Analyse von Diskrepanzen im Kredittilgungsrechner: Excel vs. Python mit Numpy Financial

Beheben von Unstimmigkeiten bei der Berechnung der Kredittilgung

Python-Backend-Skript zur Berechnung der Kredittilgung

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")

Excel-Formelansatz zur Kredittilgung

Excel-Formel für französische Amortisation

=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

Implementierung der Tilgungsplanberechnung in Python

Python-Code für den Tilgungsplan

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)

Häufig gestellte Fragen zur Berechnung der Kredittilgung

1. Warum unterscheiden sich meine Tilgungspläne für Python und Excel?
2. Unterschiede können durch unterschiedliche Aufzinsungsmethoden, Zinsberechnungspraktiken und Rundungsdifferenzen entstehen. Die Sicherstellung der Konsistenz dieser Aspekte ist von entscheidender Bedeutung.
3. Was ist der numpy_financial Bibliothek für Kreditberechnungen verwendet?
4. numpy_financial bietet Finanzfunktionen wie z PMT, IPMT, Und PPMT zur Berechnung von Zahlungen, Zinsen und Kapital für Kredite und Investitionen.
5. Wie kann ich sicherstellen, dass meine Python-Ergebnisse mit Excel übereinstimmen?
6. Stellen Sie sicher, dass die Aufzinsungshäufigkeit, die Zinssätze und die Rundungsmethoden zwischen Python und Excel konsistent sind.
7. Was bedeutet das PMT Funktion tun?
8. Der PMT Die Funktion berechnet die feste Zahlung, die erforderlich ist, um einen Kredit über eine bestimmte Anzahl von Zeiträumen mit einem konstanten Zinssatz vollständig zu amortisieren.
9. Warum ist die Aufzinsungshäufigkeit wichtig?
10. Die Häufigkeit der Aufzinsung wirkt sich auf die Berechnung der Zinsen aus und kann erhebliche Auswirkungen auf den Gesamtzahlungsbetrag und den Tilgungsplan haben.
11. Was ist der Unterschied zwischen französischen und italienischen Amortisationsmethoden?
12. Die französische Amortisation umfasst konstante Zahlungen mit unterschiedlichen Kapital- und Zinsanteilen, während die italienische Amortisation feste Kapitalzahlungen mit abnehmenden Zinsbeträgen aufweist.
13. Wie funktioniert die cumsum() Funktionshilfe bei Tilgungsplänen?
14. Der cumsum() Die Funktion berechnet den kumulierten Betrag, der zur Bestimmung des verbleibenden Kreditsaldos nach jeder Zahlung nützlich ist.
15. Können Rundungsdifferenzen die Kreditberechnung beeinflussen?
16. Ja, selbst kleine Rundungsdifferenzen können über mehrere Zeiträume hinweg zu merklichen Abweichungen führen. Konsistente Rundungspraktiken sind unerlässlich.
17. Was sind IPMT Und PPMT Funktionen verwendet für?
18. IPMT berechnet den Zinsanteil einer Zahlung, while PPMT Berechnet den Kapitalanteil für einen bestimmten Zeitraum eines Darlehens.

Abschließende Gedanken zu Abschreibungsdiskrepanzen

Um die Diskrepanzen zwischen Kredittilgungsberechnungen in Python und Excel zu beheben, ist ein detailliertes Verständnis der zugrunde liegenden Methoden der einzelnen Plattformen erforderlich. Durch die Sicherstellung konsistenter Aufzinsungshäufigkeiten, Zinsberechnungspraktiken und Rundungsmethoden ist es möglich, übereinstimmende Ergebnisse zu erzielen. Diese Untersuchung unterstreicht die Bedeutung einer sorgfältigen Liebe zum Detail bei Finanzberechnungen, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit über verschiedene Tools und Software hinweg sicherzustellen.