ריבית בכרטיס אשראי

הפעל ב-Google Colab צפה במקור ב-GitHub

בואו נדמיין שתרצו להעריך את הריבית על כרטיס האשראי שלכם בעוד שנה מהיום. נניח ששיעור הפריים הנוכחי הוא 2% וחברת כרטיסי האשראי שלך גובה ממך 10% פלוס פריים. בהתחשב בחוזקה של הכלכלה הנוכחית, אתה מאמין שהפדרל ריזרב צפוי להעלות את הריבית יותר מאשר לא. הפד ייפגש שמונה פעמים ב-12 החודשים הקרובים, או שיעלה את הריבית הפדרלית ב-0.25% או ישאיר אותו ברמה הקודמת.

אנו משתמשים בהתפלגות הבינומית כדי לדגמן את שיעור הריבית של כרטיס האשראי שלך בתום תקופה של שנים עשר החודשים. באופן ספציפי, נשתמש במחלקת ההתפלגות הבינומית של TensorFlow עם הפרמטרים הבאים: total_count = 8 (מספר ניסויים או פגישות), probs = {.6, .7, .8, .9}, עבור טווח ההערכות שלנו בערך ההסתברות שהפד יעלה את ריבית הקרנות הפדרליות ב-0.25% בכל פגישה.

תלות ותנאים מוקדמים

הגדרות התקנת TensorFlow Probability

יבוא ומשתנים גלובליים (הקפד להפעיל את התא הזה)

חישוב הסתברויות

חשב את ההסתברויות לשיעורי ריבית אפשריים בכרטיס אשראי בעוד 12 חודשים.

# First we encode our assumptions.
num_times_fed_meets_per_year = 8.
possible_fed_increases = tf.range(
    start=0.,
    limit=num_times_fed_meets_per_year + 1)
possible_cc_interest_rates = 2. + 10. + 0.25 * possible_fed_increases 
prob_fed_raises_rates = tf.constant([0.6, 0.7, 0.8, 0.9])  # Wild guesses.

# Now we use TFP to compute probabilities in a vectorized manner.
# Pad a dim so we broadcast fed probs against CC interest rates.
prob_fed_raises_rates = prob_fed_raises_rates[..., tf.newaxis]
prob_cc_interest_rate = tfd.Binomial(
    total_count=num_times_fed_meets_per_year,
    probs=prob_fed_raises_rates).prob(possible_fed_increases)

בצע קוד TF

# Convert from TF to numpy.
[
    possible_cc_interest_rates_,
    prob_cc_interest_rate_,
    prob_fed_raises_rates_,
] = evaluate([
    possible_cc_interest_rates,
    prob_cc_interest_rate,
    prob_fed_raises_rates,
])

דמיין תוצאות

plt.figure(figsize=(14, 9))
for i, pf in enumerate(prob_fed_raises_rates_):
  plt.subplot(2, 2, i+1)
  plt.bar(possible_cc_interest_rates_,
          prob_cc_interest_rate_[i],
          color=TFColor[i],
          width=0.23,
          label="$p = {:.1f}$".format(pf[0]),
          alpha=0.6,
          edgecolor=TFColor[i],
          lw="3")
  plt.xticks(possible_cc_interest_rates_ + 0.125, possible_cc_interest_rates_)
  plt.xlim(12, 14.25)
  plt.ylim(0, 0.5)
  plt.ylabel("Probability of cc interest rate")
  plt.xlabel("Credit card interest rate (%)")
  plt.title("Credit card interest rates: "
            "prob_fed_raises_rates = {:.1f}".format(pf[0]));
  plt.suptitle("Estimates of credit card interest rates in 12 months.",
               fontsize="x-large",
               y=1.02)
  plt.tight_layout()

png