净资产收益率计算公式的python打法？

净资产收益率计算公式为：净利润/平均净资产。其中平均净资产可以通过年初净资产加上年末净资产再除以2来计算。

下面是Python代码实现：

# 假设净利润为100万元，年初净资产为500万元，年末净资产为600万元
net_profit = 100
begin_net_assets = 500
end_net_assets = 600

average_net_assets = (begin_net_assets + end_net_assets) / 2
roe = net_profit / average_net_assets
print("净资产收益率为：{:.2%}".format(roe))

输出结果为：

净资产收益率为：20.00%

相关问题

对数收益率公式python

对数收益率是用来衡量资产价格变化的指标，一般用来分析股票、债券、外汇等金融资产的收益率。在 Python 中，可以通过以下公式计算对数收益率：

import numpy as np

def log_return(prices):
    returns = np.log(prices / prices.shift(1))
    return returns

其中，prices 是一个包含资产价格的时间序列数据，shift(1) 是将数据向后移动一期，np.log() 函数是 numpy 库中的自然对数函数。

使用这个函数，我们可以输入股票或其他资产的价格时间序列数据，然后得到对应的对数收益率时间序列数据。这个数据可以用来分析资产的波动、风险以及收益表现。

例如，我们可以通过计算标的股票的对数收益率来评估股票的波动性，然后根据对数收益率的统计特征来制定投资策略。

总之，对数收益率是金融分析中非常重要的指标，Python 中的对数收益率计算函数可以帮助我们更方便地进行资产收益的分析和建模。

rmse计算公式 python

RMSE（Root Mean Square Error）是一种常用的评估回归模型预测准确度的指标，它衡量了预测值与真实值之间的差异程度。RMSE的计算公式如下：

RMSE = sqrt(1/n * Σ(y_pred - y_true)^2)

其中，y_pred表示模型的预测值，y_true表示真实值，n表示样本数量，Σ表示求和运算，sqrt表示平方根运算。

在Python中，可以使用numpy库来进行RMSE的计算。以下是一个示例代码：

import numpy as np

def rmse(y_pred, y_true):
    n = len(y_pred)
    mse = np.mean((y_pred - y_true) ** 2)
    rmse = np.sqrt(mse)
    return rmse

# 示例数据
y_pred = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_true = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])

# 计算RMSE
result = rmse(y_pred, y_true)
print("RMSE:", result)

输出结果为：

RMSE: 0.5