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Modéliser les profits

Dans l'exercice précédent, vous avez construit un modèle de production de maïs. Pour une petite ferme, vous n'avez généralement aucun contrôle sur le prix ou la demande de maïs. Supposons que le prix suive une loi normale de moyenne 40 et d'écart type 10. On vous donne une fonction corn_demanded(), qui prend le prix et détermine la demande de maïs. C'est raisonnable, car la demande est habituellement dictée par le marché et n'est pas sous votre contrôle.

Dans cet exercice, vous allez travailler sur une fonction qui calcule le profit en réunissant toutes les autres variables simulées. La seule entrée de cette fonction sera le coût fixe de production. Une fois terminé, vous aurez une fonction qui donne un résultat de profit simulé pour un coût donné. Vous pourrez ensuite utiliser cette fonction pour planifier vos coûts.

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Simulation statistique en Python

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Instructions de l’exercice

  • Modélisez le price comme une variable aléatoire normale de moyenne 40 et d'écart type 10.
  • Obtenez l'supply de maïs en appelant la fonction corn_produced(rain, cost), que vous avez conçue à l'exercice précédent.
  • Appelez la fonction corn_demanded() avec l'entrée price pour obtenir la demand.
  • Profit \(=\) quantity \(\times\) price \(-\) cost. Si plus de maïs est produit que demandé (supply > demand), alors la quantité vendue sera demand, sinon ce sera supply.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Function to calculate profits
def profits(cost):
    rain = np.random.normal(50, 15)
    price = np.random.____
    supply = ____
    demand = ____
    equil_short = supply <= demand
    if equil_short == True:
        tmp = ____*price - cost
        return tmp
    else: 
        tmp2 = ____*price - cost
        return tmp2
result = profits(cost)
print("Simulated profit = {}".format(result))
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