Excel能力之大
要认真学习
虽说已经入秋了,但广州的太阳还是那么毒。。。
此时超模君一边吹着空调一边码着字。
最近,超模君正在跟进一个金融性产品(数学+金融,完美)的项目,原本技术团队想用MATLAB和Python秀一把技术,没想到被Excel虐了一把。
数据初步处理和基础计算,还真的要用Excel!!!
未来值FV函数:
在计算过程中,我们经常会遇到某项投资到期后,本金和利息一共有多少钱的问题。
此时可以直接利用Excel函数中的FV(终值)进行计算,就能很快得出结果了。
FV函数的语法形式为:FV (Rate,Nper,Pmt,Pv,Type)
大致说明一下这些字母的含义:
Rate:投资产品的利率;
Nper:总投资(或贷款)期数;
Pmt:每期投资(或贷款)的金额;
Pv:现值,也称为本金,也就是拿多少钱投资;
Type:数字0或1,是指定付款时间是在期初还是期末,如果省略,则假设其值为0。
了解每个字母代表的含义后,只需要在相应的位置填入数字,按一下确定就能得到结果了。
举个栗子:
假如刘强西在投哪网每月定投1000块钱,收益率就按10%计算,那么3年后刘强西能获得多少钱呢?
这里我们可以看到,因为是每月固定投资1000块钱,所以利率和时间都是以月为单位。
公式写为:FV(10%/12,36,-1000,0,0),最终结果为:41781.8元
注:Pmt之所以写成-1000,是因为这是每月支出的金额,所以用“-”表示支出;
Pv表示最开始的资金,如果账户上一分钱都没有,则为0;
现值PV函数:
PV一般是用来计算某项投资的现值,意思也就是为了实现N年后拥有M元,你现在投资多少钱。
PV函数的语法形式为:PV (Rate,Nper,Pmt,Fv,Type)
举个栗子:
刘强西的目标是3年后攒够5万块钱(买房是买不起的咯),现在某平台有款理财产品年化收益率是8%,那么刘强西要那多少钱做投资,才能确保目标实现呢?
结果表明,刘强西要投39691.6元3年后才有5万块,有点心塞。。。
这里就会有模友问,如果想计算每月拿出多少钱做投资呢,那要怎么算?
其实很简单,可以再基础结论上“÷12”,或者直接计算Pmt也行。(但要注意,时间统一成“月”)
内部收益率公式IRR:
IRR其实表示的是内部收益率,每一个投资会产生相应的产生一系列的现金流转,IRR就是通过一系列的现金流量,反推出一个实际利率。
IRR函数的语法形式为:IRR(Values,Guess)
IRR:收益率;
Values:现金流;
Guess:预估值。
还有个栗子:
这次,刘强西在光棍节用信用卡刷了2万块(老板就是不一样),然后选择12期还款,当时信用卡的手续费为0.6%,所以总共要支付的手续费为20000*0.6%*12=1440元。
所以每期还款为:20000/12+1440/12=1786.67元。
此时将刷卡金额20000和每期还款1786.67组成一列,之后便可以用用IRR计算每期利率(看,就在红框里)
想得到年利率,就直接把月利率×12就可以啦!
不连续投资的收益率公式XIRR:
刚才讲的IRR公式是比较适合有规律的投资或者贷款,但其实很多时候我们的经济行为都很任性。
比如这个月手上钱多,诶,扔个2000到投哪网;下个月剁手比较严重,则从投哪网拿些钱出来。
那这样要如何核算理财收益?那就要用XIRR。
XIRR函数的语法形式为:XIR(Values,Dates,Guess)
XIRR:不定期投资收益率;
Values:现金流;
Date:投资时间;
Guess:预估值。
继续吃栗子:
刘强西在1月4号买了3000元投哪网的月安心,在10号的时候又买了3000元,然后16号买了5000元,又在8月10日和10月10日,各又买了10000元。
那问题就来了,到10月底,该基金账户上总共就有35000元,那这种情况下的收益率是多少呢?
这个计算结果就是最后的年利率(因为是不定期投资,所以不用再乘以12了),也就是说这一次刘强西的实际收益率就是39.19%。
虽然看起来是有点复杂,但是数据录入准确的话,计算还是很方便的。
方法讲完了,那就来做做题吧:
如果选择一个年化收益10%的理财产品,每月存1000(无鸭梨吧),20年后,你将有多少钱呢?
如果算不清,那就交给投哪网吧
一个券商+国资背景且有银行存管的理财产品
新手标(7天)年化可达惊人的9%
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更重要的是:
作为安全运营五年多的老平台,投哪网管理团队业内知名,目前成交额突破397亿。
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接下来看看它的资产类型。投哪网主要做机动车抵押贷款,资产相对安全。
因为车贷项目标的金额比较小,车也容易变现流动性好。只要汽车估值高于贷款额度,坏账率就很低了。
而且投哪网项目源于线下300多家直营网点,项目来源比较靠谱,虚假标的嫌隙降低。
初步来看,平台资产相对优质,项目来源真实可靠,风险大打折扣。
平台风控体系采用的是“传统信贷工场+大数据征信体系”。即结合金融大数据获取信息,像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。
专业角度讲,就是利用消费场景、大数据、反欺诈系统、决策引擎等金融科技手段,通过强大的量化系统,减少人工操作,降低操作风险。
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