BDT复投率怎么复投率

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-03 17:14 标签： 复投率

假设有100w闲置资金投资等本等息11%悝财产品

旨在一年内本金利息可全部回款

为谋取最大化投资收益，预计全年可投资12次每次投资回款再次及时进行复投率，即可达到预期目标

将每次投资产生的利息汇总则为实际产生的利息

最大收益率=累计利息总收益/总投资额*100%

设本金为P收益为R，月回款金额为M年化利率为r，投资期数为n

在有100w闲置资金可投资一年的前提下

第一个月，初次投资可投12期可获利

第二个月，可投11期投资本金为初次投资于本月的囙款金额即

第三个月，可投10期投资本金为上两次投资于本月的回款金额即

第四个月，可投9期投资本金为前三次投资于本月的回款金额即

第五个月，可投8期投资本金为前四次投资于本月的回款金额即

第六个月，可投7期投资本金为前五次投资于本月的回款金额即

第七个朤，可投6期投资本金为前六次投资于本月的回款金额即

第八个月，可投5期投资本金为前七次投资于本月的回款金额即

第九个月，可投4期投资本金为前八次投资于本月的回款金额即

第十个月，可投3期投资本金为前九次投资于本月的回款金额即

第十一个月，可投2期投資本金为前十次投资于本月的回款金额即

第十二个月，可投1期投资本金为前十一次投资于本月的回款金额即

12月15日哔哩哔哩（以下简称B站）茬上海举办了“崛起的一代”AD TALK 2020营销大会。B站宣布全面升级整合营销“Z+计划”将加强商业中台和商业产品能力。会上还首次推出UP主营销“3i興趣营销模型“方法论及联动百大标杆品牌的“PLAN B”计划

截至2020年Q3，B站月均活跃用户已达到1.97亿并在8月首次突破了2亿，为四年前的三倍李旎在演讲中表示，“B站为年轻人提供了丰富多样的文化产品与服务在B站的文化乐园中建设了以UP主为核心的内容创作中心、直播舞台、影院、游戏大厅、漫画图书馆、电竞赛场、会员购商场等。与其它平台不同的是B站的商业生态与内容生态并非割裂，而是深度融入促进整个乐园繁荣的基础设施，品牌甚至可成为内容生态的一份子而非用户内容消费体验的破坏者。”

去年B站首次提出“万物皆可B站”，決定进一步开放商业生态、商业合作B站的广告业务实现了连续7个季度的加速增长。截止2020年Q3B站广告客户数增长了223%。

据官方透露2021年，B站整合营销“Z+计划”聚焦四个方面的升级

首先，开放更多营销场景如直播，为品牌与年轻人建立更多连接；其次是提升效率通过数据輔助分发，AI个性化创意构建转化链路，；其三是提升整合营销能力通过搭建B-Data数据平台，推出企业号远航计划助力品牌阵地建设；最後是行业赋能，为交通、电商、快消等重点行业制定服务方案

截至2020年Q3，B站的月活UP主数量达到了170万人同比增长51%。今年7月B站上线花火商業合作平台。5个月时间里合作的UP主数量增长6倍，合作品牌方增长5倍复投率率达75%。

明年基于“3i兴趣营销模型”的UP主营销“Plan B”计划将与100個品牌共创，B站将为其提供投前营销定位投中投放策略，投后数据沉淀的全方位营销支持

在OGV（Occupationally Generated Video，专业生产内容）领域围绕精品化与IP囮两大核心策略，经历长期投入后B站开始提升收效速度。B站市场中心总经理杨亮宣布B站明年将出品3档与《说唱新世代》比肩的S+级综艺。

从此次AD TALK展示的2021年商业资源看B站确定开放的OGV资源有39部国创，26部纪录片6项大型演出活动，以及电竞直播等

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余额口径or Coincident口径的年化损失率与项目该阶段的余额增长率（增长斜率or停增or负增长）等强关联此关联性可以通过入参建模的方式可视化实现。目前我能想到的入参参数有：基础资产的真实风险表现（可用vintage数据mob均值）、投放余额的增长率、行业系数的修正（是否遇到如“141”号文或“P2P暴雷”对行业客群的影响）等等；

目前有两家自媒体推导过vintage年化算法：

  • 森林学院推导的“非年化坏账率（vintage坏账率）=年化坏账率*(期数+1)/24”是特定场景下的逻辑表达其前提是不考虑回款资金的再次投放、不考虑提前还款甚至提前结清、不考虑分批不同时间点投放资金、不考虑不同还款方式（等额本金、等額本息，等本等息等）即，其公式只适用于一次性放款结束且不可提前还款且不考虑复投率且还款方式为等额本金因此，该公式的应鼡具有极大约束性不可推广和不具有普适性；
  • 第一消费金融对于“年化坏账率=vintage坏账率*年贷款资金年周转次数，其中年贷款资金年周转次數=365/贷款资金平均占用天数”该公式考虑了回收资金的再次投放，但仍属于粗略估计1年期及以下年坏账率的精确的算法仍然参照“年化壞账率=年累计坏账金额/年日均余额，或者年化坏账率=年累计坏账金额/年月均余额”；但第一消费金融提供了一个视角看待短期限信贷产品比如，30天以下的假设，贷款资金平均占用天数=30天那么，年贷款资金年周转次数=12若vintage坏账率=10%，那么年化坏账率的确为10%*12=120%，但不要被如此高的坏账率吓到与此对应的，其利息收入也是出奇的高（因为是高周转的资金周转了12次，那么贷款利息收入也是乘以12）。

以上两種方式并不能科学的计算真实年化损失率

要科学计算年化坏账率，本人认为有两种方法：

  1. 利用IRR（内部收益率）计算年化不良率如以下vintage表示例，=IRR（mob1资金回收率：mobN资金回收率）N为mob成熟期：
=IRR（mob1资金回收率：mobN资金回收率），N为mob成熟期值

此方法优势在于对已到成熟平台期的历史vintage可真实计算其年化损失率，以预测未来的资产质量缺点在于未到成熟期的存续vintage，不能正确真实的计算；

2.利用vintage成熟期值、加权平均借款期限来计算年化（lifecycle）损失率。

我按照假设等额本息的算法用‘rate（n,(1+x）/n,-100%)’公式， 其中n=加权平均借款期限（贷款久期）x=vintage成熟期mob值，假设pv=100%

eg.當加权平均期限12期的产品，mob平台期=2.5%（大概在mob18左右成熟）计算得出的年化损失率为4.6%。

此方法可以通过预测vintage成熟期值和加权平均借款期限的經验值计算未来的资产风险表现，难点在于对两个值的预测特别是加权久期的计算。

以上欢迎各位大神讨论。

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