Adapting Cude’s (1987) measure of t

Adapting Cude’s (1987) measure of the potential payoff,
the percent APR search payoff was calculated based on
the distribution of respondents with credit cards. Across
the full range of APRs, the highest calculated value for
the percent APR search payoff in the credit card market
was 900% (i.e. 2.9% vs. 29%, column 3 in Table 3),
indicating a huge potential payoff to search. At the
median APR (15%), the percent of APR search payoff is
over 400%. However, these calculated values may
overstate the benefits somewhat because these rates may
include “teaser” introductory rates on some credit cards
at the lower end and may include some non-traditional
lending in the sub-prime markets at the upper end. Also,
for high-risk consumers, the lowest credit card rates may
not be available. If the 90th percentile (19% APR) is
compared to the 10th percentile (7.9% APR), perhaps a
more realistic market comparison, the potential payoff is
140%. If the median is compared to the 10th percentile,
the payoff would be 89%. Thus, the savings with respect
to search are still substantial, even when teaser rates are
eliminated from the calculation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดร. Cude ของวัด (1987) ของผลตอบแทนที่มีศักยภาพเปอร์เซ็นต์ APR ค้นหาผลตอบแทนที่คำนวณจากการกระจายของผู้ตอบด้วยบัตรเครดิต ข้ามแบบเต็มช่วงของ APRs คำนวณค่าสูงสุดสำหรับเปอร์เซ็นต์ APR ค้นหาผลตอบแทนในตลาดบัตรเครดิต900% (เช่น 2.9% เทียบกับ 29% คอลัมน์ 3 ในตารางที่ 3),ระบุผลตอบแทนมีศักยภาพใหญ่เพื่อค้นหา ที่มัธยฐาน APR เป็นเปอร์เซ็นต์ของผลตอบแทนในการค้นหา APR (15%),กว่า 400% อย่างไรก็ตาม นี้คำนวณค่าอาจoverstate ประโยชน์ค่อนข้างเนื่องจากราคาอาจรวมราคาเกริ่นนำ "ทีเซอร์" บนบัตรเครดิตบางที่ต่ำที่สิ้นสุด และอาจมีบางอย่างไม่ใช่แบบดั้งเดิมให้กู้ยืมในตลาดย่อยเฉพาะที่ปลายด้านบน ยังสำหรับผู้บริโภคอิก ราคาบัตรเครดิตต่ำอาจไม่พร้อมใช้งาน ถ้า percentile สูง (19% APR)เมื่อเทียบกับ percentile 10 (7.9% APR), อาจจะเป็นยิ่งเปรียบเทียบตลาด ผลตอบแทนอาจเป็น140% ถ้ามัธยฐานถูกเปรียบเทียบกับ percentile ที่ 10ผลตอบแทนจะเป็น 89% ประหยัดดังนั้น ด้วยความเคารพการค้นหาจะพบยังคง แม้ว่าราคาทีเซอร์ตัดออกจากการคำนวณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การปรับตัวของ Cude (1987) ตัวชี้วัดของผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้น
ร้อยละผลตอบแทนการค้นหาเมษายนที่คำนวณขึ้นอยู่กับ
การกระจายตัวของผู้ตอบแบบสอบถามที่มีบัตรเครดิต ใน
ช่วงเต็มของ APRs, ค่าที่คำนวณสูงสุด
ร้อยละผลตอบแทนการค้นหาเมษายนในตลาดบัตรเครดิต
เป็น 900% (คือ 2.9% เทียบกับ 29% คอลัมน์ 3 ในตารางที่ 3)
แสดงให้เห็นผลตอบแทนที่มีศักยภาพมากในการค้นหา ที่
แบ่งเมษายน (15%) ร้อยละของผลตอบแทนการค้นหาเมษายนเป็น
กว่า 400% อย่างไรก็ตามการคำนวณค่าเหล่านี้อาจ
คุยโวประโยชน์ค่อนข้างเนื่องจากอัตราเหล่านี้อาจ
รวมถึง "ทีเซอร์" อัตราเบื้องต้นเกี่ยวกับบัตรเครดิตบางส่วน
ที่ต่ำสุดและอาจรวมถึงบางคนที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม
ให้ยืมในตลาดซับไพร์มที่ปลายด้านบน นอกจากนี้
สำหรับผู้บริโภคมีความเสี่ยงสูงที่อัตราต่ำสุดบัตรเครดิตอาจ
ไม่สามารถใช้ได้ ถ้าร้อยละ 90 (19% เมษายน) จะถูก
เมื่อเทียบกับร้อยละ 10 (7.9% เมษายน) บางที
การเปรียบเทียบตลาดจริงมากขึ้นผลตอบแทนที่มีศักยภาพเป็น
140% หากเฉลี่ยเมื่อเทียบกับร้อยละ 10
ผลตอบแทนจะเป็น 89% ดังนั้นเงินฝากออมทรัพย์ด้วยความเคารพ
ในการค้นหายังคงมีมากแม้เมื่ออัตราทีเซอร์จะถูก
ตัดออกจากการคำนวณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การปรับ cude ( 1987 ) วัดของผลตอบแทนที่มีศักยภาพ
เพื่อคำนวณผลตอบแทนจากการกระจายกลุ่มตัวอย่างตาม
ด้วยบัตรเครดิต ข้าม
ช่วงเต็มของพิกัด , สูงสุดคำนวณค่าร้อยละเพื่อค้นหา
payoff ในตลาดบัตรเครดิต
คือ 900 % ( เช่น 2.9% เทียบกับ 29% 3 คอลัมน์ในตารางที่ 3 ) ,
ระบุผลตอบแทนขนาดใหญ่ที่มีศักยภาพ เพื่อค้นหา ที่
กลางเม.ย. ( 15% ) , เปอร์เซ็นต์ของผลตอบแทนคือเพื่อค้นหา
กว่า 400 ล้านบาท อย่างไรก็ตาม , เหล่านี้อาจคำนวณค่า
กล่าวเกินจริงประโยชน์ค่อนข้างเพราะอัตราเหล่านี้อาจรวมถึง " ทีเซอร์ "
เบื้องต้นอัตราบัตรเครดิตบาง
ที่ปลายล่าง และอาจรวมถึงบางคนที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิมในตลาด Sub-prime
ให้ยืมที่ปลายบน นอกจากนี้
สำหรับผู้บริโภคที่มี ค่าบัตรเครดิต อัตราอาจ
ไม่สามารถใช้ได้ ถ้าร้อยละ 90 ( 19% เม.ย. )
เมื่อเทียบกับร้อยละ 10 ( 7.9% เมษายน ) , บางที
มีเหตุผลมากขึ้นตลาดเปรียบเทียบผลตอบแทนที่มีศักยภาพเป็น
140 % ถ้าผู้ป่วยเมื่อเทียบกับร้อยละ 10
payoff จะ 89 % ดังนั้น การประหยัด ด้วยความเคารพ
ค้นหายังคงสำคัญ แม้ว่าอัตราทีเซอร์เป็น
ตัดออกจากการคำนวณ