PV=CF / (1+i)^n。Cash Flow一般指现金流量。
金融学的一个核心原则,被称为货币时间价值(TVM),是基于这样一个概念:现在100美元(USD)比一年后拥有100美元(USD)更值钱,这是因为现在有人可以投资它,并在一年中获得额外的收入;而且,这是现值(PV)的基础。例如,以5%的利率在一年内投资1000美元将变成1050美元。如果1000美元是从当前日期起一年内收到的,则必须按5%的利率贴现,即952.38美元,由1000美元÷1.05公式确定。这就是所谓的贴现率为5%的1000美元的现值。计算现值的公式是PV=P/〖1i)]^n.P代表本金或现金;i等于贴现率;和n代表期间的个数,因此,将上一个例子中插入此公式的值为PV=$1000 USD/〖1.05)〗^1=$952.38 USD,为了方便查找多个值的现值,本公式已用于创建现值表,公式中使用的本金金额一般为$1.00美元。这产生的十进制数可以应用于指定贴现率的任何金额,称为现值利息系数(PVIF)。其公式为PVIF=$1.00 USD/(1.05)=.95238。这个特殊的PVIF可以应用于一年时间段内的任何本金5%的折现率;例如,1000美元x.95238美元=952.38美元,4500美元x.95238美元=4285.71美元。现值计算在许多方面用于交易在金融领域,现值法有助于确定货币兑换的即期汇率和证券或房地产的价值收入流。
扩展资料:
什么是现值计量:
现值计量是指资产按笑源液照预计从其持续使用和最终处置中所产生的未来净现金流入量的折现金额计量。现值是基于资金时间价值基础上的现行价值计量属性,一般用于描述资产、负债、收入及费用等会计要素未来现金流量的现行价值。美国财务会计准则委员会(FASB)于2000年2月颁布了第7号财务会计概念公告《在会计计量中应用现金流量信息与现值》,着重推荐了在缺乏市场价格的条件下应用未来现金流量的现值来确定公允价值,通过现值计量,应能捕捉到形成公允价值的各项要素,并考虑这些要素产生的经济差异:
第一,对未来现金流量的估计或者在较复杂的案例中对一系列未来现金流量按其发生的不同时间的估计;
第二碰物,对这些现金流量的金额与时间安排的可能变量的预期;
第三,用无风险利率表示的货币时间价值;
第裂带四,内含于资产或负债中的价格的不确定性;
第五,其他难以识别的因素,包括不能变现、市场不完善等等。故FASB主张以公允价值作为现值计量的唯一目标。
1. 判断存在:一个元素是不是在向量中用 a%in%b>a="TT"
>b=c("AA","AT","TT")
>a %in% b
[1] TRUE
2. 判断某一元素这向量中的索引(第几个位置): index.TT=which(b==”TT”)
>index.TT=which(b=="TT")#index.TT是想知道的索引号,which是判断函数,b是想知道的元素所在的向量
>index.TT
[1] 3
3. 相当于 python 中的字典, names 函数
>b
[1] "AA" "AT" "TT"
>names(b)=c("geno1","geno2","geno3")#geno mean genotype
>names(b)
[1] "geno1" "geno2" "geno3"
>names(b)[1]
[1] "geno1"
>names(b)[1]="test"
>names(b)
[1] "test""geno2" "geno3"
>names(b)=NULL
>b
[1] "AA" "AT"
>b["geno2"]
"AT"
pop_name=c(“CEU”,"YRI")
names(pop_name)=c(1,2)
names(pop_name[1])=1
4. 去除某一元素: b[-index.nu]
#想去除元素”TT”,如果你不知道是第几个索引,可以先判断索引,再删除。
>b=c("AA","AT","TT")
>names(b)=c("geno1","geno2","geno3")
>index.TT=which(b=="TT")
>b=b[-index.TT]
>b
geno1 geno2
"AA""AT"
5. 相当于 Python 中的 set() 函数 和 count() 函数: unique() , table()
>b=c("TT","AT","AT","TT","AA")
>unique(b)#即相当于去除所有的重复,只保留一个
[1] "TT" "AT" "AA"
>table(b)#以元素为name,统计各元素的个数
b
AA AT TT
122
6. 字符串的分割: strsplit()
>test="AA"
>strsplit(test)
错误于strsplit(test) :缺少参数"split",也没有缺省值
>strsplit(test,split='')
[[1]]
[1] "A" "A"
>test=strsplit(test,split='')[[1]]
>test
[1] "A" "A"
7. 文本文档的写入: write.table()
write.table( res.matrix,file=new.file,sep='\t',quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)#quote=F去掉引号后写入,row.names=F去掉行的名字写入,否则会把名字写进去
##写入数据时候最好把数据存储成一个matrix然后直接写。要是每行每行写的话要注意数据的格式了。先建立一个空的matrix,见8,然后通过rbind或者cbind叠加上去。
方法一:
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=c(a,b)
}
write.table(a,file=”test.txt”)#你会发现结果是
AA
TT
CC
….
