En matemáticas financieras, usted está buscando en un problema de interés compuesto tasas ( $\mathbf{n}$ compoundment períodos), donde $100x$ es el porcentaje de la tasa de interés o rendimiento y el $\mathbf{x}$ relativo de la tasa de acumulación de cada período. Al $n$ es el número de compoundment períodos por año, $\mathbf{nx}$ es la tasa de interés anual nominal y $\mathbf{f(x)}$ es una radio sin unidades cantidad comparar el crecimiento en $\mathbf{n}$ periodos con el crecimiento en un solo periodo, y es aplicable, por ejemplo, en una hipoteca de tasa fija al $n=12$. En este contexto, $\mathbf{x \cdot f(x)}$ es la tasa anual equivalente, también conocido como tasa de porcentaje anual (APR), anual tasa equivalente (TAE), y otros de diversas combinaciones de
$$
\text{anual/-}
\quad
\text{eficaz/equivalente/-}
\quad
\text{interés/porcentaje/-}
\quad
\text{precio/rendimiento}
$$
(es decir, alrededor de 42 diferentes lenguajes si se requiere por lo menos una de las palabras 'anual', 'efectivo' o 'equivalente' -- para tener claro de qué estamos hablando --- pero permitir que su orden para ser intercambiados si el uso de dos).
Generalmente, el problema está dado no tiene el $x$ en el denominador, haciendo que el problema fácilmente solucionable con logaritmos y una relación de futuro y de los valores actuales. La mayoría de las calculadoras financieras tienen una manera de resolver este directamente. Hay sin duda una buena web de recursos. Una vez que podía programa esta en Javascript para su uso sin conexión; alguien que probablemente ya tiene.
Sin estos recursos, o si la programación del mismo, aquí está lo que usted necesita (y no deben) conocer acerca de $f(x)$.
Primero algunas de las muchas alternativas algebraicas formas
(para $x\in\mathbb{R}$ $n\in\mathbb{Z}$ positivos):
$$
\eqalign{
f(x)
&=\frac{(1+x)^n-1}{x}
=\sum_{k=1}^n
\href{http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_coefficient}{\binom{n}{k}}
x^{k-1}
}
$$
y factorizations (quizás también de interés para las matemáticas majors):
$$
\eqalign{
f(x)
&=\frac{(1+x)^n-1}{(1+x)-1}
=\prod_{k=1}^{n-1}
\left(x+1-
\href{http://en.wikipedia.org/wiki/Root_of_unity}{e^{\frac{2\pi ik}{n}}}
\right)
=\prod_{1<\href{http://en.wikipedia.org/wiki/Divisibility}{d|n}}
\href{http://en.wikipedia.org/wiki/Cyclotomic_polynomial}{\Phi_d}
\left(x+1\right)
\cr
&=\left(x+2\right)^{
\left\lfloor\frac{ n }2\right\rfloor
-\left\lfloor\frac{n-1}2\right\rfloor}
\prod_{k=1}^{\href{http://en.wikipedia.org/wiki/Floor_function}{
\left\lfloor\frac{n-1}2\right\rfloor}}
\left(x^2+\left(2\sin\tfrac{k\pi}{n}\right)^2(x+1)\right)
\cr
}
$$
La primera línea le da la misma forma que dio como punto de partida para este problema, es decir, el crecimiento relativo de $n$ de los períodos de capitalización en comparación con el crecimiento de un período. La segunda fórmula se obtiene una expresión para $f(x)$ como monic polinomio de grado $n-1$, con los multiplicadores de las diversas potencias de $x$ conocido como los coeficientes binomiales.
La segunda línea da una alternativa para las representaciones, que son bastante significativos en el plano complejo y en la escuela primaria de la teoría de números. Estas ecuaciones decir que las raíces del polinomio $f(x)$ mentira en un círculo unitario con centro en el $-1$ y están igualmente espaciados de forma regular $n$-gon, con la excepción de la quita de raíz en $x=0$ en el denominador de la LHS. Cada raíz $e^{\frac{2\pi ik}{n}}-1$ hace un ángulo de $\frac{2\pi ik}{n}$ con el real positiva del eje que se extiende radialmente desde $-1$. La fórmula de la RHS dice que estas raíces pueden ser agrupados por el denominador de $\frac{k}{n}$ en términos mínimos.
La tercera línea se realiza otra agrupación, en cuadrática factores correspondientes a los pares de complejo conjugado raíces, excepto por un factor linear $x+2$ de la raíz a las $-2$ en el caso de $n$ es incluso; este último opcional de bits se realiza con la expresión
$\left\lfloor\frac{ n }2\right\rfloor
-\left\lfloor\frac{n-1}2\right\rfloor
=\href{http://en.wikipedia.org/wiki/Floor_function#Mod_operator}{(n-1)-
2\left\lfloor\frac{n-1}2\right\rfloor}$,
que le da el resto de $n-1$ modulo $2$, es decir, se $0$ o $1$ dependiendo de si $n$ es par o impar. Todos los coeficientes aquí están otra vez real, y todos los factores son irreducibles sobre la realidad de los campos.
