高效的递归向量

Question

我正在尝试加速蒙特卡洛功能。我想收紧这个，但我无法弄清楚如何。有什么想法吗？

initial=1400
ppinitial=0.07
assets2020=numeric(41)    
actual=round(seq(from=initial, to=0, by=(-initial/40)),0)*100000
assets2020[1]=1000000*1.02-actual[1]*ppinitial
for (i in 2:length(actual)){
  assets2020[i]=assets2020[i-1]*1.02-actual[i]*ppinitial}

Answer 1

我认为你可以在这里使用filter：

assets2020 <- -ppinitial * filter(actual,1.02,'rec',init=-1000000/ppinitial)

演示：

y[i]=y[i-1]*1.02-x[i]*pp  ## use y ,x notation more handy than long variables

可以改写：

Y[i]= x[i]+f[1]*Y[i-1]  ## recursive filter expression

Y = -y/pp和f[1]=1.02

的位置

或Y[1]=x[1]+f[1]*1000000所以init等于-1000000/ppinitial

PS：一些例子：

ppinitial =100
filter_asset <- -ppinitial * filter(actual,1.02,'rec',init=-1000000/ppinitial)
sum(abs(filter_asset-assets2020))

[1] 0.001937866