递减的现金流
还记得复利回报会随时间快速增长吗？反过来也成立。随着时间推移，复合贴现因子会把数值迅速压缩接近 0。
例如，$100 在 3% 的年贴现率下贴现 1 年，现值约为 $97.08：
\( \frac{\text{Value}}{(1 + \text{Discount Rate} )^{\text{# of Discount Periods}}} = \frac{\text{\$100}}{(1 + 0.03)^1} = \text{ \$97.08 } \)
但随着贴现期数增加，这个数会迅速变小：
\( \frac{\text{\$100}}{(1 + 0.03)^5} = \text{ \$86.26 } \)
\( \frac{\text{\$100}}{(1 + 0.03)^{10}} = \text{ \$74.41 } \)
这意味着，越晚收到（或支付）的现金流，其现值就越接近 0。
本练习是课程的一部分
Python 金融概念入门
练习说明
- 计算在年通胀率为 3% 情况下，30 年后收到的单笔 $100 的现值，并将其赋给
investment_1。 - 计算相同付款在 50 年和 100 年后收到时的现值，分别赋给
investment_2和investment_3。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
import numpy as np
# Calculate investment_1
investment_1 = np.pv(rate=____, nper=____, pmt=____, fv=____)
print("Investment 1 is worth $" + str(round(-investment_1, 2)) + " in today's dollars")
# Calculate investment_2
investment_2 = np.pv(rate=____, nper=____, pmt=____, fv=____)
print("Investment 2 is worth $" + str(round(-investment_2, 2)) + " in today's dollars")
# Calculate investment_3
investment_3 = ____
print("Investment 3 is worth $" + str(round(-investment_3, 2)) + " in today's dollars")