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  3. Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション
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Exercise

企業の感度分析

前の演習で扱った企業について、さまざまなmean_inflationとmean_volumeの値で利益がどう変化するかを確認します。将来のインフレ率や販売数量は確実には分からないため、複数の水準に備えて計画するのに役立ちます。

検討する平均インフレ率は0, 1, 2, 5, 10, 15, 20, 50、平均販売数量（mean volume）として使う値は100, 200, 500, 800, 1000です。参考として、すでに読み込まれているprofit_next_year_mc()関数の定義を示します。

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

使用するパッケージは、pandas（pd）、numpy（np）、scipy.stats（st）、matplotlib.pyplot（plt）、seaborn（sns）です。

Instrukcje

100 XP
  • profit_next_year_mc()を実行して、inflのリストとvolのリストをそれぞれループしながら、各組み合わせについて利益を100回計算し、モンテカルロシミュレーションを完成させます。
  • 得られたDataFrameのProfit列に保存されたシミュレーション結果を、displotで可視化します。