CommencerCommencer gratuitement

Modéliser les bénéfices

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. Une fonction corn_demanded() vous est fournie ; elle prend le prix en entrée et détermine la demande de maïs. Cela est raisonnable, car la demande est généralement déterminée par le marché et n’est pas sous votre contrôle.

Dans cet exercice, vous allez créer une fonction qui calcule le bénéfice en rassemblant toutes les autres variables simulées. La seule entrée de cette fonction sera le coût fixe de production. Une fois terminée, vous disposerez d’une fonction qui renvoie un bénéfice simulé pour un coût donné. Vous pourrez ensuite l’utiliser pour planifier vos coûts.

Cet exercice fait partie du cours

Simulation statistique en Python

Afficher le cours

Instructions

  • 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 cet exemple de code.

# 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))
Modifier et exécuter le code