102=8/(1+y)+8/(1+y)^2+8/(1+y)^3+8/(1+y)^4+108/(1+y)^5,插值法求解y

一般在利率、年数、年金或复利系数三者中已知两个求第三个.假设求利率i,则根据利率i下的系数,找出其临近的大小系数各一个,用这两系数对应的利率求出i的方法.

你的说是插值法吧,CPA的教材第二章的题目么……
给你找个现成的答案
59×（1＋r）^－1＋59×（1＋r）^－2＋59×（1＋r）^－3＋59×（1＋r）^－4＋（59＋1250）×（1＋r）^－5＝1000（元）
这个计算式可以转变为59×（P/A,r,5）+1250×（P/F,r,5）＝1000
当r＝9%时,59×3.8897+1250×0.6449＝229.4923+806.125＝1035.6171 000元
当r＝12%时,59×3.6048+1250×0.5674＝212.6832+709.25＝921.93321000元
因此,9%插值法计算如下：
现值 利率
1035.617 9%
1000 r
921.9332 12%
（1035.617－1000）/（1035.617－921.9332）＝（9％-r）/（9％-12％）
解之得,r=10%.
上面用到的9%和12%的年金现值系数和复利现值系数一般题目中都会给出!财务管理的书上也有.

每年付一次利息,利息应该不加入来年的本金.不可以套用这个公式,简单i=1+r/m.

在数值分析中,拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名的一种多项式插值方法.许多实际问题中都用函数来表示某种内在联系或规律,而不少函数都只能通过实验和观测来了解.如对实践中的某个物理量进行观测,在若干个不同的地方得到相应的观测值,拉格朗日插值法可以找到一个多项式,其恰好在各个观测的点取到观测到的值.这样的多项式称为拉格朗日（插值）多项式.数学上来说,拉格朗日插值法可以给出一个恰好穿过二维平面上若干个已知点的多项式函数.拉格朗日插值法最早被英国数学家爱德华·华林于1779年发现,不久后（1783年）由莱昂哈德·欧拉再次发现.1795年,拉格朗日在其著作《师范学校数学基础教程》中发表了这个插值方法,从此他的名字就和这个方法联系在一起[

设与A1对应的数据是B1,与A2对应的数据是B2,与A对应的数据是B,A介于A1和A2之间,按照（A1-A)/(A1-A2)=(B1-B)/(B1-B2),计算出A的数值.
59×（1＋r）^－1＋59×（1＋r）^－2＋59×（1＋r）^－3＋59×（1＋r）^－4＋（59＋1250）×（1＋r）^－5＝1000
当r＝9%时,
59×3.8897+1250×0.6499＝229.4923+812.375＝1041.8673>1 000元
当r＝12%时,
59×3.6048+1250×0.5674＝212.6832+709.25＝921.9332

这是一个求未来现金流量现值的问题
59（1＋r）^-1 +59(1+r)^-2 +59(1+r)^-3 +59(1+r)^-4 +(59+1250)(1+r)^-5 = 1000
59*(P/A,I,5)+1250*(P/F,I,5)=1000
第一个(P/A,I,5)是年金现值系数
第二个(P/F,I,5)是复利现值系数
一般是通过插值测出来
比如:设I=9%会得一个答案A,大于1000;设I=11%会得另一个答案B,小于1000
则会有 (1000-A)/(B-A)=(X-9%)/(11%-9%)
解方程可得X,即为所求的10%
至于P/A和P/F,这个是普通年金现值系数与复利现值系数,在财务管理书后面查表可得.
普通年金现值：是指为在每期期末取得相等金额的款项,现在需要投入的金额.计算公式为：P=A×[1-（1+i）^-n]/i,公式中的[1-（1+i）^-n]/i称为年金现值系数,可以用（P/A,i,n）表示也就是P=A×（P/A,i,n）
复利的现值（P）=F×（1+i）^-n,也可以写为（P/F,i,n）

债券分析法　　n C M 　　P=∑———————— + ———————— 　　t+1 (1+y)的t次方 (1+y)的n次方 　　式中： P—发行价格； 　　M—赎回价格； 　　n—直到第一个赎回日的年数； 　　C—每年利息收益； 　　t—第t次； 　　y—赎回收益率。

1、看了你的描述.你应该搜索“数据拟合”.
2、很多数学软件都具备数据拟合的功能.如我常用的Matlab.拟合的时候你可以选择采用插值法进行拟合.

