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python - パンダデータフレーム全体で一貫性のない周波数でnumpy IRRを計算します

私の質問は、IRR (内部収益率) の計算方法に関するものではなく、以下のようなデータ セットが与えられた場合に、サンプル サイズが劇的に増加したときに結果を数か月待たずにIRRを最適に計算する方法に関するものです。

機能を使用していますnp.irr

データ例

以下のデータセットを生成します

データの説明

  1. Date現金が流入または流出した日です。

  2. ID基本的に、行われた各投資の一意の ID です。

  3. FlowIDその（投資）のキャッシュフローです。

  4. 入力として毎日の頻度を使用する必要がありますnp.irr

私が簡単なことをしたらpandas.groupby

したがって、ID1 の場合、np.irr返される頻度は一貫しているため、意味があります。

ただし、残りの日付については、日付が 1 日ごとに均等に配置されていないことがわかります。

np.irrID 3の「手動」計算の例

各キャッシュフローが最初、10 日、18 日、最後に 38 日目に発生することが上でわかります。

これにより、3の実際 np.irrの結果が得られます。ID

だから私の質問は：

キャッシュフローの頻度が最適な方法で一貫していない場所で計算するnp.irr方法は?pandas.DataFrame

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java - Apache poiを使用せずにブックセルから数式値を取得する方法

Apache poiを使用してワークブックにIRR式を適用しており、Excelシートで値を確認できます。しかし、#NUM として値を取得しています! FormulaEvaluator を使用して値を取得しようとしたとき。例

また、値を取得するために以下のアプローチを試みましたが、値を取得していません。あなたの提案をしてください

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matlab - 割引率の差は小さく、PVの差は大きい？

Matlab 2019a で以下を計算しました。以下のコードを参照してください。割引率のわずかな違い (DiffIRR、DiffIRRpercentage) に対して、現在価値 (DiffPV、DiffPVpercentage) の大きな違いに驚きました。どこかにコーディングエラーがありますか？それとも、割引の通常の効果でしょうか? どうすればそれを確認できますか？他のキャッシュフローデータでは発生しないので、コーディング/プログラミングの問題だと思いましたが、どのように確認できるかわかりません。


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