
利用excel单变量模拟计算月还款额
现在买房、买车、装修等都是采用的分期付款的方式,我们如何计算这些分期付款的方式呢,今天我们利用excel单变量模拟计算月还款额的操作方法。
单变量模拟运算主要用来分析当其他因素不变时, 一个参数的变化对目标值的影响。假设某企业推出 10 万元汽车,顾客可以使用分期付款方式支付,要求首付为 20000,年限为 10 年,目前的年利率为 4.52%,分月偿还。 则利用函数可以计算出每月的偿还额, 然后建立单变量模拟运算表,快速求出不同年利率情况下客户需要支付的金额和公司的回款总额。
1、打开一个excel工作表,切换到“单变量模拟销售”工作表。
图1
2、选择单元格 D3,切换到【公式】选项卡,在【函数库】组中单击【财务】下拉按钮,选择PMT函数。
3、弹出 【函数参数】 对话框,在 Rate(比率) 、Nper (期数) 和 Pv (现值)中分别输入 C3/2、B6*12和 B5。
图2
4、单击【确定】按钮。
函数 PMT 是用于计算在固定利率下,贷款的等额分期偿还额。格式为 PMT(Rate,Nper,Pv,Fv,Type),其中各参数含义如下。
Rate 表示贷款利率。
Nper 表示该项贷款的付款总数。
Pv 表示现值,或一系列未来付款的当前值的累积和,也称为本金。
Fv 表示未来值,或在最后一次付款后希望得到的现金余额,如果省略 Fv,则假设其值为零,也就是一笔贷款的未来值为零。
Type 的值为数字 0 或 1,用以指定各期的付款时间是在期初还是期末。
5、单元格 D3 中得到年利率为 4.52%时顾客每月还款额为 1941 元,也可以直接在单元格 D3 中输入公式=PMT(C3/2,B6*12,B5),按下 Enter 键后得到结果。
图3
6、选择单元格 E3,切换到【公式】选项卡,在【函数库】组中单击【财务】下拉按钮,选择 FV 函数。
7、弹出 【函数参数】 对话框,在 Rate(比率) 、Nper(期数) 、Pmt(每期还款)和 Pv(现值)文本框中分别输入 C3/12、 B7、D3 和——B4。
图4
8、单击【确定】按钮。
9、在单元格 E3 中得到公司回款总额的计算结果为 26071,也可以直接向单元格 E3 中输入公式=FV(C3/12,B7,D3,-B4),按下 Enter 键得到结果。
图5
结果表示年限为 10 年,首付为 20000,年利率为 4.52%,公司在 3 个月后可以得到 26071 的回款额。 这个数额是把首付和前 3 个月公司得到的回款转换为 3 个月后的未来值,并且进行加总得到的。
10、选择单元格区域 C3:E7,切换到【数据】选项卡,在【数据工具】组中单击【假设分析】下拉按钮,执行【数据表】命令。
11、弹出 【数据表】 对话框,单击【输入引用列的单元格】文本框右侧的折叠按钮。
图6
所谓“引用列的单元格” ,即模拟运算表的模拟数据(最左列数据)要代替公式中的单元格地址。本例的模拟运算表是关于利率的模拟数据,所以指定为$C$3,即年利率所在的单元格为引用列的单元格。为了方便,通常称其为模拟运算表的列变量。
12、在“单变量模拟销售”工作表中选择单元格 C3,单击【数据表——输入引用列的单元格】对话框右侧的折叠按钮,展开对话框。
图7
13、返回【数据表】对话框,单击【确定】按钮。
图8
14、在excel单元格区域D4:D7中得到不同年利率对应的顾客每个月应该偿还的金额,在单元格区域 E4:E7 中得到企业在对应利率的回款额。
图9
选择单元格区域 D8:E7,编辑栏中显示公式为{=表(,C3)},表示其是一个以 C3 为列变量的模拟运算表。与一般的计算公式相似,当改变模拟数据时,模拟运算表的数据会自动重新计算。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30