Una consecuencia interesante de esta, mirando a $f(0)$, es que
$$
\prod_{k=1}^{\left\lfloor\frac{n-1}2\right\rfloor}
\sin^2\tfrac{k\pi}{n}
=\frac{n}{2^{n-1}}.
$$
Next, $f$ is increasing for $x>0$ and $n>1$,
como puede verse a partir de su derivada:
$$
\eqalign{
f\,'(x)
&=\frac{(x+1)^{n-1}\big((n-1)x-1\big)+1}{x^2}
=\sum_{k=2}^n
\href{http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_coefficient}{\binom{n}{k}}
(k-1)x^{k-2}
}
$$
Extra notes:
- $f(x)<\frac{e^{nx}-1}{x}$ for $x>-1$. Both sides approach $n$ as $x \rightarrow 0$. The inequality actually holds for all $x>-1$ and is strict for $x\ne0$. This follows from observing that $\ln(1+x)$ is increasing and convex with tangent line $y=x$ en el origen.
- La definición de $f(0)=n$ (o tomar el binomio suma de la energía como nuestra definición) harían $f$ continua en $0$, extendiendo el dominio de a $(-1,\infty)$, ya que el $f(x)$ enfoques de la derivada de la función de potencia con potencia $n$$x \rightarrow 0$.
- Para $n=1$, $f(x)$ también es $1$.
- $\frac{x}{n}f(\frac{x}{n}) \rightarrow e^x-1$ $n \rightarrow \infty$.
- Con $f(0)=0$, el derivado $f\,'(0)=\frac{n(n-1)}{2}$ existe y es continua.
- $f\,'(x)=1$ $n=2$.
- La solución de $y=f(x)$ $x$ $y$ tendrá una solución para $y>n$ ($y\ge n$ si permitimos $x=0$), y no hay soluciones para $y<n$. Hay una serie de métodos para rootfinding, y algunos especializados para polinomios. El método de Newton, el más simple interseccion método, una combinación de interseccion y la secante que resulta en una versión simplificada de Brent del método (como @JM señalado), o una matriz de método como @NickAlger menciona podría ser utilizado para encontrar las $x$. Para Newton-s método, utilice la función de destino $F(x)=f(x)-y$, y un valor de inicio, tales como
$$x_0=\frac3{2n}\left(\sqrt{1+\frac83\left(\frac{y}{n}-1\right)}-1\right)$$
iterativa encontrar la raíz de $F$ varias veces la configuración de $x_{n+1}=x_n+\Delta x_n$
$$
-\Delta x_n=\frac{F(x)}{F\,'(x)}=\frac{f(x)-y}{f\,'(x)}=
\frac{x\left[(1+x)^n-(1+xy)\right]}{1-(1+x)^{n-1}\left[1-(n-1)x\right]}
$$
(donde he omitido los $n$ subíndice después de cada una de las $x$ y
encapsulado el signo negativo de $\Delta x_n$ en la LHS, por razones de brevedad).
Esto puede parecer más complicado de lo que interseccion, pero la convergencia es mucho más rápida, por lo menos iteraciones son necesarias para obtener una respuesta precisa. (El valor de $x_0$ arriba viene de usar el límite superior $\frac{e^{nx}-1}{x}$ como una estimación de $f(x)$, ampliando $e^{nx}$ en una serie de Taylor, la simplificación y el uso de la ecuación de segundo grado en el menor resto de los términos.)
Finalmente, en el problema, $n=8$, lo $f(x)=y=11>8$ tiene solución $x \approx 0.08928634$ o $8.93$%.
Aquí es un ejemplo de la solución usando el método de Newton y la salvia (en línea), lo cual es correcto a una decena de lugares después de la tercera iteración (y a cerca de un centenar de después de la séptima!):
n = 8
y = 11
F,f,x = var('F,f,x')
f = ((1+x)^n - 1) / x
F = x - x * ((1+x)^n - (1+x*y)) / (1 - (1+x)^(n-1) * (1-(n-1)*x))
x = 3/2/n * (sqrt(1 + 8/3*(y/n - 1)) - 1) # x_0
x = x.n(digits=100)
for i in range(10):
e = (f(x) - y).n(digits=100) # error
print i, x.n(), e.n()
x = (F(x)).n(digits=100) # next estimate
# i x e:
0 0.0776650429449553 -0.452683820096624
1 0.0895542025788610 0.0106779696847534
2 0.0892864798024252 5.56813083089398e-6
3 0.0892863400500602 1.51628362736157e-12
4 0.0892863400500221 1.12440509060997e-25
5 0.0892863400500221 6.18311776700343e-52
6 0.0892863400500221 -1.71448108692341e-99
7 0.0892863400500221 0.000000000000000
8 0.0892863400500221 -2.28597478256455e-100
9 0.0892863400500221 9.14389913025820e-100