如何使用 R 计算 CAGR？答案

【问题标题】：How to calculate CAGR using R?如何使用 R 计算 CAGR？
【发布时间】：2022-01-12 12:43:15
【问题描述】：

我有以下数据

df <- structure(list(fin_year = c(2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021
), Total = c(136661.9, 142748.25, 146580.77, 155486.07, 171115.58, 
69265.01)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

我想计算增加时间步长的复合年增长率 (CAGR)。例如，第 2 年 (Y2) 的 CAGR 将通过比较第 1 年和第 2 年之间的增长率来计算，第 3 年 (Y3) 的 CAGR 将通过比较 Y1 和第 3 年之间的增长率、第 3 年的 CAGR 来计算4 (Y3) 将通过比较 Y1 和第 4 年之间的增长率来计算，依此类推。

我可以按如下方式计算 CAGR，但这实际上只是提供了同比增长。

YearOverYear<-function (x,periodsPerYear){
    if(NROW(x)<=periodsPerYear){
      stop("too few rows")
    }
    else{
      indexes<-1:(NROW(x)-periodsPerYear)
      return(c(rep(NA,periodsPerYear),(x[indexes+periodsPerYear]-x[indexes])/x[indexes]))
    }
  }

df1 <- df %>% 
  cbind(YoY=(round((YearOverYear(test1$Total,1)*100),digits=2)))

但我希望它看起来像这样：

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

你可以这样写自己的CAGR函数

CAGR <- function(x) {
  if (length(x) < 1L)
    return(numeric())
  out <- (x / x[[1L]]) ^ (1 / (seq_along(x) - 1)) - 1
  out[[1L]] <- NA_real_
  out
}

测试

> CAGR(df$Total)
[1]          NA  0.04453582  0.03565420  0.04395396  0.05781696 -0.12708232

【讨论】：