Kâr problemi simülasyonu

Endüstriyel ekipman üreten bir şirkette çalışıyorsun. Her bir ekipmanın satış fiyatı 100.000 $. Ayrıca inflation_rate ile satış volume arasında güçlü bir negatif korelasyon olduğunu biliyorsun. Bu ilişki, konsolda senin için hazır olan cov_matrix kovaryans matrisiyle temsil ediliyor.

profit_next_year_mc() fonksiyonu, ortalama enflasyon oranı ve ortalama satış hacmi argümanları verildiğinde, Monte Carlo simülasyonu yaparak beklenen kârı (bin dolar cinsinden) döndürür. Ayrıca simülasyonun kaç kez çalıştırılacağını belirten n argümanını da iletmen gerekiyor. Fonksiyon senin için yüklendi, tanımı aşağıda.

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

Şu paketler senin için içe aktarıldı: pandas (pd), numpy (np), scipy.stats (st), matplotlib.pyplot (plt) ve seaborn (sns).

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Monte Carlo Simülasyonları

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

mean_inflation değeri 2 ve mean_volume değeri 500 olacak şekilde profit_next_year_mc() fonksiyonunu 500 kez çalıştırarak bir Monte Carlo simülasyonu yap.
Simülasyon sonuçlarını bir displot ile görselleştir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Run a Monte Carlo simulation 500 times using a mean_inflation of 2 and a mean_volume of 500
profits = profit_next_year_mc(____)

# Create a displot of the results
____
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır