利润问题的模拟

您所在的公司生产工业设备。每台设备的销售价格为 $100,000。您还知道，inflation_rate 与销售 volume 之间存在显著的负相关。这一关系由协方差矩阵 cov_matrix 表示，已在控制台中为您提供。

函数 profit_next_year_mc() 会执行一次 Monte Carlo 模拟，并在给定平均通胀率与平均销量作为参数时，返回预期利润（单位：千美元）。您还需要传入 n，即应运行模拟的次数。该函数已为您加载，定义如下所示。

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

以下包已为您导入：将 pandas 导入为 pd，numpy 为 np，scipy.stats 为 st，matplotlib.pyplot 为 plt，以及 seaborn 为 sns。