##而且还有行和列的名字,因为没有设置参数。因为对团尘于c向量来说,写的话默认是竖着写塌大禅的,每个元素占一行。所以比较方便的就是rbind
方法二:
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=rbind(a,b)
}
write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F)#你会发现结果仿辩是
AA TT CC
AA TT CC
AA TT CC
##原因是rbind把最总结果当做矩阵了。对于R数据的写入最好能生成最后的矩阵再写入。但是西面的梅一行写一次和方法二的效果是想通的,但是要用到append参数。
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=rbind(a,b)
write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)
}
8. 建立一个空的 matrix :
res.matrix <- matrix( ,nrow=0,ncol=6 )##这样就建立了一个0行6列的空matrix了。
9. 如何将 R 运行结果输出到文件
>x=read.table("F:/my/work/chengxu/PValue/pc2jieguo/pc2302.txt")
>z=t(x)
>ks.test(y,z)
Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
data:y and z
D = 0.207, p-value <2.2e-16
alternative hypothesis: two-sided
如上面运行结果,我想将p-value <2.2e-16自动保存到一个文件中,如何用R程序实现,谢谢!
sink("output.txt")
print(ks.test(y,z)$p.value)
sink()
http://cos.name/cn/topic/16300
10 降序排列:
>a=c(1,1.2,0.1,4,5,-0.1)
>a=sort(a,decreasing=T)
>a
[1]5.04.01.21.00.1 -0.1
11. 取前1%的数
>a=c(1:10,4:20,1:100,1:1000)
>a=sort(a,decreasing=T)#先降序
>sig=a[round(length(a)*0.01)]
>sig
[1] 990
12.在shell中直接执行R脚本
R CMD BATCH --argstest.R
13. R中高级作图的方法
http://qizhi502.blog.163.com/blog/static/11497002520120611451736/
14:设置字体类型:
par(family='Times New Roman')
15:控制图形四周的空白大小
par(mfrow=c(3,1),mar=c(0,0,0,0))
其中mar是四周的间距,分别为x,y上下的距离
16控制作图区域的大小layout
layout(c(1,2,3),height=c(1,1,0.5))
分成竖着三份, 其中三份比列依次为(高度依次为2:2:1)
17保留两位小数
round(0.123,digits=2)
18 在原有图的基础上画图:
par(fig=c(0.1,0.5,0.43,0.65), new=TRUE)
19 只显示y轴
plot(1:10,1:10,axes=F)
axis(2,at.....)
