1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Symulacje Monte Carlo w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Stochastyczna natura symulacji Monte Carlo

W poprzednim ćwiczeniu modelowano dane w sposób deterministyczny. Teraz spróbujesz oszacować przyszłą inflację za pomocą modelu stochastycznego, wykorzystując symulację Monte Carlo.

Przypomnij sobie, że modele stochastyczne symulują losowość zmiennych poprzez próbkowanie. Oznacza to, że każda symulacja może dać inny wynik, nawet przy tych samych danych wejściowych. Widzieliśmy to w filmie, uruchamiając symulacje Monte Carlo z różnymi ziarenkami losowości (seedami).

W tym ćwiczeniu przyjmij, że inflacja w 2022 roku wynosiła 8,6%, a w kolejnych latach wzrastała stochastycznie o 1%, 2% lub 3% rocznie względem roku poprzedniego (z równym prawdopodobieństwem dla każdej z tych wartości). Jak będzie wyglądać stopa inflacji w 2050 roku przy tych założeniach?

Pakiet random został już zaimportowany jako random.

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Użyj random.randint(), aby wygenerować losową liczbę całkowitą reprezentującą trzy możliwe wartości yearly_increase inflacji w każdym roku: 1, 2 lub 3 procent.