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。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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