20 调节刻度方向 las
plot(1:10,1:10,las=1)
21 屏幕分割
layout(matrix(1:16,4,4))###竖着plot
par(mfrow=c(4,4))##横着plot
22.逻辑表示或者
xor为异或,两值不等为真,两值相等为假。例:xor(0, 1)
23. 从向量中随机取几个数sample
sample(rep(1:1000),10)
23 字符串转换成小数浮点型
as.numeric("0.123")
24. 读取不规范的文本
f=readLines(afile,n=1)#n表示读几行
f=strsplit(f,'\t')##分割
f[1][[1]]##第一行
f[1][[1]][1]##第一行 第一个字符串
25. write 写入文件
write(afile, "a\tb\t",append=T) #沿着每行一次 写入
26. 不需要循环,这直接对matrix没行或者每列进行筛选 *** 作apply()
apply(data,col2 or row1, max>0)
27.保留2位小数
a=2.300
a=as.numeric(sprintf(“%.3f”,a))
28。调出假设检验的p value
t.test(data1,data2)$p.value
用法:assign(x, value, pos = -1, envir = as.environment(pos), inherits = FALSE, immediate = TRUE)
assign函数在循环时候,给变量赋值。
举例说明:
1、
for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){
assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ])
}
2、
for (i in 1:3){
assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)
}
ls()
[1] "a1" "a2" "a3" "i"
>a1
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
>a2
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10
>a3
[1] 3 4 5 6 7 8 9 10
1、paste函数可用于字符串连接
用法:paste (..., sep = " ", collapse = NULL),分隔符默认为空格
我们简单举个例子
1)paste("a","b") ##能连接a b
[1] "a b"
paste("a","b","c")
[1] "a b c"
2)设置分隔符paste("a","b",sep="=") ##注意到用等号分隔了
[1] "a=b"
3)连接多个元素paste("a",1:5,sep="") ##会自动每个元素与a相连
[1] "a1""a2""a3""a4""a5"
4)paste("a",1:5,".pdf",sep="") ##比如想批量输出文件名
[1] "a1.pdf""a2.pdf""a3.pdf""a4.pdf""a5.pdf"、
2、collapse参数
谢益辉大佬说这个参源慎数引无数英雄竞折腰啊,大家只会sep
1)paste("a",1,collapse="+") ##注意到了吧,collapse没用上
[1] "a 1"
2)paste(c("a","b","c"),collapse="+") ##这样就很容易理解了,collapse折叠起了元素
[1] "a+b+c"
3)paste("a",1:5,sep="") ##再来更明显的举例
[1] "a1""a2""a3""a4""a5"
4)paste("a",1:5,sep="",collapse="+") ##先在元素间连接,然后折叠
[1] "a1+a2+a3+a4+a5"
3、与paste0函数的区别
paste0函数,默认sep=""是两个函数唯一的区别
paste(c("a","b","c"),1:3)##默认空格符
[1] "a 1""b 2""c 3"
paste(c("a","b","c"),1:3,sep="雹和敬 ")
[1] "a 1""b 2""c 3"
paste(c("a","b","c"),1:3,sep="")
[1] "a1""b2""c3"
如果两个向量长度不同paste(c("a","b","c"),1:5) ##超出范围后继续从前向后连接
[1] "a 1" "b 2" "c 3" "a 4" "b 5"
paste0(c("a","b","c"),1:3)#默认元素连接为sep=""
[1] "a1""b2""c3"
用法:unlist()函数的作用,就是将list结构的数据du,变zhi成非list的数据,即将list数据变成 字符串向量 或者数字向量的形式
如果是向量的话就直接输出向量
例子:
%in%相当于match()函数的一个缩写。用来判断一个数组或矩阵是否包含在另一个数组或矩阵里。举个例子一目了然:
#首先复制两个变量a和b
>a <- 1:5
>b <- 3:7
>a %in% b #看a的元素是否包含在b中输出结果如下:
[1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE
用法:apply(x, MARGIN, FUN, ...)
作用:对 矩阵 的行或列使用函数,或者对 数组 的各个维度使用函数
x为数据对象棚手,MARGIN是维度的下标,MARGIN=1表示行,MARGIN=2表示列,FUN是自己指定的任意或自定义函数
注:数据框dataframe也可以使用apply函数,该函数会自动将数据框转化为矩阵,但前提是数据框中各列的数据类型 必须是数值型,否则会报错。
用法:lapply(x,FUN,...)
作用:对列表中的各个元素使用函数
x是格式为列表的数据源,FUN是任意函数。
intersect(data1,data2):交集
union(data1,data2):并集
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