蒙特卡洛估计无形资本的代码

蒙特卡洛估计是一种统计模拟技术，常用于计算难以直接解析的概率分布下的期望值，包括无形资本评估。在Python中，可以使用NumPy和Pandas库来编写这样的代码，以下是简化的示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义无形资产的模型函数
def intangible_asset(value, growth_rate, years):
    return value * (1 + growth_rate) ** years

# 随机变量设定
initial_value = 1000000 # 初始无形资产价值
growth_rate = np.random.uniform(0.05, 0.2) # 年增长率，范围设定
years = np.arange(1, 10) # 模拟的时间范围

# 创建DataFrame存储结果
data = {'年份': years, '预计值': [intangible_asset(initial_value, g, y) for g in growth_rate]}
df = pd.DataFrame(data)

# 蒙特卡洛估计：计算平均值作为估计结果
monte_carlo_estimate = df['预计值'].mean()

print(f"通过蒙特卡洛估计，无形资产在{}年的平均增长预期为：{}".format(years[-1], monte_carlo_estimate))