此题目,在中级会计实务与注册会计会计书上都多次提到过!现行会计法规下,多用到了"现金流量现值"概念,前四期的现金流量入为每期59,最后一期连本一起为(1000+59)
这是一个求未来现金流量现值的问题
59（1＋r）^-1 +59(1+r)^-2 +59(1+r)^-3 +59(1+r)^-4 +(59+1250)(1+r)^-5 = 1000
59*(P/A,I,5)+1250*(P/F,I,5)=1000
第一个(P/A,I,5)是年金现值系数
第二个(P/F,I,5)是复利现值系数
一般是通过插值测出来
比如:设I=9%会得一个答案A,大于1000;设I=11%会得另一个答案B,小于1000
则会有 (1000-A)/(B-A)=(X-9%)/(11%-9%)
解方程可得X,即为所求的10%
至于P/A和P/F,这个是普通年金现值系数与复利现值系数,在财务管理书后面查表可得.
普通年金现值：是指为在每期期末取得相等金额的款项,现在需要投入的金额.计算公式为：P=A×[1-（1+i）^-n]/i,公式中的[1-（1+i）^-n]/i称为年金现值系数,可以用（P/A,i,n）表示也就是P=A×（P/A,i,n）
复利的现值（P）=F×（1+i）^-n,也可以写为（P/F,i,n）
请参看我的原回复:

以下是我的个人观点：
首先你得分清楚插值和拟合这两个的区别,
拟合是指你做一条曲线或直线,使得你的数据点跟这条线的“误差”最小.注意,这个要求并不要求所有的数据点在我们的拟合曲线上.
插值是指你做一条曲线或直线完全经过这些点,就是说数据点一定都要在插值曲线上.
插值也有好多种：比如拉格朗日插值,分段插值,样条插值（样条插值要求你还要知道这些数据点的一阶导数）
我们知道两点确定一条直线（一次多项式）,三点确定一条抛物线（二次多项式）,试想一下有10个点是不是可以确定一个9次多项式（9次多项式里面还有一个常数项,就是10个未知数,我们有10个数据点,刚好可以求解）
（**）拉格朗日插值就是上面的这种插值.但是它就是把这些多项式系数重新表示了一下（就是不用去求上面所说的10个系数）.你求出这些系数后,只要将你想要的x的值往里一代,马上就得到你想要的函数值.但这种插值在头尾附近会出现一些不好的振荡现象（龙格现象）
（**）分段插值,还是按照上面的原则,比如说,我两个点两个点地确定一条直线（比如1,2点连起来,2,3点连起来）,最后所有直线的集合（这时应当是一系列的折线）这个分段函数也是经过所有的数据点.当然你也可以三个点三个点地确定一条抛物线.用这一方面时,你要先确定你想要的x值在哪一个区间里,然后用这一区间的表达式来计算出函数值就可以了.本方法不会出现龙格现象
（***）样条插值,上面提到分段插值是一系列折线,折线使得不光滑,样条就是用其导数值,使得它们变光滑.
下面说计算方法吧!至于表达式,你如果理解了上面,你去找本“计算方法”或“数值计算”的书,上面都有表达式.应当不难.
另外你还可以借助于MATLAB这样的软件来计算.
比如你的原始数据是X,Y,你想要求y(x=5)的值
X=[2,6,10,14,18,22,26,30,34,38,41,42,45,49,53,57,61,65,69,73,77,81]; %自变量的值
Y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22]; %自变量相应的函数值
X0=5; %你想要的点的值
N=22; %这个是点的个数
Doc=2; %分段插值中你想用几个点插值
你可以用下面的语句得到y(x=5);
Y1=lagrange(X,Y,X0) %拉格朗日插值
Y2=interp1(X,Y,X0,'linear') %分段两点线性插值
Y2=interp1(X,Y,X0,'spline') %分段两点线性插值
可能说的不好,你如果想系统地学点,可能得看一下相关的书.

