簡體   English   中英

計算年度內部收益率

[英]Calculating the annualized internal rate of return

我將如何編寫一個簡單的函數以csv格式計算以下日期和付款的年度內部收益率:

19/10/2003  -13275
19/11/2003  940.49
19/12/2003  884.71
19/01/2004  832.11
19/02/2004  782.49
19/03/2004  735.74
19/04/2004  691.64
19/05/2004  650.09
19/06/2004  610.91
19/07/2004  573.99
19/08/2004  539.2
19/09/2004  506.42
19/10/2004  475.54
19/11/2004  441.05
19/12/2004  413.91
19/01/2005  388.37
19/02/2005  364.31
19/03/2005  341.66
19/04/2005  320.34
19/05/2005  300.28
19/06/2005  281.39
19/07/2005  263.63
19/08/2005  246.91
19/09/2005  231.2
19/10/2005  216.41
19/11/2005  202.51
19/12/2005  189.43
19/01/2006  177.15
19/02/2006  165.6
19/03/2006  154.75
19/04/2006  144.55
19/05/2006  134.98
19/06/2006  125.99
19/07/2006  117.55
19/08/2006  109.62
19/09/2006  102.18
 C <- c(-13275, 940.49, 884.71, 832.11, 782.49, 735.74, 691.64, 650.09, 610.91, 573.99, 539.20, 506.42, 475.54, 441.05, 413.91, 388.37, 364.31, 341.66, 320.34, 300.28, 281.39, 263.63, 246.91, 231.20, 216.41, 202.51, 189.43, 177.15, 165.60, 154.75, 144.55, 134.98, 125.99, 117.55, 109.62, 102.18) 

D <- c("19-10-2003", "19-11-2003", "19-12-2003", "19-01-2004", "19-02-2004", "19-03-2004", "19-04-2004", "19-05-2004", "19-06-2004", "19-07-2004", "19-08-2004", "19-09-2004", "19-10-2004", "19-11-2004", "19-12-2004", "19-01-2005", "19-02-2005, "19-03-2005", "19-04-2005", "19-05-2005", "19-06-2005", "19-07-2005", "19-08-2005", "19-09-2005", "19-10-2005", "19-11-2005", "19-12-2005", "19-01-2006", "19-02-2006", "19-03-2006", "19-04-2006", "19-05-2006", "19-06-2006", "19-07-2006", "19-08-2006","19-09-2006")

我是R的新手,並渴望獲得有關此問題的幫助。 一旦獲得該功能,就需要創建一個程序包,該程序包會將csv轉換為單個數字矢量,該矢量輸出該現金流量的IRR。

我已經嘗試使用uniroot函數,但是似乎無法獲得2.9%的正確答案

npv <- function(i, cf, t=seq(along=cf)) sum(cf/(1+i)^t) 
 irr <- function(cf) { uniroot(npv, c(0,1), cf=cf)$root } 
 irr(cf)

並看了

NPV<-function(paym,pdates,IRR){
   ptimes<-as.Date(pdates)-min(as.Date(pdates))
   ptimes<-as.numeric(ptimes,units="days")/365.25
   NPV<-sum(paym*(1+IRR)^{-ptimes})
   NPV
}

nlm(function(p){NPV(c(lumpsum,df$pmts),c(today,df$date),p)^2},p=0.1)

但是似乎無法弄清楚如何將其應用於我的問題。

通過執行以下操作,我設法獲得了所需的2.9%:

> C <- c(-13275, 940.49, 884.71, 832.11, 782.49, 735.74, 691.64, 650.09, 610.91, 573.99, 539.20, 506.42, 475.54, 441.05, 413.91, 388.37, 364.31, 341.66, 320.34, 300.28, 281.39, 263.63, 246.91, 231.20, 216.41, 202.51, 189.43, 177.15, 165.60, 154.75, 144.55, 134.98, 125.99, 117.55, 109.62, 102.18)
> npv<-function(i,cf,t=seq(along=cf)) sum (cf/(1+i)^t)
> irr <- function(cf) {uniroot(npv, c(0,1), cf=cf)$root }
> irr(C)
[1] 0.002384391
> var <- irr(C)
> var
[1] 0.002384391
> AIRR <- (1+var)^12-1
> AIRR
[1] 0.02899093

感謝評論中的所有建議。

暫無
暫無

聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.

 
粵ICP備18138465號  © 2020-2024 STACKOOM.COM