Sifat stokastik dari simulasi Monte Carlo
Pada latihan sebelumnya, Anda memodelkan informasi secara deterministik. Sekarang, Anda akan mencoba memperkirakan inflasi masa depan dengan model stokastik menggunakan simulasi Monte Carlo.
Ingat bahwa model stokastik mensimulasikan keacakan pada variabel dengan menggunakan pengambilan sampel. Keacakan ini berarti setiap simulasi kemungkinan menghasilkan perkiraan hasil yang berbeda, meskipun masukan yang digunakan sama. Kita melihat hal ini dalam video dengan menjalankan simulasi Monte Carlo menggunakan seed yang berbeda.
Dalam latihan ini, asumsikan inflasi sebesar 8,6% pada tahun 2022 dan kenaikan stokastik sebesar 1%, 2%, atau 3% setiap tahun dibanding tahun sebelumnya (dengan probabilitas yang sama untuk 1%, 2%, atau 3%) untuk tahun-tahun berikutnya. Seperti apa tingkat inflasi pada tahun 2050 dengan asumsi ini?
Paket random sudah diimpor untuk Anda sebagai random.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Simulasi Monte Carlo di Python
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Complete the function definition by defining the yearly_increase variable
def monte_carlo_inflation(year, seed):
random.seed(seed)
inflation_rate = 8.6
yearly_increase = ____
for i in range(year - 2022):
inflation_rate = inflation_rate*((100 + yearly_increase)/100)
return(inflation_rate)