क्रेडिट कार्ड ब्याज

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आइए कल्पना करें कि आप अब से एक वर्ष बाद अपने क्रेडिट कार्ड पर ब्याज दर का अनुमान लगाना चाहेंगे। मान लीजिए कि वर्तमान प्राइम दर 2% है और आपकी क्रेडिट कार्ड कंपनी आपसे 10% प्लस प्राइम शुल्क लेती है। मौजूदा अर्थव्यवस्था की मजबूती को देखते हुए, आपका मानना ​​है कि फेडरल रिजर्व द्वारा ब्याज दरें बढ़ाने की संभावना अधिक है। फेड अगले बारह महीनों में आठ बार बैठक करेगा और या तो संघीय निधि दर को 0.25% बढ़ाएगा या इसे पिछले स्तर पर छोड़ देगा।

हम बारह महीने की अवधि के अंत में आपके क्रेडिट कार्ड की ब्याज दर को मॉडल करने के लिए द्विपद वितरण का उपयोग करते हैं। विशेष रूप से, हम निम्नलिखित मापदंडों के साथ TensorFlow संभाव्यता द्विपद वितरण वर्ग का उपयोग करेंगे: total_count = 8 (परीक्षणों या बैठकों की संख्या), probs = {.6, .7, .8, .9}, हमारे अनुमानों की सीमा के लिए फेड द्वारा प्रत्येक बैठक में संघीय निधि दर को 0.25% बढ़ाने की संभावना।

निर्भरताएँ और पूर्वापेक्षाएँ

TensorFlow संभाव्यता स्थापना सेटिंग्स

आयात और वैश्विक चर (इस सेल को चलाना सुनिश्चित करें)

संभावनाओं की गणना करें

12 महीनों में संभावित क्रेडिट कार्ड ब्याज दरों की संभावनाओं की गणना करें।

# 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)

TF कोड निष्पादित करें

# 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,
])

परिणाम विज़ुअलाइज़ करें

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()

पीएनजी