決定論的シミュレーション
2022年は記録的なインフレの年でした。将来のインフレをどう見積もるかにはさまざまな考え方があります。この演習では、インフレを「決定論的」モデルで見積もってみます。
決定論的モデルにはランダム性が含まれず、将来の出来事の結果を厳密に計算できることを思い出してください。次の演習では、確率的（stochastic）なモンテカルロ・シミュレーションを使います。これらの演習を通じて、インフレの推定には決定論的モデルと確率的モデルのどちらが適切かを考えてみましょう。
この例では、2022年のインフレ率は8.6%で、その後は毎年インフレが一定の割合で2%ずつ増加すると仮定します。これらの仮定に基づくと、2050年のインフレ率はいくつになりますか？
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション
演習の手順
- エディタで定義されている
deterministic_inflation()関数を使って、2050年のインフレ率を見積もりましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
def deterministic_inflation(year, yearly_increase_percent):
inflation_rate = 8.6
inflation_rate = inflation_rate*((100+yearly_increase_percent)/100)**(year-2022)
return(inflation_rate)
# Print the deterministic simulation results
print(____)