
About this paper
The ability to anticipate, track and control behavior of a group of accounts established during the same time period (i.e. "vintage") underpins marketing activity and risk management policy at financial institutions. This paper presents a technique that treats the components of the vintage as a set of predictions and forecasts from a cross-vintage data stream. This methodology includes a variety of analytical techniques, including time series analysis, dynamic segmentation and clustering, vintage "profiling" and forecast reconciliation. An integrated approach to vintage curve modeling unifies internal bank drivers, external economic factors and past performance into one cohesive strategy – free from internal biases and more closely aligned with market reality. This methodology can serve to provide critical insight that supplements an institution's sales and operations planning process.
SAS Hakkında
SAS ileri analitik alanında Dünya lideridir. SAS, yenilikçi yazılım ve hizmetlerle dünyanın her yerinden müşterilere veriyi zekaya dönüştürmeleri için destek ve ilham verir. SAS, dünyadaki müşterilerine “THE POWER TO KNOW (Bilmenin Gücü)” anlayışıyla hizmet vermektedir.
SAS ve tüm diğer SAS Institute Inc. ürün veya hizmetleri ABD ve diğer ülkelerde SAS Institute Inc.’in tescilli ticari markaları veya ticari markalarıdır. ® işareti ABD tescilini gösterir. Diğer marka ve ürün adları ilgili şirketlerin ticari markalarıdır. Telif Hakkı © 2019 SAS Institute Inc. Tüm hakları saklıdır.
SAS Profiliniz var mı? Bu formu otomatik olarak doldurmak için Oturum Açın