NPER用计算机怎么算,计算机财务管理第三章详解.doc

计算机财务管理

第三章 EXCEL在资金时间价值计算中的应用

货币的时间价值,是财务管理的基础。这一章除了对基本理论和公式进行归纳,还重点介绍了Excel中的年金计算函数,它们是全书乃至全部金融计算的通用工具。最后设计了一组有现实背景的简单示例。

第一节 货币时间价值

一、货币的时间价值

货币的时间价值有两种表示方式:一种是绝对方式,即利息,它是一定量货币——称为本金,在一定时间内产生增值的绝对数额;另一种是相对方式,即利率,它是用百分比表示的货币随时间推移所产生增值与本金之间的比率。

按照计算基数的不同,利息的计算有以下两种形式:单利和复利。

㈠ 单利

每次计算利息时,都以本金作为计算基数。   I = P·r·n

㈡ 复利

每次计算利息时,都以上期期末的本利和作为计算基数。这时不仅要计算本金的利息,还要计算利息的利息,俗称“利滚利”。

I = P·[(1+r)n?1]

二、货币时间价值的计算

时间价值计算公式

资金时间价值复利计算公式表

项目计算公式系数系数之间的关系复利终值(1+i)n称为复利终值系数,记作(s/p,i,n)复利终值系数与复利现值系数互为倒数复利现值(1+i) –n称为复利现值系数,记作(p/s,i,n)年金终值称为年金终值系数,记作(S/A,i,n)年金终值系数的倒数为偿债基金系数称为偿债基金系数,记作(A/P,i,n)年金现值称为年金现值系数,记作(P/A,i,n)年金现值系数的倒数为投资回收系数称为年本金回收系数,记作(A/P,i,n)

第二节 货币时间价值函数

在Excel中,有一组用于时间价值计算的函数,这组函数之间是相互关联的,并且可以互为参数。他们通过一个公式联系起来,组成有内在联系的函数群。理解它们之间的这种内在联系,对于正确使用这些函数有很大帮助。

一、函数功能及其参数

关于时间价值函数的参数说明:

rate :每期利率

nper:年金处理中的总期数

pmt:每期固定支付或收入的数额,即年金

pv:初始值,为一选择性参数。如果此参数省略,则假设其值为0

fv:终值,为一选择性参数。如果此参数省略,则假设其值为0

type:年金类型。其值可以为0或1,0代表普通年金;1代表先付年,默认值为0

㈠ Excel中的常用时间价值函数的语法、参数和功能。

1、FV()函数——终值

语法参数:FV(rate,nper,pmt,pv,type)

功能:计算现金流量的终值。如果pv不为零,则表明有初始现金流量。

2、 PV()函数——现值

语法参数:PV(rate,nper,pmt,fv,type)

功能:计算现金流量的现值。如果fv不为零,则表明最后一期期末有现金流量 。

3、RATE()函数——利率

语法参数:

RATE(nper,pmt,pv,fv,type,guess)

功能:计算利率。如果计算结果不收敛,可以用guess参数给定估计值重新计算。guess默认值为10%。

4、NPER()函数——期数

语法参数:

NPER(rate,pmt,pv,fv,type)

功能:计算现金流量期数

5、PMT()函数——年金

语法参数:PMT(rate,nper,pv,fv,type)

功能:计算年金每期现金流量。

6、PPMT()函数——本金

语法参数:

PPMT(rate,per,nper,pv,fv,type)

功能:计算年金第per的现金流量中本金部分。

7、IPMT()函数——利息

语法参数:

IPMT(rate,per,nper,pv,fv,type)

功能:计算年金第per期的现金流量中的利息部分。

8、CUMPRINC()函数——累计本金

语法参数:

CUMPRINC(rate,nper,pv,start_period,end_period,type)

功能:计算年金每期现金流量累加结果中的本金部分。

9、CUMIPMT()函数——累计利息

语法参数:

CUMIPMT(rate,nper,pv,start_period,end_period,type)

功能:计算年金每期现金流量累加结果中的利息部分。

㈡ 使用这些各函数时要注意其参数

1、pmt参数作为每期发生的现金流量,在整个年金期间其值保持不变;

2、type = 0或省略表示各期现金流量发生在期末,即普通年金;type = 1表示各期现金流量发生在期初,即预付年金;

