تحليل التناقضات في حاسبة استهلاك القرض: Excel مقابل Python باستخدام numpy Financial

حل التناقضات في حسابات استهلاك القروض

برنامج Python Backend Script لحساب استهلاك القرض

import datetime as dt
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import numpy_financial as npf
import pandas as pd

class Loan:
    def __init__(self, rate, term, loan_amount, amortization_type, frequency, start=dt.date.today().isoformat()):
        self.rate = rate
        self.term = term
        self.loan_amount = loan_amount
        self.start = dt.datetime.fromisoformat(start).replace(day=1)
        self.frequency = frequency
        self.periods = self.calculate_periods()
        self.period_rate = self.calculate_period_rate()
        self.pmt = npf.pmt(self.period_rate, self.periods, -self.loan_amount)
        self.amortization_type = amortization_type
        self.table = self.loan_table()

    def calculate_periods(self):
        if self.frequency == 'monthly':
            return self.term * 12
        elif self.frequency == 'quarterly':
            return self.term * 4
        elif self.frequency == 'semi-annual':
            return self.term * 2
        elif self.frequency == 'annual':
            return self.term
        else:
            raise ValueError("Unsupported frequency")

    def calculate_period_rate(self):
        if self.frequency == 'monthly':
            return self.rate / 12
        elif self.frequency == 'quarterly':
            return self.rate / 4
        elif self.frequency == 'semi-annual':
            return self.rate / 2
        elif self.frequency == 'annual':
            return self.rate
        else:
            raise ValueError("Unsupported frequency")

نهج صيغة Excel لاستهلاك القرض

صيغة Excel للاستهلاك الفرنسي

=PMT(4.5%/1, 10*1, -1500000)
=IPMT(4.5%/1, A2, 10*1, -1500000)
=PPMT(4.5%/1, A2, 10*1, -1500000)
=A2-P2
for each period

تنفيذ حساب جدول الاستهلاك في بايثون

كود بايثون لجدول السداد

def loan_table(self):
    if self.frequency == 'monthly':
        periods = [self.start + relativedelta(months=x) for x in range(self.periods)]
    elif self.frequency == 'quarterly':
        periods = [self.start + relativedelta(months=3*x) for x in range(self.periods)]
    elif self.frequency == 'semi-annual':
        periods = [self.start + relativedelta(months=6*x) for x in range(self.periods)]
    elif self.frequency == 'annual':
        periods = [self.start + relativedelta(years=x) for x in range(self.periods)]
    else:
        raise ValueError("Unsupported frequency")

    if self.amortization_type == "French":
        interest = [npf.ipmt(self.period_rate, month, self.periods, -self.loan_amount, when="end") for month in range(1, self.periods + 1)]
        principal = [npf.ppmt(self.period_rate, month, self.periods, -self.loan_amount) for month in range(1, self.periods + 1)]
        table = pd.DataFrame({'Payment': self.pmt, 'Interest': interest, 'Principal': principal}, index=pd.to_datetime(periods))
        table['Balance'] = self.loan_amount - table['Principal'].cumsum()
    elif self.amortization_type == "Italian":
        interest = [self.loan_amount * self.period_rate]
        principal_payment = self.loan_amount / self.periods
        principal = [principal_payment]
        payment = [interest[0] + principal[0]]
        for month in range(1, self.periods):
            interest_payment = (self.loan_amount - (month) * principal_payment) * self.period_rate
            interest.append(interest_payment)
            principal.append(principal_payment)
            payment.append(interest_payment + principal_payment)

        principal[-1] = self.loan_amount - sum(principal[:-1])
        payment[-1] = interest[-1] + principal[-1]

        table = pd.DataFrame({'Payment': payment, 'Interest': interest, 'Principal': principal}, index=pd.to_datetime(periods))
        table['Balance'] = self.loan_amount - table['Principal'].cumsum()
    else:
        raise ValueError("Unsupported amortization type")
    return table.round(2)

الأسئلة المتداولة حول حسابات استهلاك القروض

1. لماذا تختلف جداول إطفاء Python وExcel الخاصة بي؟
2. يمكن أن تنشأ الاختلافات من طرق التركيب المختلفة، وممارسات حساب الفائدة، وتقريب الاختلافات. ويعد ضمان الاتساق في هذه الجوانب أمرًا بالغ الأهمية.
3. ما هو numpy_financial المكتبة المستخدمة في حسابات القروض؟
4. numpy_financial يوفر وظائف مالية مثل PMT, IPMT، و PPMT لحساب المدفوعات والفوائد وأصل القروض والاستثمارات.
5. كيف يمكنني التأكد من أن نتائج Python الخاصة بي تتطابق مع Excel؟
6. تأكد من أن التكرار المركب وأسعار الفائدة وطرق التقريب متسقة بين Python وExcel.
7. ماذا يكون ال PMT وظيفة تفعل؟
8. ال PMT تحسب الدالة الدفعة الثابتة المطلوبة لاستهلاك القرض بالكامل خلال عدد معين من الفترات بمعدل فائدة ثابت.
9. لماذا يعد التردد المركب مهمًا؟
10. يؤثر تكرار المضاعفة على كيفية حساب الفائدة ويمكن أن يؤثر بشكل كبير على إجمالي مبلغ الدفع وجدول الاستهلاك.
11. ما الفرق بين طرق الاستهلاك الفرنسية والإيطالية؟
12. يتضمن الاستهلاك الفرنسي دفعات ثابتة مع أجزاء متفاوتة من أصل الدين والفائدة، في حين أن الاستهلاك الإيطالي لديه مدفوعات أصل ثابتة مع مبالغ فائدة متناقصة.
13. كيف يمكن لل cumsum() وظيفة مساعدة في جداول الاستهلاك؟
14. ال cumsum() تقوم الوظيفة بحساب المبلغ التراكمي، وهو أمر مفيد لتحديد رصيد القرض المتبقي بعد كل دفعة.
15. هل يمكن أن يؤثر تقريب الفروق على حسابات القروض؟
16. نعم، حتى فروق التقريب الصغيرة يمكن أن تؤدي إلى تناقضات ملحوظة على مدى فترات متعددة. تعتبر ممارسات التقريب المتسقة ضرورية.
17. ماذا يكون IPMT و PPMT الوظائف المستخدمة ل؟
18. IPMT يحسب جزء الفائدة من الدفع، في حين PPMT يحسب الجزء الرئيسي لفترة معينة من القرض.

الأفكار النهائية حول فروق الاستهلاك

تتطلب معالجة التناقضات بين حسابات استهلاك القروض في Python وExcel فهمًا تفصيليًا للطرق الأساسية التي يستخدمها كل نظام أساسي. من خلال ضمان ترددات مركبة متسقة، وممارسات حساب الفائدة، وطرق التقريب، من الممكن تحقيق نتائج مطابقة. يسلط هذا الاستكشاف الضوء على أهمية الاهتمام الدقيق بالتفاصيل في الحسابات المالية لضمان الدقة والموثوقية عبر الأدوات والبرامج المختلفة.