Function 如果数据较大，Apache POI速率公式不起作用

对于大值，速率公式未按预期工作

在物理文件中返回0.05819488005的速率（85.77534246575343，-1589.0，-18664.0，5855586.0）

如果我们试图通过POI设置的相同公式返回0.009056339275922086

即使我们试图保存excel并打开返回的0.009056339275922086

用于在POI中设置的代码：

XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook(); 
XSSFRow  row = sheet.createRow(1);
XSSFCell  cell = row.createCell(1);
cell.setCellType(CellType.NUMERIC);
cell.setCellFormula("RATE(85.77534246575343, -1589.0, -18664.0, 5855586.0)");
FormulaEvaluator evaluator = workbook.getCreationHelper().createFormulaEvaluator();
evaluator.evaluateInCell(cell);
cell.getNumericCellValue();

apachepoi

的函数声明它“//find root by Newton割线法”。这是胡说八道，因为它只是一个拟牛顿法。及”

因此

0.1

的默认

guess

似乎不够“接近”，如果我们使用

cell.setCellFormula（“RATE（85.77534246575343，-1589.0，-18664.0，5855586.0，0，0.06）”-注意
类型
和
猜测
属性的显式设置，并使
猜测
属性与
0.05819488005
的结果“足够接近”-然后公式正确计算

如果apachepoi确实要使用
0.1
的默认值
guess
，那么函数也会正确计算。牛顿方法的缺点是，它需要在每一步计算
f
及其导数
f′
。因此，在某些情况下，它可能比割线法慢

例如：

import java.io.FileOutputStream;

import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFSheet;

public class ExcelRATEFunction {

 private static double calculateRateNewton(double nper, double pmt, double pv, double fv, double type, double guess) {

  int FINANCIAL_MAX_ITERATIONS = 20;
  double FINANCIAL_PRECISION = 0.0000001;

  double y, y1, xN = 0, f = 0, i = 0;

  double rate = guess;

  //find root by Newtons method (https://en.wikipedia.org/wiki/Newton%27s_method), not secant method!
  //Formula see: https://wiki.openoffice.org/wiki/Documentation/How_Tos/Calc:_Derivation_of_Financial_Formulas#PV.2C_FV.2C_PMT.2C_NPER.2C_RATE

  f = Math.pow(1 + rate, nper);
  y = pv * f + pmt * ((f - 1) / rate) * (1 + rate * type) + fv;

  //first derivative:
  //y1 = (pmt * nper * type * Math.pow(rate,2) * f - pmt * f - pmt * rate * f + pmt * nper * rate * f + pmt * rate + pmt + nper * pv * Math.pow(rate,2) * f) / (Math.pow(rate,2) * (rate+1));
  y1 = (f * ((pmt * nper * type + nper * pv) * Math.pow(rate,2) + (pmt * nper - pmt) * rate - pmt) + pmt * rate + pmt) / (Math.pow(rate,3) + Math.pow(rate,2));

  xN = rate - y/y1;

  while ((Math.abs(rate - xN) > FINANCIAL_PRECISION) && (i < FINANCIAL_MAX_ITERATIONS)) {

   rate = xN;

   f = Math.pow(1 + rate, nper);
   y = pv * f + pmt * ((f - 1) / rate) * (1 + rate * type) + fv;

   //first derivative:
   //y1 = (pmt * nper * type * Math.pow(rate,2) * f - pmt * f - pmt * rate * f + pmt * nper * rate * f + pmt * rate + pmt + nper * pv * Math.pow(rate,2) * f) / (Math.pow(rate,2) * (rate+1));
   y1 = (f * ((pmt * nper * type + nper * pv) * Math.pow(rate,2) + (pmt * nper - pmt) * rate - pmt) + pmt * rate + pmt) / (Math.pow(rate,3) + Math.pow(rate,2));

   xN = rate - y/y1;
   ++i;

   System.out.println(rate+", "+xN+", "+y+", "+y1);
  }

  rate = xN;    
  return rate;

 }

 public static void main(String[] args) throws Exception {

  Workbook workbook = new XSSFWorkbook();
  Sheet sheet = workbook.createSheet();
  Row  row = sheet.createRow(1);
  Cell  cell = row.createCell(1);

  cell.setCellFormula("RATE(85.77534246575343, -1589.0, -18664.0, 5855586.0, 0, 0.06)");
  FormulaEvaluator evaluator = workbook.getCreationHelper().createFormulaEvaluator();
  CellType celltype = evaluator.evaluateFormulaCellEnum(cell);

  double value = 0.0;
  if (celltype == CellType.NUMERIC) {
   value = cell.getNumericCellValue();
   System.out.println(value);
  }

  workbook.setForceFormulaRecalculation(true);

  value = calculateRateNewton(85.77534246575343, -1589.0, -18664.0, 5855586.0, 0, 0.1);
  System.out.println(value);

  workbook.write(new FileOutputStream("ExcelRATEFunction.xlsx"));
  workbook.close();

 }

}

import java.io.FileOutputStream；
导入org.apache.poi.ss.usermodel.*；
导入org.apache.poi.xssf.usermodel.xssf工作簿；
导入org.apache.poi.xssf.usermodel.xssfheet；
公共类函数{
私人静态双计算牛顿（双nper、双pmt、双pv、双fv、双类型、双猜测）{
int FINANCIAL_MAX_迭代次数=20；
双财务单位精度=0.0000001；
双y，y1，xN=0，f=0，i=0；
双速率=猜测；
//牛顿求根法(https://en.wikipedia.org/wiki/Newton%27s_method)，不是割线法！
//公式见：https://wiki.openoffice.org/wiki/Documentation/How_Tos/Calc:_Derivation_of_Financial_Formulas#PV.2C_FV.2C_PMT.2C_NPER.2C_RATE
f=数学功率（1+速率，nper）；
y=pv*f+pmt*（（f-1）/费率）*（1+费率*类型）+fv；
//一阶导数：
//y1=（pmt*nper*类型*数学功率（速率，2）*f-pmt*f-pmt*速率*f+pmt*nper*速率*f+pmt*速率+pmt+nper*pv*数学功率（速率，2）*f）/（数学功率（速率，2）*（速率+1））；
y1=（f*（（pmt*nper*类型+nper*pv）*数学功率（比率，2）+（pmt*nper-pmt）*比率-pmt）+pmt*比率+pmt）/（数学功率（比率，3）+数学功率（比率，2））；
xN=速率-y/y1；
而（（Math.abs（rate-xN）>金融精度）和（&（i