- iOS/Objective-C 元类和类别
- objective-c - -1001 错误,当 NSURLSession 通过 httpproxy 和/etc/hosts
- java - 使用网络类获取 url 地址
- ios - 推送通知中不播放声音
我也在 banking stackexchange 上发布了这个,但由于它更像是一种算法,我想这里有人能够回答我的问题
我使用的是本网站列出的公式:
http://www.fdic.gov/regulations/laws/rules/6500-1950.html#fdic6500appendixjtopart226
(如果不自动滚动,请转到附录 J)。
在第 9 步中,他们试图找到 A = (33.61 * )/(i+1) 的值
计算为 1 + 1/(i+1) + 1/(i+1)^2 +......1/(i+1)^n
取 n = 36,我发现 = 28.83,
我得到 A = 33.61 * 28.83/1.0104 = 941.3 的值
但是,链接以某种方式到达了 1004.674391 这个数字
谁能解释一下他们是如何得出这个数字的,以及 A' 和 A'' 是什么意思?
我正在尝试用 C++ 编写代码,但在我这样做之前,我需要用铅笔直接计算数学。
最佳答案
难怪美国经济正朝着希腊的方向发展。
主啊,如果 FDIC 的人使用线性插值来计算利率,那么难怪房主无力偿还贷款
线性插值需要知道两种利率,一种是年金的现值高于实际利率的现值,另一种是现值低于实际利率的现值
一旦你有了两个速率,两个现值,你就可以使用线性插值公式来近似实际速率
但是,您如何知道现值与实际利率不一致的两个利率。继续猜你有没有时间消磨时间
关于为什么您的 A' 与 FDIC 文件上显示的不同的问题的任何回答方式,请参见以下两个 A' 和 A'' 分别以 12.5% 和 12.6% 的利率计算
[Present Value Annuity Due][1] = 33.61 x (1 + 0.010416667) x { 1 - 1/(1 + 0.010416667)^36 }/0.010416667
= 33.61 x 1.010416667 x { 1 - 1/(1.010416667)^36 }/0.010416667
= 33.61 x 1.010416667 x { 1 - 1/1.45217196873 }/0.010416667
= 33.61 x 1.010416667 x { 1 - 0.688623676487 }/0.010416667
= 33.61 x 1.010416667 x { 0.311376323513/0.010416667 }
= 33.61 x 1.010416667 x 29.8921261007
= 33.61 x 30.2035024242
PVAD = 1015.14
A' = PVAD / (1+i)
A' = 1015.14 / 1.010416667
A' = $1,004.67
Present Value Annuity Due = 33.61 x (1 + 0.0105) x { 1 - 1/(1 + 0.0105)^36 }/0.0105
= 33.61 x 1.0105 x { 1 - 1/(1.0105)^36 }/0.0105
= 33.61 x 1.0105 x { 1 - 1/1.45648978356 }/0.0105
= 33.61 x 1.0105 x { 1 - 0.68658222755 }/0.0105
= 33.61 x 1.0105 x { 0.31341777245/0.0105 }
= 33.61 x 1.0105 x 29.8493116619
= 33.61 x 30.1627294344
PVAD = 1013.77
A'' = PVAD / (1+i)
A'' = 1013.77 / 1.0105
A'' = $1,003.23
如果您必须用代码对此进行编程,我建议您抽出时间阅读与数值方法相关的 Material 。请注意,这也是一个猜谜游戏,但比线性插值要优雅得多
该 FDIC 页面上列出的公式是关于计算定期期末付款的普通年金的现值。您将获得的示例费率将是月费率,您必须将其乘以 12 才能获得年费率。还有一种叫做年化率的东西,它是 (1+i)^12 - 1
示例说明在接下来的 36 个月末每月支付 33.61 美元的贷款金额为 1,000 美元的年利率
我将向您展示一种称为 Newton Raphson 技术的方法,该方法可以为进行统一系列支付的年金找到利率
您可以使用两种不同的方程式。第一个用于计算年金的 future 值(value),第二个用于计算年金的现值
Excel 使用终值方程求解其 5 个 TVM 函数,TI BA II plus 使用现值方程求解其 5 个 TVM 函数
如有任何疑问,可在引用站内给我留言。祝你编码顺利。您可能会发现学习了一些关于微积分的知识,尤其是关于导数的知识
这笔贷款的定期或每月利率为 0.010687973564,即 1.07%
年化率为 0.010687973564 x 12 = 0.128255682768 或 12.83%
Newton Raphson Method IRR Calculation with TVM equation = 0
TVM Eq. 1: PV(1+i)^N + PMT(1+i*type)[(1+i)^N -1]/i + FV = 0
f(i) = 0 + 33.61 * (1 + i * 0) [(1+i)^36 - 1)]/i + -1000 * (1+i)^36
f'(i) = (33.61 * ( 36 * i * (1 + i)^(35+0) - (1 + i)^36) + 1) / (i * i)) + 36 * -1000 * (1+0.1)^35
i0 = 0.1
f(i1) = -20859.0286
f'(i1) = -772196.0009
i1 = 0.1 - -20859.0286/-772196.0009 = 0.0729873910496
Error Bound = 0.0729873910496 - 0.1 = 0.027013 > 0.000001
i1 = 0.0729873910496
f(i2) = -7274.5413
f'(i2) = -301995.7711
i2 = 0.0729873910496 - -7274.5413/-301995.7711 = 0.0488991687999
Error Bound = 0.0488991687999 - 0.0729873910496 = 0.024088 > 0.000001
i2 = 0.0488991687999
f(i3) = -2431.1344
f'(i3) = -124187.6435
i3 = 0.0488991687999 - -2431.1344/-124187.6435 = 0.0293228701788
Error Bound = 0.0293228701788 - 0.0488991687999 = 0.019576 > 0.000001
i3 = 0.0293228701788
f(i4) = -732.3776
f'(i4) = -57078.0048
i4 = 0.0293228701788 - -732.3776/-57078.0048 = 0.0164917006907
