লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেটরে অসঙ্গতি বিশ্লেষণ করা: এক্সেল বনাম পাইথন নমপি আর্থিক ব্যবহার করে

লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেশনে অসঙ্গতির সমাধান করা

লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেশনের জন্য পাইথন ব্যাকএন্ড স্ক্রিপ্ট

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")

ঋণ পরিশোধের জন্য এক্সেল সূত্র পদ্ধতি

ফরাসি অ্যামোর্টাইজেশনের জন্য এক্সেল সূত্র

=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

পাইথনে অ্যামোর্টাইজেশন শিডিউল ক্যালকুলেশন বাস্তবায়ন করা

অ্যামোর্টাইজেশন শিডিউলের জন্য পাইথন কোড

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)

Loan Amortization Calculations সম্পর্কিত প্রায়শ জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

1. কেন আমার পাইথন এবং এক্সেল অ্যামোর্টাইজেশন সময়সূচী আলাদা?
2. বিভিন্ন চক্রবৃদ্ধি পদ্ধতি, সুদের গণনা অনুশীলন এবং রাউন্ডিং পার্থক্য থেকে পার্থক্য দেখা দিতে পারে। এই দিকগুলিতে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
3. কি numpy_financial লোন গণনার জন্য ব্যবহৃত গ্রন্থাগার?
4. numpy_financial যেমন আর্থিক ফাংশন প্রদান করে PMT, IPMT, এবং PPMT ঋণ এবং বিনিয়োগের জন্য অর্থপ্রদান, সুদ এবং মূল হিসাব করতে।
5. আমি কিভাবে নিশ্চিত করতে পারি যে আমার পাইথন ফলাফল এক্সেলের সাথে মেলে?
6. যাচাই করুন যে কম্পাউন্ডিং ফ্রিকোয়েন্সি, সুদের হার এবং রাউন্ডিং পদ্ধতিগুলি পাইথন এবং এক্সেলের মধ্যে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
7. কি করে PMT ফাংশন করতে?
8. দ্য PMT ফাংশন একটি স্থির সুদের হার সহ একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক মেয়াদে একটি ঋণকে সম্পূর্ণরূপে পরিমাপ করার জন্য প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট অর্থের হিসাব করে।
9. কেন কম্পাউন্ডিং ফ্রিকোয়েন্সি গুরুত্বপূর্ণ?
10. কম্পাউন্ডিং ফ্রিকোয়েন্সি কীভাবে সুদ গণনা করা হয় তা প্রভাবিত করে এবং মোট অর্থপ্রদানের পরিমাণ এবং পরিশোধের সময়সূচীকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
11. ফরাসি এবং ইতালীয় পরিশোধ পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য কি?
12. ফরাসী পরিশোধের মধ্যে বিভিন্ন মূল এবং সুদের অংশগুলির সাথে ধ্রুবক অর্থপ্রদান জড়িত থাকে, যখন ইতালীয় পরিত্যাগে সুদের পরিমাণ হ্রাসের সাথে মূল অর্থ প্রদানের স্থির থাকে।
13. কিকরে cumsum() পরিমাপ সময়সূচী ফাংশন সাহায্য?
14. দ্য cumsum() ফাংশন ক্রমবর্ধমান সমষ্টি গণনা করে, প্রতিটি অর্থপ্রদানের পরে অবশিষ্ট ঋণের ব্যালেন্স নির্ধারণের জন্য দরকারী।
15. বৃত্তাকার পার্থক্য ঋণ গণনা প্রভাবিত করতে পারে?
16. হ্যাঁ, এমনকি ছোট বৃত্তাকার পার্থক্য একাধিক সময়কালে লক্ষণীয় অসঙ্গতির দিকে নিয়ে যেতে পারে। সামঞ্জস্যপূর্ণ রাউন্ডিং অনুশীলন অপরিহার্য।
17. কি আছে IPMT এবং PPMT জন্য ব্যবহৃত ফাংশন?
18. IPMT একটি অর্থপ্রদানের সুদের অংশ গণনা করে, যখন PPMT একটি ঋণের নির্দিষ্ট সময়ের জন্য মূল অংশ গণনা করে।

পরিসমাপ্তি অসঙ্গতি উপর চূড়ান্ত চিন্তা

পাইথন এবং এক্সেলে ঋণ পরিশোধের গণনার মধ্যে অসঙ্গতিগুলি সমাধান করার জন্য প্রতিটি প্ল্যাটফর্মের দ্বারা ব্যবহৃত অন্তর্নিহিত পদ্ধতিগুলির একটি বিশদ বোঝার প্রয়োজন। সামঞ্জস্যপূর্ণ চক্রবৃদ্ধি ফ্রিকোয়েন্সি, সুদ গণনা অনুশীলন এবং রাউন্ডিং পদ্ধতি নিশ্চিত করার মাধ্যমে, মিলিত ফলাফল অর্জন করা সম্ভব। এই অন্বেষণটি বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং সফ্টওয়্যার জুড়ে নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে আর্থিক গণনার বিশদ বিবরণের প্রতি সূক্ষ্ম মনোযোগের গুরুত্ব তুলে ধরে।