numpy.irr

numpy.irr(values) [source]

Возвращает внутреннюю норму доходности (IRR).

Это «средняя» периодически наращенная норма доходности, которая обеспечивает чистую приведенную стоимость 0,0; для более подробного объяснения см. Примечания ниже.

decimal.Decimal тип не поддерживается.

Параметры:

Параметры:	значения : array_like, shape(N,) Входящие денежные потоки за период. По соглашению, чистые «вклады» отрицательные, а чистые «выводы» положительные. Таким образом, например, по крайней мере первый элемент `values`, который представляет начальное инвестирование, обычно будет отрицательным.
Возвращает:	out : float Внутренняя норма доходности для периодических входных значений.

значения : array_like, shape(N,)

Входящие денежные потоки за период. По соглашению, чистые «вклады» отрицательные, а чистые «выводы» положительные. Таким образом, например, по крайней мере первый элемент values, который представляет начальное инвестирование, обычно будет отрицательным.

Возвращает:

out : float

Внутренняя норма доходности для периодических входных значений.

Примечания

Внутренняя норма доходности, пожалуй, лучше всего понимается на примере (иллюстрация с использованием np.irr в примерах ниже). Предположим, что инвестируется 100 единиц, а затем производятся следующие выводы через равные (фиксированные) интервалы: 39, 59, 55, 20. При условии, что конечное значение равно 0, инвестиция в 100 единиц приносит 173 единицы; однако из-за комбинации наращения и периодических изъятий «средняя» норма доходности не является просто 0,73/4 и не равна (1,73)^0,25-1. Скорее, это решение (для $r$ ) уравнения:

$-100 + \frac{39}{1+r} + \frac{59}{(1+r)^2} + \frac{55}{(1+r)^3} + \frac{20}{(1+r)^4} = 0$

В общем случае, для values $= [v_0, v_1, ... v_M]$ , irr является решением уравнения: [G37]

$\sum_{t=0}^M{\frac{v_t}{(1+irr)^{t}}} = 0$

Ссылки

[G37]

(1, 2) Л. Дж. Гитман, «Принципы финансового менеджмента, краткое изложение», 3-е изд., Addison-Wesley, 2003, стр. 348.

Примеры

>>> round(irr([-100, 39, 59, 55, 20]), 5)
0.28095
>>> round(irr([-100, 0, 0, 74]), 5)
-0.0955
>>> round(irr([-100, 100, 0, -7]), 5)
-0.0833
>>> round(irr([-100, 100, 0, 7]), 5)
0.06206
>>> round(irr([-5, 10.5, 1, -8, 1]), 5)
0.0886

(Сравните с примером, приведенным для numpy.lib.financial.npv)

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.5/reference/generated/numpy.irr.html