Error Bound = 0.0164917006907 - 0.0293228701788 = 0.012831 > 0.000001
i4 = 0.0164917006907
f(i5) = -167.5999
f'(i5) = -32858.4347
i5 = 0.0164917006907 - -167.5999/-32858.4347 = 0.0113910349433
Error Bound = 0.0113910349433 - 0.0164917006907 = 0.005101 > 0.000001
i5 = 0.0113910349433
f(i6) = -17.997
f'(i6) = -26021.5726
i6 = 0.0113910349433 - -17.997/-26021.5726 = 0.010699415611
Error Bound = 0.010699415611 - 0.0113910349433 = 0.000692 > 0.000001
i6 = 0.010699415611
f(i7) = -0.288
f'(i7) = -25192.367
i7 = 0.010699415611 - -0.288/-25192.367 = 0.0106879831887
Error Bound = 0.0106879831887 - 0.010699415611 = 1.1E-5 > 0.000001
i7 = 0.0106879831887
f(i8) = -0.0001
f'(i8) = -25178.8435
i8 = 0.0106879831887 - -0.0001/-25178.8435 = 0.0106879801183
Error Bound = 0.0106879801183 - 0.0106879831887 = 0 < 0.000001
IRR = 1.07%
Newton Raphson Method IRR Calculation with TVM equation = 0
TVM Eq. 2: PV + PMT(1+i*type)[1-{(1+i)^-N}]/i + FV(1+i)^-N = 0
f(i) = -1000 + 33.61 * (1 + i * 0) [1 - (1+i)^-36)]/i + 0 * (1+i)^-36
f'(i) = (-33.61 * (1+i)^-36 * ((1+i)^36 - 36 * i - 1) /(i*i)) + (0 * -36 * (1+i)^(-36-1))
i0 = 0.1
f(i1) = -674.7726
f'(i1) = -2860.8622
i1 = 0.1 - -674.7726/-2860.8622 = -0.135863356364
Error Bound = -0.135863356364 - 0.1 = 0.235863 > 0.000001
i1 = -0.135863356364
f(i2) = 46220.4067
f'(i2) = -1361282.2783
i2 = -0.135863356364 - 46220.4067/-1361282.2783 = -0.101909776386
Error Bound = -0.101909776386 - -0.135863356364 = 0.033954 > 0.000001
i2 = -0.101909776386
f(i3) = 14472.9891
f'(i3) = -417070.1913
i3 = -0.101909776386 - 14472.9891/-417070.1913 = -0.0672082095036
Error Bound = -0.0672082095036 - -0.101909776386 = 0.034702 > 0.000001
i3 = -0.0672082095036
f(i4) = 4620.5467
f'(i4) = -136713.9676
i4 = -0.0672082095036 - 4620.5467/-136713.9676 = -0.0334110286059
Error Bound = -0.0334110286059 - -0.0672082095036 = 0.033797 > 0.000001
i4 = -0.0334110286059
f(i5) = 1412.836
f'(i5) = -50859.7324
i5 = -0.0334110286059 - 1412.836/-50859.7324 = -0.00563196002357
Error Bound = -0.00563196002357 - -0.0334110286059 = 0.027779 > 0.000001
i5 = -0.00563196002357
f(i6) = 345.5376
f'(i6) = -24366.4494
i6 = -0.00563196002357 - 345.5376/-24366.4494 = 0.00854891782087
Error Bound = 0.00854891782087 - -0.00563196002357 = 0.014181 > 0.000001
i6 = 0.00854891782087
f(i7) = 37.705
f'(i7) = -17208.0395
i7 = 0.00854891782087 - 37.705/-17208.0395 = 0.010740042325
Error Bound = 0.010740042325 - 0.00854891782087 = 0.002191 > 0.000001
i7 = 0.010740042325
f(i8) = -0.8934
f'(i8) = -16335.3764
i8 = 0.010740042325 - -0.8934/-16335.3764 = 0.0106853483863
Error Bound = 0.0106853483863 - 0.010740042325 = 5.5E-5 > 0.000001
i8 = 0.0106853483863
f(i9) = 0.0452
f'(i9) = -16356.5205
i9 = 0.0106853483863 - 0.0452/-16356.5205 = 0.0106881114105
Error Bound = 0.0106881114105 - 0.0106853483863 = 3.0E-6 > 0.000001
i9 = 0.0106881114105
f(i10) = -0.0023
f'(i10) = -16355.4516
i10 = 0.0106881114105 - -0.0023/-16355.4516 = 0.010687973564
Error Bound = 0.010687973564 - 0.0106881114105 = 0 < 0.000001
IRR = 1.07%
引用资料
使用 Newton Raphson method 求 IRR 的 TVM 方程
关于algorithm - APR计算公式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12396422/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!