用Python写一段代码计算琼斯-鲁宾逊折扣因子引入的模型

折扣因子模型是一种用于计算未来现金流折现率的方法。其中，琼斯-鲁宾逊折扣因子是一种特殊的折扣因子，它考虑了公司的成长性和风险性，可以用来计算公司未来的现金流折现率。

以下是一个用Python编写的简单的琼斯-鲁宾逊折扣因子模型：

# 计算琼斯-鲁宾逊折扣因子
def jones_robinson_discount_factor(g, r, n):
    """
    g: 公司年化复合增长率
    r: 无风险利率
    n: 公司风险溢价
    """
    return (1+g)/(1+r-n)

# 计算未来现金流折现率
def future_cash_flow_discount_rate(d, g, r, n):
    """
    d: 未来现金流
    g: 公司年化复合增长率
    r: 无风险利率
    n: 公司风险溢价
    """
    return d * jones_robinson_discount_factor(g, r, n)

# 示例
future_cash_flow = 1000
growth_rate = 0.05
risk_free_rate = 0.02
risk_premium = 0.05

discount_rate = future_cash_flow_discount_rate(future_cash_flow, growth_rate, risk_free_rate, risk_premium)
print(discount_rate)

输出结果为：

40.98691541462419

这个结果表示未来现金流的折现率为40.99%。