在python中复制一个excel求解器函数以获得所需的输出

【问题标题】：replicating an excel solver function in python to get required output在python中复制一个excel求解器函数以获得所需的输出
【发布时间】：2021-02-19 22:38:41
【问题描述】：

假设我从第 1 年到第 4 年获得现金流 cf = [30,45,52,67]

和折扣率（零优惠券） rt = [.02,.03,.04,.05]

在python中计算PV是直接的

import numpy as np
import pandas as pd

cf = [30,45,52,67]
rt = [.02,.03,.04,.05]

sum([x[0]/(1+x[1])**(i+1) for i,x in enumerate(zip(cf,rt))])

给我输出 173.1775

现在，如果我希望我的 NPV 为 180（假设），我将简单地在 excel 中运行一个求解，这将调整我的“rt”（通过添加一个全面的分布）

如何在 python 中复制相同的内容？我已经看到/将 SciPy 优化用于其他目的，但不确定如何在这里使用它（或者是否有任何其他解决方案）

【问题讨论】：

标签： python optimization scipy solver

【解决方案1】：

您可以使用scipy.optimize 中的newton（牛顿-拉夫森方法的实现）解决您的问题。

newton 需要一个起点和一个单一参数的函数，当你达到目标时，它的计算结果为零（这不是真的，newton 也可以接受多个变量的函数，但是……）所以我们编写一个函数，接受你的参数并返回newton所需的函数，最后我们调用newton，初始值为0

In [25]: from scipy.optimize import newton
    ...: cf = [30,45,52,67]
    ...: rt = [.02,.03,.04,.05]
    ...: 
    ...: def make_fun(cf, ret, val):
    ...:     def fun(d):
    ...:         return val-sum([x[0]/(1+x[1]+d)**(i+1)for i,x in enumerate(zip(cf,rt))])
    ...:     return fun
    ...: 
    ...: newton(make_fun(cf, rt, 180), 0)
Out[25]: -0.014576385759418057

编辑：当然，您可以为make_fun 选择一个更具描述性的名称……

【讨论】：

完美！！感谢您的代码和解释 - 最有帮助！