import time,random
class AgeModel():
def fit(self,year_lst,age_lst):
self.birth_year = sorted(year_lst)[0] - sorted(age_lst)[0]
print("Training...")
time.sleep(random.randint(5,10))
print("Model is ready.")
def predict(self,pred_year):
print("Predicting...")
time.sleep(random.randint(1,4))
return (pred_year - self.birth_year)
age_model = AgeModel()
age_model.fit([2015,2016,2017,2018],[4,5,6,7])
age_model.predict(2020)
(用这个模型,可以浪费你生命中的 6-14 秒)
LPR 的计算是要考虑当前的上浮差额的,比如说,我去年贷的时候上浮 15%,为 5.635%,跟去年 12 月 20 日各行上报的基准利率 4.9%(好像是)差额为 0.735 ,那么当我选择转换为 LPR 以后,我每年的贷款利率为 [当年基准利率+0.735] 。
我是这么考虑的,当然也是拍脑门想(因为我还有 29 年的房贷):
- 选择 LPR,通缩,挣得少;利率降低,还得少,我每个月的结余比例不变;通胀,挣的多;利率升高,还得多,每个月的结余比例还是不变。
- 选择固定,通缩,挣得少;利率不变,还款压力变大,那就抓紧还上一部分贷款,降低本金,尽可能保持相当的结余比例;通胀,挣的多,利率不变,还款压力减小,舒舒服服。