示,这些结果在所有年份(2010-2013)和所有等级(A-D)中是一致的:

如何在市场贷款中使用LHS帮助投资

我的家族办公在投资市场贷款时，会对各种投资选择进行精准过滤，选出"优秀贷款",这些贷款的违约率会大大低于同一等级的或利率的其他贷款。LHS在过滤决策中扮演着重要角色。

因为我们投资于部分贷款(相对于整体贷款来讲),我们主要使用LHS帮助决定投资额:LHS越高,投资量越大。这个标准然我们更倾向于投资处在富裕地区的借款人。一旦再次出现经济低迷,处在富裕地区的借款人应该会更有抵御能力。

结论

同一贷款级别中，借款人所在的城市或街区会对借款人的违约率产生重大影响。此外,在经济不景气的情况下,处在更加发达城市的借款人可能会比处在动乱城市的借款人更能抵御经济压力。通过借方位置健康评分(LHS)，我们开发出从0(不良)到1(良好)能聚合区域几个经济和人口参数并简单易用，容易理解的数字指标。

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