Natura stocastică a simulării Monte Carlo
În exercițiul anterior, ai modelat informații în mod determinist. Acum vei încerca să estimezi inflația viitoare cu un model stocastic, folosind o simulare Monte Carlo.
Reamintește-ți că modelele stocastice simulează caracterul aleatoriu al variabilelor prin eșantionare. Această aleatorizare înseamnă că fiecare simulare va ajunge, cel mai probabil, la un rezultat diferit, chiar dacă valorile de intrare sunt identice. Am văzut acest lucru în video, rulând simulări Monte Carlo cu seed-uri diferite.
În acest exercițiu, presupune o inflație de 8,6% în 2022 și o creștere stocastică de 1%, 2% sau 3% în fiecare an față de anul precedent (cu probabilități egale de 1%, 2% sau 3%) pentru anii următori. Cum va arăta rata inflației în 2050 în aceste condiții?
Pachetul random a fost deja importat pentru tine ca random.
Acest exercițiu face parte din cursul
Simulări Monte Carlo în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Complete the function definition by defining the yearly_increase variable
def monte_carlo_inflation(year, seed):
random.seed(seed)
inflation_rate = 8.6
yearly_increase = ____
for i in range(year - 2022):
inflation_rate = inflation_rate*((100 + yearly_increase)/100)
return(inflation_rate)