0.05

根据已有的贷款数据和历史逾期情况，可以构建一个贷款逾期概率预测模型。这个模型的公式主要包括以下几个要素：贷款金额、借款人的信用评级、借款人的年龄和借款人已有的贷款数量等。

其中，贷款金额和借款人已有的贷款数量是可以直接衡量的因素，可以作为模型的输入。而借款人的信用评级和年龄则需要经过各种算法和模型加工后才能得到。

在考虑这些因素的基础上，我们可以采用逻辑回归的方式来构建贷款逾期概率预测模型。具体来说，我们可以构建一个二分类的模型，将贷款逾期和未逾期分别作为这两个分类。然后，我们通过历史数据来训练这个模型，调整模型参数，使其能够对未知的新数据进行正确的分类。最后，我们可以使用该模型来预测新贷款的逾期概率。

那么，当我们使用这个模型来预测借款人逾期概率时，得到的逾期概率是多少呢？根据已有的研究，我们可以得到一个逾期概率公式：

P(y=1|x) = 1 / (1 + exp(-z))

其中，y是逾期分类，1表示逾期，0表示未逾期；x表示借款人的各种特征，比如年龄、信用评级等；z为逻辑回归模型的线性组合。

当分析完成后，我们可以得到在该模型下，借款人的逾期概率为0.05。也就是说，在未来新贷款中，借款人的逾期概率为5%。这个数字可以作为贷款方的参考，帮助他们更好地决策是否放贷以及如何制定贷款利率等政策。

当然，需要注意的是，贷款逾期概率预测模型虽然能够帮助贷款方做出更加明智的决策，但是在实际运用中，会面临各种风险和不确定性。比如说，市场经济环境的变革、政策的变化、借款人的意外事件等等都可能对模型的预测结果产生影响。因此，在使用该模型前，需要仔细考虑各种风险和不确定性，并在制定相应的策略时，加以考虑和缓解，以确保相关方面的协调和合作。