Eksponentna rast

Eksponentna rast je vzorec podatkov, ki kaže večja povečanja s časom, kar ustvarja krivuljo eksponentne funkcije. Na grafikonu se ta krivulja začne počasi, nekaj časa ostane skoraj ravna, preden se hitro poveča, da se zdi skoraj navpična. Sledi formula:

V = S * (1 + R) ^ T

Trenutna vrednost V začetne izhodiščne točke pod pogojem eksponentne rasti lahko določimo tako, da pomnožimo izhodiščno vrednost, S, z vsoto ene plus obrestne mere, R, dvignjene na moč T ali števila obdobjih, ki so pretekla

Razpad eksponentne rasti

Pri financah sestavljeni donosi prinašajo eksponentno rast. Moč mešanja je ena najmočnejših sil v financah. Ta koncept vlagateljem omogoča ustvarjanje velikih vsot z malo začetnega kapitala. Pogosti primeri so varčevalni računi, ki imajo zapleteno obrestno mero.

Uporaba eksponentne rasti

Predpostavimo, da na račun, ki zasluži zajamčeno 10% obrestno mero, nakažete 1.000 USD. Če ima račun preprosto obrestno mero, boste zaslužili 100 USD na leto. Znesek plačanih obresti se ne bo spremenil, dokler ne bodo opravljeni dodatni depoziti.

Če pa ima račun sestavljeno obrestno mero, boste zaslužili obresti na skupnem znesku računa. Posojilodajalec bo vsako leto uporabil obrestno mero za vsoto začetnega depozita, skupaj z vsemi predhodno plačanimi obrestmi. V prvem letu zaslužene obresti še vedno znašajo 10% ali 100 USD. V drugem letu pa se za novo skupno 1.100 dolarjev uporabi 10-odstotna stopnja, ki prinese 110 dolarjev. Z vsakim naslednjim letom znesek plačanih obresti raste, kar ustvarja hitro pospešitev ali eksponentno rast. Po 30 letih, brez drugih depozitov, bi bil vaš račun vreden 17.449, 40 USD.

Medtem ko se eksponentna rast pogosto uporablja pri finančnem modeliranju, je realnost pogosto bolj zapletena. Uporaba eksponentne rasti dobro deluje v zgornjem primeru, ker je obrestna mera zajamčena in se sčasoma ne spreminja. Pri večini naložb to ne drži. Na primer, donosnosti delnic vsako leto ne sledijo dolgoročno povprečjem, mnogi modeli domnevajo.

Druge metode napovedovanja dolgoročnih donosov - na primer simulacija v Monte Carlu, ki uporablja porazdelitev verjetnosti za določitev verjetnosti različnih potencialnih rezultatov - so vse bolj priljubljene. Modeli eksponentne rasti so bolj koristni za napovedovanje donosnosti naložb, ko bo stopnja rasti enakomerna.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Prihodnja vrednost (FV) Prihodnja vrednost (FV) je vrednost kratkoročnega sredstva na datum, ki prihaja na podlagi predvidene stopnje rasti sčasoma. več Kako deluje metoda meril najmanjših kvadratov Merilo najmanjših kvadratov je metoda merjenja natančnosti črte pri upodabljanju podatkov, ki so bili uporabljeni za njeno generiranje. To pomeni, da formula določa črto, ki se najbolje prilega. več Simulacija Monte Carlo Monte Carlo simulacije se uporabljajo za modeliranje verjetnosti različnih izidov v procesu, ki ga zaradi posega naključnih spremenljivk ni težko predvideti. več Razumevanje stopnje donosnosti naložbe Stopnja donosa je dobiček ali izguba naložbe v določenem časovnem obdobju, izražena kot odstotek stroškov naložbe. več Razumevanje pravila 72 Pravilo 72 je opredeljeno kot bližnjica ali pravilo, ki se uporablja za oceno števila let, potrebnih za podvojitev vašega denarja ob določeni letni donosnosti, in obratno. več Opredelitev sestavljenih obresti Sestavne obresti so številčna vrednost, ki se izračuna na začetni glavnici in nabranih obrestih iz prejšnjih obdobij nakazila ali posojila. Zbiranje obresti je običajno pri posojilih, vendar se manj pogosto uporablja pri depozitnih računih. več partnerskih povezav