モンテカルロ・シミュレーションの確率的な性質

前の演習では、情報を決定論的にモデル化しました。ここではモンテカルロ・シミュレーションを用いて、確率モデルで将来のインフレ率を推定してみます。

確率モデルでは、サンプリングを使って変数のランダム性を再現します。このランダム性により、入力が同じでも各シミュレーションの期待結果は毎回異なる可能性があります。動画では、異なるシードでモンテカルロ・シミュレーションを実行して、この点を確認しました。

この演習では、2022年のインフレ率を8.6%とし、以降の各年は前年から1%、2%、または3%のいずれか（それぞれ等確率）で確率的に上昇すると仮定します。この仮定のもとで、2050年のインフレ率はどのようになるでしょうか。