vintage分析的由来
由于酿酒业，对于葡萄酒而言，年份不同，气候不同，生产的葡萄酒品质也不同，因此酿酒业常将葡萄的采摘年份作为品质的区分。同时，随着葡萄酒窖藏时间的增加，酒的品质也会提升。因此有了vintage分析，来评估不同年份的葡萄酒随着窖藏时间的推移而产生的品质变化。一般来说，窖藏一定年份后，品质趋于稳定。
银行业的运用
银行在不同时期审批信贷业务的政策不同。比如受到经济大环境的影响，在不景气的时候，政策收紧，在繁荣的时候，审批放宽。这边就类似于不同年份的葡萄酒。只不过分析师将分析对象业务月份作为分组，用图像或表格表现不同月份开户的客户随着时间的推移表现出的本质变化。
实际例子
一般来说，vintage图形的横轴表示开户后的月数；纵轴表示若干天（如选择90天或120天，由于银行的帐单每月结算一次，因此vintage分析里的若干天通常都取30天的倍数）以上逾期客户的累积百分比，这里的逾期指拖欠银行不还款；图中的每一条曲线表示在同一个月审批进来的客户的逾期变化情况。如果曲线保持上升的趋势，表明逾期的客户还在增加，如果曲线保持水平的趋势，表明逾期的客户不再增加了。Vintage分析以曲线保持水平趋势需要的时间作为给客户定性的参考依据，这个时间段也称为观察窗口。
根据某银行信用卡客户的还款数据做出的vintage分析，可以说明该方法在好坏客户定义里的应用。首先，考察在不同月开户的客户出现90天以上逾期情况的累积百分比，也就是说，一个客户只要出现了一次90天以上的逾期情况，那么未来的每个月无论他的逾期天数是否退回到90天以下，都会把他统计入90天以上逾期客户中。下图中，可以根据每条线的走势看出，开户后18个月，出现90天以上逾期情况的客户人数的增势变得非常缓慢。根据这个结果，银行会把“18个月”设为一个特殊时间点，并认为考察一个客户是好客户还是坏客户，需要看他在开户后18个月内的表现。
需要注意的是，图中的vintage曲线并没有在开户18个月后保持完全水平，坏客户的累积百分比依然缓慢增加中。把时间点定在这儿是为了在时间的充分性和样本的可获得性和时效性之间取得平衡，让理论有更强的可操作性。如果考察的时间段太短，客户的本性很难完全表现出来；如果考察的时间段太长，则会减少可获得的样本数据：选择考察窗口为18个月，只要有18个月的开户历史的客户就可以纳入建模样本中，而如果选择24个月，则必须要有24个月的开户历史才可能纳入建模样本。通常，客户群体的特征也会随着时间的推移发生变化，比如说收入水平大幅提高、消费习惯的变化等，选择太久远前的客户作为建模样本并据此来推断未来客户的行为往往会有一些误导。因此，vintage曲线无需保持绝对水平，只要相对平稳即可。
适用领域
信用卡评分，用户激活预测，营销响应。
总之这是一种能够帮助确定特殊时间点的分析方法。
