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　　在市場借貸領(lǐng)域，許多活躍投資者都對負債收入率（DTI）這個度量標準很是熟悉，而且常常將其應用于自己的投資策略之中。負債收入率指，除抵押之外，借款者每月需要支付的償還債務總額（例如，信用卡，學生貸款，汽車貸款）與同期月收入比值。也就是說當月收入一定時，借款人債務量越大，則DTI數(shù)值越高。Prosper和LendingClub都使用DTI作為承保標準。LendingClub要求借款人DTI需低于35%，而且基于其他信用屬性，可能對借款者還有更多限制條件。Prosper對于DTI的要求是低于50%，而且同樣會有附加限制條件。Prosper網(wǎng)站所顯示的以及數(shù)據(jù)下載中的DTI包括貸款被認定流通中的貸款數(shù)量，而前面提到的50% 的DTI評定標準并不適用于待定貸款。  

　　由于這兩個市場都已經(jīng)過濾了高DTI的借款者，那么未來是否還有必要基于這一變量進一步篩選借款人呢？如果基于歷史表現(xiàn)將待定貸款也計算其中是否能使這一數(shù)據(jù)更具有預測性？  

　　下圖是Prosper對2014年發(fā)起貸款認購決定時所使用的DTI分布圖（月債務／月收入）。我們發(fā)現(xiàn)這個50%的比例確實有被嚴格執(zhí)行。  

　　在下表中，我們展示了不同DTI指數(shù)范圍所對應的平均FICO分數(shù)和利率范圍。FICO分數(shù)基本穩(wěn)定的情況下，DTI越高利率也就越高。因此，DTI不僅可以被Prosper用來衡量并拒絕某些申請者，也可用來作為市場設立利率的標準之一。  

　　為了了解利率增長是否會導致高DTI的違約率上升，我們來看一下Prosper在2012年的貸款利率和違約率（至少有一筆支付沒有履行）。我可以看到兩個概率都隨著DTI的增長而上升，然而，DTI高于30%的貸款違約率上升更快。我們回顧了LendingClub從2013年到2014年所拒絕的貸款，發(fā)現(xiàn)其中有23%的DTI高于35%。而其他我們可以用于評估的指數(shù)就是FICO，我們這六成貸款被拒的原因正是因為多了一個DTI衡量標準。假如LendingClub和Prosper有類似的客戶群體，那么就會有20%被拒絕的貸款是由于DTI過高，但是其中一些還可能因為FICO或其他原因已經(jīng)被拒絕。  

　　為了評估這個，我們觀察了利率與違約率之間的差別（作為盈利代理指數(shù)）。DTI越高，利率與損失率的邊緣越靠近。由此不難看出，對于投資者來說，高DTI的申請者過往的盈利一直較低。  

　　下一個我們所要關(guān)注的是闡明目標進行債務合并的借款者（目前占貸款總數(shù)的78%）是否在DTI上與其他借款者表象相當。債務合并的借款者違約率同比較低——但是DTI依舊跟隨人數(shù)分布的趨勢。  

　　基于我們的分析可見，DTI是在設計投資策略時一個很有用的參考數(shù)據(jù)。在DTI較高的范圍內(nèi)，違約率也偏高，但并這不關(guān)乎利率高低。LendingClub和Prosper都提供很多信用和申請變量來評估反測數(shù)據(jù)。在Orchard，我們使用這個數(shù)據(jù)的人數(shù)分布建立模型，但是這兩個案例中DTI都沒有表現(xiàn)出收入應當在評估其他可能變量時也被考慮在內(nèi)。我們想知道如果DTI能否在我們Prosper的2012年人數(shù)分布模型中表現(xiàn)為一個直觀因素。我們發(fā)現(xiàn)當我們優(yōu)先使用我們的標準模型和樣本策略（這個策略通過率60%）時，利率和違約率的區(qū)別在不同得DTI區(qū)間變得更加微妙。  

　　我們可以看到，最高DTI區(qū)間（40％－50%）盈利能力略低于其他區(qū)間。  

　　當我們觀察同一度量標準時，DTI每增加5%對照增加10%，40％至50%的DTI區(qū)間總體不容樂觀。  

　　基于這些信息，很明顯DTI是評估當中一項重要的指標。如果使用篩選策略，根據(jù)盈利能力評估高DTI意義重大。如果使用不含DTI的數(shù)據(jù)模型（比如Orchard的模型），那么最好將DTI限制在45%，雖然在這個情況下DTI影響有限。