Υπολογιστής Ανάλυσης Ασυμφωνιών στην Απόσβεση Δανείου: Excel εναντίον Python χρησιμοποιώντας numpy οικονομικά

Επίλυση Ασυμφωνιών Υπολογισμών Απόσβεσης Δανείων

Python Backend Script για Υπολογισμό Απόσβεσης Δανείου

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")

Προσέγγιση τύπου Excel για την απόσβεση δανείων

Excel Φόρμουλα για Γαλλική Απόσβεση

=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

Υλοποίηση υπολογισμού χρονοδιαγράμματος απόσβεσης στην Python

Python Code for Amortization Schedule

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)

Συχνές ερωτήσεις σχετικά με τους υπολογισμούς απόσβεσης δανείων

1. Γιατί διαφέρουν τα χρονοδιαγράμματα απόσβεσης Python και Excel;
2. Διαφορές μπορεί να προκύψουν από διαφορετικές μεθόδους σύνθεσης, πρακτικές υπολογισμού τόκων και διαφορές στρογγυλοποίησης. Η διασφάλιση της συνέπειας σε αυτές τις πτυχές είναι ζωτικής σημασίας.
3. Τι είναι το numpy_financial βιβλιοθήκη που χρησιμοποιείται στους υπολογισμούς δανείων;
4. numpy_financial παρέχει οικονομικές λειτουργίες όπως PMT, IPMT, και PPMT για τον υπολογισμό των πληρωμών, των τόκων και του κεφαλαίου για δάνεια και επενδύσεις.
5. Πώς μπορώ να διασφαλίσω ότι τα αποτελέσματα Python ταιριάζουν με το Excel;
6. Επαληθεύστε ότι η συχνότητα σύνθετης σύνθεσης, τα επιτόκια και οι μέθοδοι στρογγυλοποίησης είναι συνεπείς μεταξύ Python και Excel.
7. Τι κάνει το PMT λειτουργία κάνω;
8. ο PMT Η συνάρτηση υπολογίζει την πάγια πληρωμή που απαιτείται για την πλήρη απόσβεση ενός δανείου σε δεδομένο αριθμό περιόδων με σταθερό επιτόκιο.
9. Γιατί είναι σημαντική η συχνότητα σύνθεσης;
10. Η σύνθετη συχνότητα επηρεάζει τον τρόπο υπολογισμού των τόκων και μπορεί να επηρεάσει σημαντικά το συνολικό ποσό πληρωμής και το πρόγραμμα απόσβεσης.
11. Ποια είναι η διαφορά μεταξύ γαλλικών και ιταλικών μεθόδων απόσβεσης;
12. Οι γαλλικές αποσβέσεις συνεπάγονται σταθερές πληρωμές με ποικίλα μερίδια κεφαλαίου και τόκων, ενώ η ιταλική απόσβεση έχει σταθερές πληρωμές κεφαλαίου με μειωμένα ποσά τόκων.
13. Πώς το cumsum() βοήθεια συνάρτησης στα χρονοδιαγράμματα απόσβεσης;
14. ο cumsum() Η συνάρτηση υπολογίζει το σωρευτικό άθροισμα, χρήσιμο για τον προσδιορισμό του υπολοίπου του δανείου μετά από κάθε πληρωμή.
15. Μπορούν οι διαφορές στρογγυλοποίησης να επηρεάσουν τους υπολογισμούς των δανείων;
16. Ναι, ακόμη και μικρές διαφορές στρογγυλοποίησης μπορεί να οδηγήσουν σε αξιοσημείωτες αποκλίσεις σε πολλαπλές περιόδους. Οι συνεπείς πρακτικές στρογγυλοποίησης είναι απαραίτητες.
17. Τι είναι IPMT και PPMT λειτουργίες που χρησιμοποιούνται για;
18. IPMT υπολογίζει το ποσοστό τόκων μιας πληρωμής, ενώ PPMT υπολογίζει το κεφάλαιο για μια δεδομένη περίοδο ενός δανείου.

Τελικές σκέψεις σχετικά με τις αποκλίσεις αποσβέσεων

Η αντιμετώπιση των διαφορών μεταξύ των υπολογισμών απόσβεσης δανείων σε Python και Excel απαιτεί λεπτομερή κατανόηση των υποκείμενων μεθόδων που χρησιμοποιούνται από κάθε πλατφόρμα. Με την εξασφάλιση συνεπών συχνοτήτων σύνθετης σύνθεσης, πρακτικών υπολογισμού τόκων και μεθόδων στρογγυλοποίησης, είναι δυνατό να επιτευχθούν αποτελέσματα αντιστοίχισης. Αυτή η εξερεύνηση υπογραμμίζει τη σημασία της σχολαστικής προσοχής στη λεπτομέρεια στους οικονομικούς υπολογισμούς για να διασφαλιστεί η ακρίβεια και η αξιοπιστία σε διάφορα εργαλεία και λογισμικό.