使用 calc 计算保险实际收益率

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今天某银行的客户经理来推销一个“增额终身寿险”,号称是能锁定3.5%的收益率。 具体来说,就是前5年每年投入一笔钱但是不计息,第6年开始按3.5%的收益率进行计息,听起来似乎很不错,毕竟长期来看利率是下行趋势。 而且现在理财的收益也不高了,能锁定3.5的利率似乎还不错,虽然前5年没算利息,但直觉上似乎利率下降不会太多。

然而在仔细计算一下,我发现情况完全不是那么一回事。 假设利率是x那么根据等比数列求和公式可以知道第5年的金额应该变成 (1-x^5)/1-x, 因此可以得到等式 (1-x^5)*x/(1-x) = 5*1.035. 对于我这种数学渣来说,这种公式完全不会计算,不过好在我有 Emacs

那么,让我们运行 M-x calc,输入 'fsolve((1-x^5)*x/(1-x) = 5*1.035,x) 就可以得到结果如下:

fsolve((1-x^5)*x/(1-x) = 5*1.035,x)
x = [0.999999999998, 1.01148914259, (-1.29523147819, 0.862841415432), (0.289486906893, -1.42424965717), (-1.29523147819, -0.862841415432), (0.289486906893, 1.42424965717)]_n4

可以看出,x的求值为 1.01148914259,也就是说实际收益率只有不到 1.15% 而已,跟直观感觉真的差别巨大啊。

内容概要:本文围绕SecureCRT自动化脚本开发在毕业设计中的应用,系统介绍了如何利用SecureCRT的脚本功能(支持Python、VBScript等)提升计算机、网络工程等相关专业毕业设计的效率与质量。文章从关键概念入手,阐明了SecureCRT脚本的核心对象(如crt、Screen、Session)及其在解决多设备调试、重复操作、跨场景验证等毕业设计常见痛点中的价值。通过三个典型应用场景——网络设备配置一致性验证、嵌入式系统稳定性测试、云平台CLI兼容性测试,展示了脚本的实际赋能效果,并以Python实现的交换机端口安全配置验证脚本为例,深入解析了会话管理、屏幕同步、输出解析、异常处理和结果导出等关键技术细节。最后展望了低代码化、AI辅助调试和云边协同等未来发展趋势。; 适合人群:计算机、网络工程、物联网、云计算等相关专业,具备一定编程基础(尤其是Python)的本科或研究生毕业生,以及需要进行设备自动化操作的科研人员; 使用场景及目标:①实现批量网络设备配置的自动验证与报告生成;②长时间自动化采集嵌入式系统串口数据;③批量执行云平台CLI命令并分析兼容性差异;目标是提升毕业设计的操作效率、增强实验可复现性与数据严谨性; 阅读建议:建议读者结合自身毕业设计课题,参考文中代码案例进行本地实践,重点关注异常处理机制与正则表达式的适配,并注意敏感信息(如密码)的加密管理,同时可探索将脚本与外部工具(如Excel、数据库)集成以增强结果分析能力。
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