确定性模拟
2022 年的通货膨胀率创下新高。关于未来的通胀会怎样，有很多种思路。在本练习中，您将尝试用一种「确定性」模型来估计未来的通胀。
回顾一下，确定性模型不包含任何随机性，能让您「精确」计算未来事件的结果。在下一个练习中，您将使用随机的 Monte Carlo 模拟。在整个练习中，请思考：用于估计通胀时，确定性模拟还是随机模拟更合适？
在这个例子中，假设 2022 年的通胀率为 8.6%，并且之后每年通胀率稳定上升 2%。基于这些假设，2050 年的通胀率会是多少？
本练习是课程的一部分
Python 中的蒙特卡洛模拟
练习说明
- 使用编辑器中定义的
deterministic_inflation()函数，估计 2050 年的通胀率。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
def deterministic_inflation(year, yearly_increase_percent):
inflation_rate = 8.6
inflation_rate = inflation_rate*((100+yearly_increase_percent)/100)**(year-2022)
return(inflation_rate)
# Print the deterministic simulation results
print(____)