用matlab算的实数解
-2.0778705402176610836609605412925
0.10640880479760305700045558755096
0.14115453153713150633673762505176

excel里面有个东西叫财务函数,用那个直接求解~插值法什么的考试基本不会考~真要用的话买个财务金融计算器也行·

插值法的分类与应用_百度文库

某人投资10万元,预计每年可获得25000元的回报,若项目的寿命期为5年,则投资回报率为多少?
10=2.5×（P/A,I,5）
（P/A,I,5）=4
然后你查年金现值系数表,查年数是5,系数跟4最接近的两个利率是多少
查表得知：7% 4.1002
i 4
8% 3.9927
然后再用内插法的公式
（I-7%）/（8%-7%）=（4-4.1002）/（3.9927-4.1002）
I=7.93%

910=1000*(P/F,r,5)+50*(P/A,r,5）

每一个折现率会对应一个现值.比如求内部收益率IRR,就是求使得未来现金流量现值为0 的那个折现率,在这一组中,IRR对应的现值是0；再试着用不同的折现率代入式子中求出不同的现值.先试一个折现率比如10%,得出一个现值假设为100,这个值比0大,那么应该再试一个比10%大的折现率；再试一个折现率假设为12%,得出一个现值假设为-20,这个数比0小；这说明IRR应该在10%与12%这间.
刚才的试算过程对一个对应关系：IRR对应0,10%对应100,12%对应-20.现在,用插入法把刚才试的结果列一个式子：（IRR-10%）/（12%-10%）=（0-100）/（-20-100）,求得IRR=11.67%.
这个公式不用死背,左边是折现率,右边是现值,这三个数两两相减,左边谁减的谁,右边它对应现值就谁减谁,左右对应关系别搞错了就行.
以上是我在做插值法中的体会,不知是否适用于您.仅供参考

以下是我的个人观点：
首先你得分清楚插值和拟合这两个的区别,
拟合是指你做一条曲线或直线,使得你的数据点跟这条线的“误差”最小.注意,这个要求并不要求所有的数据点在我们的拟合曲线上.
插值是指你做一条曲线或直线完全经过这些点,就是说数据点一定都要在插值曲线上.
插值也有好多种：比如拉格朗日插值,分段插值,样条插值（样条插值要求你还要知道这些数据点的一阶导数）
我们知道两点确定一条直线（一次多项式）,三点确定一条抛物线（二次多项式）,试想一下有10个点是不是可以确定一个9次多项式（9次多项式里面还有一个常数项,就是10个未知数,我们有10个数据点,刚好可以求解）
（**）拉格朗日插值就是上面的这种插值.但是它就是把这些多项式系数重新表示了一下（就是不用去求上面所说的10个系数）.你求出这些系数后,只要将你想要的x的值往里一代,马上就得到你想要的函数值.但这种插值在头尾附近会出现一些不好的振荡现象（龙格现象）
（**）分段插值,还是按照上面的原则,比如说,我两个点两个点地确定一条直线（比如1,2点连起来,2,3点连起来）,最后所有直线的集合（这时应当是一系列的折线）这个分段函数也是经过所有的数据点.当然你也可以三个点三个点地确定一条抛物线.用这一方面时,你要先确定你想要的x值在哪一个区间里,然后用这一区间的表达式来计算出函数值就可以了.本方法不会出现龙格现象
（***）样条插值,上面提到分段插值是一系列折线,折线使得不光滑,样条就是用其导数值,使得它们变光滑.
下面说计算方法吧!至于表达式,你如果理解了上面,你去找本“计算方法”或“数值计算”的书,上面都有表达式.应当不难.
另外你还可以借助于MATLAB这样的软件来计算.
比如你的原始数据是X,Y,你想要求y(x=5)的值
X=[2,6,10,14,18,22,26,30,34,38,41,42,45,49,53,57,61,65,69,73,77,81]; %自变量的值
Y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22]; %自变量相应的函数值
X0=5; %你想要的点的值
N=22; %这个是点的个数
Doc=2; %分段插值中你想用几个点插值
你可以用下面的语句得到y(x=5);
Y1=lagrange(X,Y,X0) %拉格朗日插值
Y2=interp1(X,Y,X0,'linear') %分段两点线性插值
Y2=interp1(X,Y,X0,'spline') %分段两点线性插值
可能说的不好,你如果想系统地学点,可能得看一下相关的书.

