在 python 中复制 excel 求解器函数以获得所需的输出

Question

假设我从第 1 年到第 4 年都有现金流 cf = [30,45,52,67]

和折扣率（零息） rt = [.02,.03,.04,.05]

在python

中直接计算 PV

import numpy as np
import pandas as pd

cf = [30,45,52,67]
rt = [.02,.03,.04,.05]

sum([x[0]/(1+x[1])**(i+1) for i,x in enumerate(zip(cf,rt))])

给我输出 173.1775

现在，如果我希望我的 NPV 为 180（假设），我将简单地运行在 excel 中求解，这将调整我的“rt”（通过在板）

如何在 python 中复制相同内容？我已经看到/使用过 SciPy 优化用于其他目的，但不确定我如何在这里使用它（或者是否有任何其他解决方案）

Answer 1

您可以使用 scipy.optimize.

中的 newton（Newton-Raphson 方法的实现）解决您的问题

newton 需要一个起点和一个单一参数的函数，当您达到目标时该参数的计算结果为零（这不是真的，newton 也可以接受多个函数变量，但是......）所以我们写了一个函数接受你的参数和 returns newton 需要的函数，最后我们调用 newton 初始值为零

In [25]: from scipy.optimize import newton
    ...: cf = [30,45,52,67]
    ...: rt = [.02,.03,.04,.05]
    ...: 
    ...: def make_fun(cf, ret, val):
    ...:     def fun(d):
    ...:         return val-sum([x[0]/(1+x[1]+d)**(i+1)for i,x in enumerate(zip(cf,rt))])
    ...:     return fun
    ...: 
    ...: newton(make_fun(cf, rt, 180), 0)
Out[25]: -0.014576385759418057

编辑：当然您可以为 make_fun 选择一个更具描述性的名称……

在 python 中复制 excel 求解器函数以获得所需的输出

replicating an excel solver function in python to get required output

python

optimization

solver

scipy