Simularea unui scenariu de profit

Lucrezi pentru o companie care produce echipamente industriale. Prețul de vânzare al fiecărui echipament este de 100.000 $. Știi, de asemenea, că există o corelație negativă puternică între inflation_rate (rata inflației) și volume (volumul vânzărilor). Această relație este surprinsă de matricea de covarianță cov_matrix, disponibilă în consolă.

Funcția profit_next_year_mc() efectuează o simulare Monte Carlo și returnează profitul estimat (în mii de dolari), primind ca argumente rata medie a inflației și volumul mediu al vânzărilor. Va trebui să transmiți și n, adică numărul de rulări ale simulării. Funcția a fost deja încărcată pentru tine, iar definiția sa este prezentată mai jos.

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

Următoarele pachete au fost importate pentru tine: pandas ca pd, numpy ca np, scipy.stats ca st, matplotlib.pyplot ca plt și seaborn ca sns.