Monte Carlo simülasyonunun stokastik doğası
Önceki egzersizde bilgiyi deterministik olarak modellemiştin. Şimdi bir Monte Carlo simülasyonu kullanarak stokastik bir modelle gelecekteki enflasyonu tahmin etmeye çalışacaksın.
Stokastik modellerin, örnekleme kullanarak değişkenlerdeki rastgeleliği simüle ettiğini hatırla. Bu rastgelelik, girdiler aynı olsa bile her simülasyonun muhtemelen farklı bir beklenen sonuca ulaşacağı anlamına gelir. Bunu, videoda farklı tohumlarla (seed) Monte Carlo simülasyonları çalıştırırken görmüştük.
Bu egzersizde, 2022'de %8,6 enflasyon olduğunu ve sonraki yıllarda her yıl bir önceki yıla göre %1, %2 veya %3'lük stokastik bir artış (her biri eşit olasılıkla: %1, %2 veya %3) olduğunu varsay. Bu varsayımlar altında 2050'de enflasyon oranı nasıl görünür?
random paketi senin için random olarak içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Monte Carlo Simülasyonları
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)