1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Mô phỏng Monte Carlo với Python
Connected

Exercise

Phân tích độ nhạy của công ty

Giờ bạn sẽ xem điều gì sẽ xảy ra với lợi nhuận của công ty từ bài trước khi thay đổi các giá trị mean_inflation và mean_volume. Việc này giúp công ty lập kế hoạch cho nhiều mức lạm phát và sản lượng bán khác nhau, vì không công ty nào có thể chắc chắn trước về lạm phát hay sản lượng bán trong tương lai.

Các mức lạm phát trung bình bạn muốn khảo sát là 0, 1, 2, 5, 10, 15, 20, 50, còn các giá trị doanh số dùng làm giá trị trung bình cho sản lượng là 100, 200, 500, 800, 1000. Nhắc lại, dưới đây là định nghĩa hàm profit_next_year_mc() đã được nạp sẵn cho bạn.

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

Các gói sau đã được import: pandas là pd, numpy là np, scipy.stats là st, matplotlib.pyplot là plt, và seaborn là sns.

Instrukcje

100 XP
  • Hoàn thành mô phỏng Monte Carlo bằng cách chạy profit_next_year_mc() để tính lợi nhuận 100 lần, mỗi lần lặp qua danh sách giá trị infl và danh sách giá trị vol.
  • Dùng displot để trực quan hóa kết quả mô phỏng được lưu trong cột Profit của DataFrame thu được.