这问题到网上去找找找 ,还是可以找到的!

首先,插值和拟合是相关但不完全相同的问题
一般来讲插值要求原来的函数和近似函数在某些点取值相等,有时还要求导数吻合（这些要求通常称为插值条件）
但拟合并不要求原来的函数和近似函数在某些点取值相等,只要两个函数在一定意义下比较靠近就行了,所以一般认为插值是特殊的拟合
当然,上述讲法仍然是非常含糊的,或者说根本算不上数学问题,实际当中为了避免含糊会使用一些精确的数学问题去替换上述要求,并且会规定近似函数的选取范围
比如“最佳一致逼近多项式”是一个精确的数学问题：
给定[a,b]上的一个实函数f(x),以及自然数n,在次数不超过n的多项式里找一个多项式p(x)使得||f(x)-p(x)||_oo最小,这里的范数是[a,b]区间上的无穷范数.
这是一个拟合形式的数学问题.
然后你要搞清楚数学问题和算法的区别,Remez算法是为了求解“最佳一致逼近多项式”这个数学问题而提出的一种计算方法.
“Chebyshev插值”是另一个数学问题：
给定[a,b]上的一个实函数f(x),以及自然数n,在次数不超过n的多项式里找一个多项式p(x)使得f(x_i)=p(x_i),i=0,...,n,其中x_0,...,x_n是区间[a,b]的Chebyshev结点.
这是一个插值形式的数学问题.
在多项式插值问题（数学问题）里插值结点总是给定的,但在实际问题（非数学问题）里插值结点有时也需要自己来挑选（比如均匀结点）,“Chebyshev插值法”就是挑选Chebyshev结点作为插值结点的一种方法,也可以认为是把非数学问题转化到数学问题的一个建模过程,这种选法的目的是最小化插值误差界.
至于最佳一致逼近Chebyshev插值法,我从未见过这样的术语,有可能是你自己创造的吧

在贴现率附近取I1,计算净现值,根据净现值大小确定I2,在%2到%5之间.
总之计算出一个为正一个为负就可以.

200年1月1日,x公司支付价款1000元（含交易费用）从活跃市场上购入某公司5年期债券,面值1250元,票面利率4.72%,按年支付利息（即每年59元）,本金最后一次支付.合同约定,该债券的发行方在遇到特定情况下可以将债券赎回,且不需要为提前赎回支付额外款项.x公司在购买债券时,预计发行方不会提前赎回
x公司将购入的该公司债券划分为持有至到期投资,且不考虑所得税、减值损失等因素.为此,x公司在初始确认时先计算确定该债券的实际利率：
该债券的实际利率为r则可列出以下等式：
59*（1+r)－1＋59＊（1＋r)－2+59*(1+r)-3＋59＊(1+r)-4＋（59+1250)*(1+r)－5＝1000（元）
如果没有学过财务管理中“货币时间价值”相关知识,这个地方可能不太好理解.
此公式,是在计算此持有至到期投资的“现值”.
实际上就是：
59×（P/A,r,5）+1250×（P/S,r,5）＝1000
前者括号中是“年金现值系数”,后者是“复利现值系数”.这两者的值要分别查“年金现值系数表”和“复利现值系数表”求得.
求r的过程,是一个“试误”过程,找到两个最相近的值,然后用“插值法”计算出实际利率r.
说了这一通,你可能还理解不了.那就建议你学一下“货币时间价值”的相关知识,要不这个地方不太好弄.不单是这个地方,只要是涉及到融资问题,都可能用到“现值”,如：分期付款购买资产、融资租赁等.

因为实际利率就是5%.当然只用告诉一级就行了.205000=5000+200000*5%*（P/A,i,3）+200000*（P/F,i,3）首先将上试给的数代入：5000+200000*5%*（P/A,i,3）+200000*（P/F,i,3）中得出结果为：205000.08.四舍五入后就是2...