Legea Numerelor Mari

Ai aflat în exercițiul anterior că, din cauza naturii stocastice a simulărilor Monte Carlo, fiecare rezultat poate fi foarte diferit. În acest exercițiu, vei aplica Legea Numerelor Mari pentru a simula rata inflației în 2050, pe baza mediei unui număr mare de simulări.

Funcția monte_carlo_inflation() pe care ai scris-o în exercițiul anterior este disponibilă pentru utilizare. Ca reminder, iată codul funcției:

def monte_carlo_inflation(year, seed):
    random.seed(seed)
    inflation_rate = 8.6
    yearly_increase = random.randint(1, 3)
    for i in range(year - 2022):
        inflation_rate = inflation_rate * ((100 + yearly_increase)/100)
    return(inflation_rate)

Bibliotecile numpy și random au fost deja importate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulări Monte Carlo în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează media a 1.000 de simulări în care un seed între 0 și 20.000 este ales aleatoriu de fiecare dată.
Calculează media a 10.000 de simulări în care un seed între 0 și 20.000 este ales aleatoriu de fiecare dată.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate the average of 1,000 simulation results with a seed between 0 and 20000
rates_1 = []
for i in range(____):
    seed = random.randint(____, ____)
    rates_1.append(monte_carlo_inflation(2050, ____))
print(np.mean(rates_1))

# Calculate the average of 10,000 simulation results with a seed between 0 and 20000
rates_2 = []
for i in range(____):
    seed = random.randint(____, ____)
    rates_2.append(monte_carlo_inflation(2050, ____))
print(np.mean(rates_2))

Editează și rulează codul