numpy.irr
-
numpy.irr(values)[source] -
Возвращает внутреннюю норму доходности (IRR).
Устарело начиная с версии 1.18:
irrустарело; для подробностей см. NEP 32 [1]. Используйте соответствующую функцию в библиотеке numpy-financial, https://pypi.org/project/numpy-financial.Это «средняя» периодически наращенная норма доходности, которая дает чистую приведенную стоимость 0,0; для более полного объяснения см. Примечания ниже.
decimal.Decimalтип не поддерживается.- Параметры
-
-
valuesarray_like, shape(N,) -
Входящие денежные потоки за период. По соглашению, чистые «депозиты» отрицательны, а чистые «выплаты» положительны. Таким образом, например, по крайней мере, первый элемент
values, представляющий начальное инвестирование, обычно будет отрицательным.
-
- Возвращает
-
-
outfloat -
Внутренняя норма доходности для периодических входных значений.
-
Примечания
Внутренняя норма доходности (IRR) лучше всего понимается на примере (иллюстрируется с помощью np.irr в разделе Примеры ниже). Предположим, что инвестиции составляют 100 единиц, а затем осуществляются следующие выплаты с регулярными (фиксированными) интервалами: 39, 59, 55, 20. При условии, что конечная стоимость равна 0, инвестиции в 100 единиц дают 173 единицы; однако, из-за сочетания наращения и периодических выплат, «средняя» норма доходности не является просто 0,73/4 или (1,73)^0,25-1. Вместо этого, это решение (для
) уравнения:
В общем случае, для
values, irr является решением уравнения: [2]
Ссылки
-
1 -
Предложение по улучшению NumPy (NEP) 32, https://numpy.org/neps/nep-0032-remove-financial-functions.html
-
2 -
Л. Дж. Гитман, «Принципы финансового менеджмента, краткое изложение», 3-е изд., Addison-Wesley, 2003, стр. 348.
Примеры
>>> round(np.irr([-100, 39, 59, 55, 20]), 5) 0.28095 >>> round(np.irr([-100, 0, 0, 74]), 5) -0.0955 >>> round(np.irr([-100, 100, 0, -7]), 5) -0.0833 >>> round(np.irr([-100, 100, 0, 7]), 5) 0.06206 >>> round(np.irr([-5, 10.5, 1, -8, 1]), 5) 0.0886
© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.18/reference/generated/numpy.irr.html