Simulasi masalah profit
Anda bekerja di sebuah perusahaan yang memproduksi peralatan industri. Harga jual setiap unit peralatan adalah $100.000. Anda juga mengetahui bahwa terdapat korelasi negatif yang kuat antara inflation_rate dan volume penjualan. Hubungan ini ditangkap oleh matriks kovarians cov_matrix, yang tersedia di konsol untuk Anda.
Fungsi profit_next_year_mc() menjalankan simulasi Monte Carlo yang mengembalikan ekspektasi profit (dalam ribuan dolar), dengan tingkat inflasi rata-rata dan volume penjualan rata-rata sebagai argumen. Anda juga perlu memberikan n, yaitu jumlah pengulangan simulasi. Fungsi tersebut telah dimuat untuk Anda, dan definisinya ada di bawah ini.
def profit_next_year_mc(mean_inflation, mean_volume, n):
profits = []
for i in range(n):
# Generate inputs by sampling from the multivariate normal distribution
rate_sales_volume = st.multivariate_normal.rvs(mean=[mean_inflation,mean_volume], cov=cov_matrix,size=1000)
# Deterministic calculation of company profit
price = 100 * (100 + rate_sales_volume[:,0])/100
volume = rate_sales_volume[:,1]
loan_and_cost = 50 * volume + 45 * (100 + 3 * rate_sales_volume[:,0]) * (volume/100)
profit = (np.mean(price * volume - loan_and_cost))
profits.append(profit)
return profits
Pustaka berikut telah diimpor untuk Anda: pandas sebagai pd, numpy sebagai np, scipy.stats sebagai st, matplotlib.pyplot sebagai plt, dan seaborn sebagai sns.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Simulasi Monte Carlo di Python
Petunjuk latihan
- Lakukan simulasi Monte Carlo dengan menjalankan
profit_next_year_mc()sebanyak 500 kali menggunakanmean_inflationsebesar2danmean_volumesebesar500. - Visualisasikan hasil simulasi menggunakan
displot.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Run a Monte Carlo simulation 500 times using a mean_inflation of 2 and a mean_volume of 500
profits = profit_next_year_mc(____)
# Create a displot of the results
____
plt.show()