ธนาคารจะล้มเหลวหรือไม่?

พล็อตจำนวนการผิดนัดชำระหนี้ที่ได้จากแบบฝึกหัดก่อนหน้า ซึ่งเก็บอยู่ใน namespace ในชื่อ n_defaults เป็น CDF โดยฟังก์ชัน ecdf() ที่เขียนไว้ในบทแรกพร้อมใช้งานแล้ว

หากอัตราดอกเบี้ยอยู่ในระดับที่ธนาคารจะขาดทุนเมื่อมีการผิดนัดชำระหนี้ตั้งแต่ 10 รายขึ้นไป ความน่าจะเป็นที่ธนาคารจะขาดทุนคือเท่าไร?

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Statistical Thinking in Python (ตอนที่ 1)

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

คำนวณค่า x และ y สำหรับ ECDF ของ n_defaults
พล็อต ECDF พร้อมกำหนดป้ายกำกับแกน อย่าลืมใส่ marker = '.' และ linestyle = 'none' ควบคู่กับ x และ y ในการเรียก plt.plot()
แสดงกราฟ
คำนวณจำนวนรายการทั้งหมดในอาร์เรย์ n_defaults ที่มีค่ามากกว่าหรือเท่ากับ 10 โดยสร้าง boolean array ที่บอกว่าแต่ละรายการของ n_defaults มีค่า >= 10 หรือไม่ จากนั้นรวมค่าทั้งหมดในอาร์เรย์นี้ด้วย np.sum() ตัวอย่างเช่น np.sum(n_defaults <= 5) จะคำนวณจำนวนกรณีที่มีการผิดนัด 5 รายหรือ น้อยกว่า
ความน่าจะเป็นที่ธนาคารจะขาดทุนคือสัดส่วนของ n_defaults ที่มีค่ามากกว่าหรือเท่ากับ 10 กด ส่งคำตอบ เพื่อแสดงผลลัพธ์!

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Compute ECDF: x, y


# Plot the ECDF with labeled axes




# Show the plot


# Compute the number of 100-loan simulations with 10 or more defaults: n_lose_money


# Compute and print probability of losing money
print('Probability of losing money =', n_lose_money / len(n_defaults))

แก้ไขและรันโค้ด