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이익 문제 시뮬레이션

여러분은 산업 장비를 제조하는 회사에서 일하고 있어요. 각 장비의 판매 가격은 $100,000입니다. 또한 inflation_rate와 판매 volume 사이에 강한 음의 상관관계가 있음을 알고 있어요. 이 관계는 공분산 행렬 cov_matrix로 표현되며, 콘솔에서 확인할 수 있어요.

함수 profit_next_year_mc()는 평균 인플레이션율과 평균 판매량을 인자로 받아 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고, 예상 이익(천 달러 단위)을 반환해요. 시뮬레이션을 실행할 횟수인 n도 함께 전달해야 해요. 이 함수는 이미 로드되어 있으며, 정의는 아래와 같아요.

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

다음 패키지는 이미 임포트되어 있어요: pandas는 pd, numpy는 np, scipy.stats는 st, matplotlib.pyplot은 plt, 그리고 seaborn은 sns.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Monte Carlo 시뮬레이션

강의 보기

연습 안내

  • mean_inflation을 2, mean_volume을 500으로 하여 profit_next_year_mc()를 500회 실행해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하세요.
  • displot으로 시뮬레이션 결과를 시각화하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행