tvm 包中的 XIRR 函数提供的结果与 Excel 中的 XIRR 不同

Question

我正在尝试根据以下现金流计算 IRR，并使用 tvm::xirr 得到与 Excel 中的 XIRR 相比略有不同的结果。

Dates= c("2020-12-31", "2021-12-31")

CF = c(-18965299.53, 18884929.89)

library(tvm)
xirr(CF, Dates, comp_freq = Inf)

= -0.004270912

与使用 Excel 的 -0.00423772 相比（即使我修改 comp_freq，结果也不匹配）。

这是一个简化的示例，但在其他情况下差异会变得更大。

有人知道如何调整公式，使其得到与 Excel 相同的结果吗？

我知道我可以构建自己的代码来计算 IRR，但我更喜欢使用这个函数，因为我有一个巨大的数据库，每日现金流量不规则。

谢谢

Answer 1

我阅读了 TVM 和 Excel XIRR 的文档。如果您使用相同的参数，您会发现相同的结果（您可以选择精度级别）。

我在 R 中复制 excel 的代码是：

library(tvm)
Dates= c("2020-12-31", "2021-12-31")
DatesReal= as.Date(Dates)
CF = c(-18965299.53, 18884929.89)
xirr(CF, DatesReal, comp_freq = 1, maxiter=100, tol=0.00000001)

TVM 利用名为 uniroot 的算法来查找 IRR。因此，您可以包含参数，例如查找结果的最大迭代次数 (maxiter) 和所需的精度/收敛容差 (tol)。

Excel也使用交互技术。 XIRR 循环计算，直到结果精确到 0.000001% 以内（相当于 tol=0.00000001），并且迭代次数限制为 100 次（相当于 maxiter=100）。

您的示例中两种技术的结果都是 -0.00423772。

Answer 2

我遇到了类似的问题，我有一个季度数据，excel 和 R 带来了不同的值，例如excel 中的以下 =XIRR(I2:I28, B2:B28) 带来的值为 2.9802E-09。

在 R 中，以下代码：
xirr(cf = NCF, d = Date, comp_freq = 4,maxiter=100, tol=0.00000001, lower =0,upper = 10) 带来的值为 -0.612。

我不太确定是什么导致了这种差异。有人可以帮忙吗？