python目标寻求解决贴现率变量

如何解决python目标寻求解决贴现率变量

我知道如何使用 numpy irr 和 npv，但是，当其中一个现金流（最终价值）取决于该比率时，我正在努力解决使我的 NPV = 0 的比率。实际上，我需要找到一种方法来编写目标搜索函数，通过更改所有现金流的贴现因子将 NPV 设置为 0。所以解决这样的事情：

现金支出（在这种情况下，市值为负值）
cashflow_1 /（1 + 利率 + 点差）^1
cashflow_2 /（1 + 利率 + 点差）^2
cashflow_3 /（1 + 利率 + 点差）^3
((cashflow_3 * (1 + lt_growth_rate)) / (rate + spread - lt_growth_rate)) / (1 + rate + spread)^3

并且我需要找到价差度量使我的 NPV = 市值的位置，步骤 0，即零值。

这是我到目前为止没有运气的尝试：


import numpy as np
from scipy.optimize import newton,fsolve


def fn(x):
    return np.npv(x,[-tst['mkt_cap'][i] + (tst['fcfe_1'][i]/(1+ x + tst['10y_tsy'][i])) + (tst['fcfe_2'][i]/(1+ x + tst['10y_tsy'][i])**2) + (tst['fcfe_3'][i]/(1+x+tst['10y_tsy'][i])**3) + ((tst['fcfe_3'][i] * (1+terminal_growth))/(tst['10y_tsy'][i] + x - terminal_growth))])

[newton(fn,x0=0) for x in range(len(tst))]

我也尝试过使用这里的 GoalSeek 函数 (https://github.com/DrTol/GoalSeek_Python)

像这样：

[print(GoalSeek(fn,goal,x0)) for i in range(len(tst))]

其中目标为 0 且 x0=.05，一个猜测值

任何帮助将不胜感激！谢谢。

编辑：这里是数据帧的片段，来自主数据帧而不是“tst”，它只是我正在测试的一个切片：

其中“10y_tsy”是每个发行人的 10 年期政府债券（对于不同的住所国家，它们的价值不同），fwiw。

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