Analýza nesrovnalostí v kalkulačce amortizace úvěru: Excel vs. Python pomocí numpy finanční

Řešení nesrovnalostí ve výpočtech amortizace úvěru

Python Backend Script pro výpočet amortizace úvěru

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")

Přístup podle vzorce Excel k amortizaci úvěru

Vzorec Excel pro francouzské amortizace

=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

Implementace výpočtu amortizačního plánu v Pythonu

Kód Pythonu pro plán amortizace

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)

Často kladené otázky o výpočtech amortizace úvěru

1. Proč se moje plány amortizace v Pythonu a Excelu liší?
2. Rozdíly mohou vznikat z různých metod skládání, postupů výpočtu úroků a rozdílů v zaokrouhlování. Zajištění konzistence v těchto aspektech je zásadní.
3. Co je numpy_financial knihovna používaná při výpočtech výpůjček?
4. numpy_financial zajišťuje finanční funkce jako např PMT, IPMT, a PPMT pro výpočet plateb, úroků a jistiny za půjčky a investice.
5. Jak mohu zajistit, aby mé výsledky Pythonu odpovídaly Excelu?
6. Ověřte, že frekvence skládání, úrokové sazby a metody zaokrouhlování jsou konzistentní mezi Pythonem a Excelem.
7. Co dělá PMT funkce dělat?
8. The PMT Funkce vypočítá pevnou platbu potřebnou k úplnému splacení úvěru za daný počet období s konstantní úrokovou sazbou.
9. Proč je frekvence skládání důležitá?
10. Četnost skládání ovlivňuje způsob výpočtu úroku a může významně ovlivnit celkovou částku platby a plán amortizace.
11. Jaký je rozdíl mezi francouzskými a italskými metodami amortizace?
12. Francouzská amortizace zahrnuje konstantní platby s proměnlivými částmi jistiny a úroku, zatímco italská amortizace má fixní splátky jistiny s klesajícími částkami úroků.
13. Jak se cumsum() funkce pomoci v amortizačních plánech?
14. The cumsum() funkce vypočítá kumulativní částku, užitečnou pro určení zbývajícího zůstatku úvěru po každé platbě.
15. Mohou zaokrouhlovací rozdíly ovlivnit výpočty úvěrů?
16. Ano, i malé rozdíly v zaokrouhlení mohou vést ke znatelným nesrovnalostem v průběhu více období. Důsledné postupy zaokrouhlování jsou zásadní.
17. Jaké jsou IPMT a PPMT funkce používané pro?
18. IPMT vypočítá úrokovou část platby, zatímco PPMT vypočítává část jistiny za dané období úvěru.

Závěrečné úvahy o nesrovnalostech v amortizaci

Řešení nesrovnalostí mezi výpočty amortizace úvěru v Pythonu a Excelu vyžaduje podrobné pochopení základních metod používaných každou platformou. Zajištěním konzistentních četností skládání, postupů výpočtu úroků a metod zaokrouhlování je možné dosáhnout odpovídajících výsledků. Tento průzkum zdůrazňuje důležitost pečlivé pozornosti k detailům ve finančních výpočtech, aby byla zajištěna přesnost a spolehlivost napříč různými nástroji a softwarem.