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

فهم التباين في حسابات استهلاك القروض

يمكن أن تختلف حسابات استهلاك القرض بشكل كبير اعتمادًا على الأدوات والأساليب المستخدمة. تتعمق هذه المقالة في التناقضات التي تمت مواجهتها عند تطبيق طرق الاستهلاك الفرنسية والإيطالية في Python باستخدام مكتبة numpy_financial مقارنة بالنتائج التي تم الحصول عليها من Excel.

على الرغم من استخدام شروط متطابقة مثل سعر الفائدة ومبلغ القرض والمدة وتكرار الدفع، فإن نتائج حسابات بايثون تختلف عن تلك الموجودة في إكسيل. إن فهم هذه الاختلافات أمر بالغ الأهمية لتطوير تطبيقات مالية دقيقة.

يأمر	وصف
dateutil.relativedelta	يوفر طريقة لحساب الدلتا النسبية لحساب التاريخ، مما يسمح بالتعامل المرن مع حسابات التاريخ مثل إضافة أشهر أو سنوات.
numpy_financial.pmt	لحساب الدفعة الثابتة المطلوبة لاستهلاك القرض بالكامل خلال عدد معين من الفترات، مع الأخذ في الاعتبار معدل فائدة ثابت.
numpy_financial.ipmt	إرجاع جزء الفائدة من دفعة لفترة معينة من قرض أو استثمار بناءً على دفعات دورية ثابتة ومعدل فائدة ثابت.
numpy_financial.ppmt	إرجاع الجزء الرئيسي من الدفعة لفترة معينة من القرض أو الاستثمار استناداً إلى دفعات دورية ثابتة ومعدل فائدة ثابت.
pandas.DataFrame	بنية بيانات ثنائية الأبعاد في الباندا، تستخدم لتخزين البيانات الجدولية ومعالجتها بكفاءة.
cumsum()	يحسب المجموع التراكمي لعناصر المصفوفة، والذي يُستخدم غالبًا لحساب الإجماليات الجارية، مثل رصيد القرض المتبقي بعد كل دفعة.
dt.datetime.fromisoformat()	يوزع سلسلة تمثل تاريخًا بتنسيق ISO ويعيد كائن وقت وتاريخ، مما يتيح سهولة التعامل مع قيم التاريخ.

فهم التناقضات في حساب استهلاك القرض

تم تصميم برنامج Python المقدم لحساب جداول استهلاك القروض باستخدام الطريقتين الفرنسية والإيطالية. البرنامج النصي يستفيد من مكتبة لحساب المدفوعات والفوائد والمبالغ الرئيسية. ال تتم تهيئة الفئة بمعلمات مثل سعر الفائدة ومدة القرض ومبلغ القرض ونوع الاستهلاك وتكرار الدفع. يقوم الفصل بحساب العدد الإجمالي لفترات الدفع باستخدام الطريقة، والتي يتم ضبطها بناءً على ما إذا كان التكرار شهريًا أو ربع سنوي أو نصف سنوي أو سنوي. كما أنه يحسب سعر الفائدة الخاص بالفترة باستخدام calculate_period_rate طريقة. يتم الحساب الأساسي لمبلغ الدفع باستخدام ، والذي يحدد مبلغ الدفعة الثابتة المطلوبة لاستهلاك القرض خلال فترات معينة.

طريقة يولد جدول الاستهلاك. يقوم بإنشاء قائمة بتواريخ الدفع بناءً على تكرار الدفع وإنشاء جدول للمدفوعات والفوائد والمبالغ الأصلية. بالنسبة لطريقة الاستهلاك الفرنسية، يستخدم البرنامج النصي لحساب جزء الفائدة من كل دفعة و لحساب الجزء الرئيسي. يتم بعد ذلك دمج هذه القيم في Pandas DataFrame لسهولة المعالجة والتصور. بالنسبة للطريقة الإيطالية، يحسب البرنامج النصي الفائدة كنسبة مئوية ثابتة من رصيد القرض المتبقي وأصل القرض كمبلغ ثابت. يتم تخزين هذا الجدول أيضًا في Pandas DataFrame. على الرغم من التنفيذ الصحيح، تظهر تناقضات عند مقارنة نتائج بايثون بتلك الموجودة في إكسيل، حيث يكون PMT توفر الوظيفة قيم دفع مختلفة في ظل ظروف مماثلة.

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")

=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

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)

استكشاف الاختلافات في حساب الفائدة في استهلاك القروض

أحد الجوانب الرئيسية التي تساهم في التناقضات بين حسابات بايثون وإكسل هو الطريقة التي يتم بها مضاعفة الفائدة والتعامل معها على مدى فترات. اكسل , ، و تم تصميم الوظائف للعمل باستخدام طريقة تركيب محددة، وغالبًا ما تتماشى مع معايير الصناعة المالية. ومع ذلك، عندما يتم تكرار هذه الحسابات في بايثون باستخدام الدالة numpy_financial المكتبة، فإن الاختلافات الطفيفة في التعامل مع استحقاق الفائدة وتقريبها يمكن أن تؤدي إلى نتائج متنوعة. يعد فهم هذه الفروق الدقيقة أمرًا بالغ الأهمية لضمان الاتساق عبر الأنظمة الأساسية المختلفة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تؤدي الاختلافات في الخوارزميات الأساسية التي تستخدمها Python وExcel إلى اختلاف جداول الاستهلاك. تم تحسين وظائف Excel لإجراء حسابات سريعة ودقيقة، ولكنها قد تستخدم تقديرات تقريبية تختلف عن حسابات Python الأكثر تفصيلاً. يستخدم برنامج Python النصي المقدم بنية فئة لتحديد معلمات القرض وطرق حساب جدول الاستهلاك. يتيح ذلك قدرًا أكبر من المرونة والتخصيص ولكنه يتطلب أيضًا معالجة دقيقة لكل خطوة حسابية لتجنب التناقضات. يعد التأكد من أن كلا النظامين يستخدمان نفس التردد المركب وطرق حساب الفائدة وممارسات التقريب أمرًا ضروريًا لتحقيق نتائج المطابقة.

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 المكتبة المستخدمة في حسابات القروض؟
4. يوفر وظائف مالية مثل , ، 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 وظيفة تفعل؟
8. ال 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 وظيفة مساعدة في جداول الاستهلاك؟
14. ال 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 و الوظائف المستخدمة ل؟
18. يحسب جزء الفائدة من الدفع، في حين يحسب الجزء الرئيسي لفترة معينة من القرض.

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.