应确认所指定的rate和nper单位的一致性。

在所有参数中,支出的款项表示为负数,收入的款项表示为整数。

CUMIPMT()和CUMPRINC()函数中的参数PV必须

<think>好的,用户现在问的是如何使用DeepSeek和自己的数据库做二次开发。首先,我需要理解用户的需求。DeepSeek可能是一个大语言模型,类似于LLaMA或GPT,用户想要结合自己的数据库进行二次开发,可能是想定制模型,使其能够访问特定的数据,或者在企业内部应用中使用。 首先,回顾之前的对话历史,用户之前询问了关于GPU选择的详细建议,现在转向了模型的应用开发,可能是在确定硬件配置后,想开始实际的项目开发。用户可能是开发者或者技术团队的成员,需要将模型与自有数据结合,可能用于企业内部的问答系统、数据分析或其他业务场景。 接下来,我需要考虑用户可能的深层需求。用户提到“二次开发”,可能意味着他们希望定制模型,而不仅仅是使用预训练模型。结合自己的数据库,可能需要模型能够访问和利用这些数据,比如进行RAG(检索增强生成)、微调模型以适应特定领域,或者构建一个端到端的应用系统。 需要分步骤回答这个问题。首先,可能需要介绍整体流程,比如数据准备、模型选择、微调、RAG集成、部署等。然后,每个步骤详细说明,给出具体的工具和方法,比如使用Hugging Face的Transformers库,或者DeepSeek的API。还要考虑用户可能遇到的挑战,比如数据隐私、计资源限制,以及如何优化模型性能。 此外,用户可能需要代码示例或工具推荐,比如如何连接数据库,如何处理数据,如何配置模型参数。需要确保建议的实用性和可操作性,尤其是针对不同规模的企业,可能从个人开发者到企业级应用都有不同的解决方案。 还需要注意DeepSeek的具体情况,比如它是否提供API,是否有开源版本,支持的微调方法,以及如何处理数据隐私问题。如果用户使用的是本地部署的DeepSeek模型,可能需要考虑模型的大小和所需的硬件资源,是否与之前建议的GPU配置匹配。 可能还需要提到评估和优化,比如如何测试模型在二次开发后的性能,如何进行A/B测试,以及如何监控和维护系统。同时,提醒用户注意法律和合规问题,尤其是在处理敏感数据时。 最后,总结关键点,确保用户有一个清晰的路线图,从数据准备到部署,每个步骤都有明确的指导。可能还需要提供进一步的帮助选项,比如具体的技术细节或案例,根据用户的具体需求进行深入解答。</think>以下是结合DeepSeek大模型与自有数据库进行二次开发的完整技术方案,涵盖从数据准备到部署落地的全流程: --- ### **一、核心开发流程** ```mermaid graph TD A[数据准备] --> B[模型选择] B --> C[微调训练] C --> D[RAG增强] D --> E[API部署] E --> F[业务集成] ``` --- ### **二、关键步骤详解** #### **1. 数据准备与清洗** - **数据库接入**: ```python # 示例:从SQL数据库加载数据 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/dbname') query = "SELECT id, content FROM knowledge_base WHERE category='tech'" df = pd.read_sql(query, engine) ``` - **数据格式化**: - 对话数据:转换为`{"instruction":"...", "input":"...", "output":"..."}`格式 - 知识数据:构建`<title, content, embedding>`三元组 #### **2. 模型选型策略** | 模型类型 | 适用场景 | 推荐版本 | |-------------------|----------------------------|-------------------------| | DeepSeek-7B | 通用问答/垂直领域微调 | deepseek-llm-7b-chat | | DeepSeek-MoE-16B | 高推理效率的多任务处理 | deepseek-moe-16b-chat | | DeepSeek-67B | 复杂逻辑推理/专业领域分析 | deepseek-67b-base | #### **3. 微调训练方案** - **LoRA高效微调**: ```python from peft import LoraConfig lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.05, bias="none" ) ``` - **全参数微调**(需多卡): ```bash # 启动分布式训练 torchrun --nproc_per_node=4 finetune.py \ --model_name deepseek-7b \ --batch_size_per_gpu 4 ``` #### **4. RAG增强实现** - **向量数据库构建**: ```python from langchain.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-base-zh") vector_db = Chroma.from_documents(docs, embeddings, persist_dir="./chroma_db") ``` - **检索增强推理**: ```python def rag_inference(query): docs = vector_db.similarity_search(query, k=3) context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs]) prompt = f"基于以下信息:{context}\n\n问题:{query}" return model.generate(prompt) ``` #### **5. 部署与优化** - **API服务封装**: ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/chat") async def chat_endpoint(request: dict): response = model.generate( request["prompt"], max_length=1024, temperature=0.7 ) return {"response": response} ``` - **性能优化技巧**: - 使用vLLM加速推理:`--tensor_parallel_size 2 --quantization awq` - 开启FlashAttention-2优化 --- ### **三、典型应用场景** #### **1. 企业知识库问答** ```python # 知识检索增强示例 def enterprise_qa(question): # 第一步:从数据库检索 related_knowledge = search_erp_database(question) # 第二步:构造增强prompt prompt_template = """你是一名ERP系统专家,请根据以下信息回答问题: [系统文档] {knowledge} 问题:{question}""" # 第三步:调用微调后的模型 return deepseek_api(prompt_template.format( knowledge=related_knowledge, question=question )) ``` #### **2. 数据库智能查询** ```python # 自然语言转SQL def nl2sql(question): schema = get_db_schema() # 获取数据库schema prompt = f"""将以下问题转换为SQL查询语句: 数据库结构:{schema} 问题:{question} SQL:""" response = model.generate(prompt) return validate_sql(response) # SQL语法校验 ``` #### **3. 私有化数据分析** ```python # 自动化报告生成 def generate_report(metrics): raw_data = fetch_from_dwh(metrics) # 数据仓库查询 insights = model.generate(f"分析以下数据:{raw_data},总结3个关键结论") return format_as_html(insights) ``` --- ### **四、安全与合规建议** 1. **数据脱敏处理**: ```python from presidio_analyzer import AnalyzerEngine analyzer = AnalyzerEngine() results = analyzer.analyze(text=text, language="zh") ``` 2. **访问控制**: - 基于角色的API访问权限(RBAC) - 请求频率限制:`FastAPI-Limiter` 3. **审计日志**: ```python @app.middleware("http") async def log_requests(request, call_next): start_time = time.time() response = await call_next(request) log_db.insert({ "path": request.url.path, "status": response.status_code, "latency": time.time()-start_time }) return response ``` --- ### **五、硬件配置推荐** 根据GPU选择指南(参考前文),典型配置方案: - **开发环境**:RTX 4090 24GB(本地调试7B模型) - **生产环境**: - 中小规模:2×A100 80GB(支持70B模型推理) - 企业级:8×H100 80GB集群(千亿模型训练) --- 如果需要具体场景的代码实现(如与MySQL/Oracle的深度集成),或希望获得某行业(金融/医疗/制造)的定制方案,可进一步说明需求细节。
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