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有一些变量因素是所有的客户风险模型可能都会用到的，比如在Orchard,我们就已经列出了其中一部分，包括：

1.收益:借款人的偿还能力/可能性的代名词。

2.近期的信贷活动(例如：咨询):借款人信贷需求程度如何，在本次申请前，借款人还去过多少其他的机构申请信贷。

3.信用局的稳健性:信贷文件中有多少信息？

今天的文章将集中讨论信贷的稳健性。

什么是信贷稳健性

信贷稳健性主要包括两个方面:借款人首次信贷额度距今时间和信用报告上的总信用额度。这两个变量可以帮助潜在借款人了解风险预测评分（例如FICO信用分）的信息完整程度，而信贷稳健性也会以此而表现出巨大的差异。

信贷交易数量和最早交易距今时间评估可以统一进行，也可以分开计算。大多数信贷政策会基于历史记录确定两个变量的最小限值或根据投资者风险承受度而主观决策。

最早的信贷交易

最早的信贷交易时间可以帮助我们了解借款人是否具有信贷产品方面的经验。即使一个借款人购买了一些信贷产品，但如果都是最近获得，那么这一信息就不能用来预测借款人未来偿还情况。看看Prosper 2013的贷款，大部分借款人都拥有超过10年的信用历史记录。鉴于大量的贷款是用于债务合并，那么可以断定这些客户的信用记录应该更长。Prosper的一项信审政策，就是要求借款人必须要有至少2年的信用历史记录。

这段时间贷款的表现(基于2011和2012历史数据)和预期的一样。借款人信用记录月数较少的违约率偏高。 （贷款逾期或注销超过30天的发生率即为违约率）

信贷交易数量

在Prosper数据中与信贷交易数量相关的可用变量有很多。一些是公开的和不公开的，另一些则是循环数量和总数量。我们倾向于利用Credit Lines Last 7 Years，即过去7年里注册的账户信贷交易的数量。这既反映了近期开户状况，同时也使信贷任期规范化(信贷任期)，所以我们便可以看到信贷交易数量对信贷任期的影响。

大多数借款人拥有20至40的信贷交易数量，同时，大多数借款人贷款是为了合并债务，因此拥有更多的交易数量也不足为奇。

这段时间贷款的表现(基于2011和2012历史数据)表明，借款人信贷交易数量较少时，贷款违约率偏高。（贷款逾期或注销超过30天的发生率即为违约率）

信贷交易数量和任期也可以被一起评估。首先，考虑分布，这很容易。从中可以发现信贷交易量最少的借款人拥有的信贷任期也越短，反之亦然。

下一个与贷款表现相关的问题。我们之前看到，信贷任期越长，或者，借款人的总信贷交易量越高，违约率都会越低。 接下来，我们看看把这两个变量交叉到一起，违约率如何变化。

对于信贷任期较短的借款人(<10年)，违约率会随着信贷交易量的增加而增加。但是，就像我们在上表中看到的，信贷任期在< 10年和>30年的借款人信贷交易量很小。

在不参考信贷任期的情况下，信贷交易量< 10的借款人违约率更高。

总结

考虑借款人信用报告的稳健性，关键是要基于报告中的最早信贷交易至今的时间长度和信贷交易数量进行综合评估。了解潜在借款人的信贷行为和趋势是必不可少的。例如，在某些情况下，一个借款人具有较多的信贷交易数量，这可能是一个负面风险指标。因为对于互联网借贷，借款人拥有很多信贷交易是很正常的，他们往往是为了债务合并而贷款。因此，这个变量在不同情况下要区别对待。每个投资者看待数据的方式不同，也确实存在多种分析数据的方式。从这份分析中，我们可以看到基于这两个变量的贷款表现存在差异，但是如何应用它，在很大程度上还是取决于投资者的自身目标。

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