Laenu amortisatsioonikalkulaatori lahknevuste analüüsimine: Excel vs. Python, kasutades rahalisi vahendeid

Laenu amortisatsioonikalkulaatori lahknevuste analüüsimine: Excel vs. Python, kasutades rahalisi vahendeid
Laenu amortisatsioonikalkulaatori lahknevuste analüüsimine: Excel vs. Python, kasutades rahalisi vahendeid
Gabriel Martim
Reede, 19. juuli 2024 16:52:01

Laenu amortisatsiooni arvutuste erinevuse mõistmine

Laenu amortisatsiooni arvutused võivad olenevalt kasutatavatest tööriistadest ja meetoditest oluliselt erineda. Selles artiklis käsitletakse erinevusi, mis ilmnesid Prantsuse ja Itaalia amortisatsioonimeetodite rakendamisel Pythonis, kasutades teeki numpy_financial, võrreldes Excelist saadud tulemustega.

Vaatamata identsete tingimuste (nt intressimäär, laenusumma, kestus ja maksesagedus) kasutamisele erinevad Pythoni arvutuste tulemused Exceli omadest. Nende erinevuste mõistmine on täpsete finantsrakenduste väljatöötamiseks ülioluline.

Käsk Kirjeldus
dateutil.relativedelta Annab võimaluse arvutada kuupäeva aritmeetika suhtelised deltad, võimaldades kuupäevade arvutuste paindlikku käsitlemist, näiteks kuude või aastate lisamist.
numpy_financial.pmt Arvutab fikseeritud makset, mis on vajalik laenu täielikuks amortiseerimiseks teatud arvu perioodide jooksul, võttes arvesse fikseeritud intressimäära.
numpy_financial.ipmt Tagastab laenu või investeeringu teatud perioodi makse intressiosa, mis põhineb pidevatel perioodilistel maksetel ja püsival intressimääral.
numpy_financial.ppmt Tagastab laenu või investeeringu teatud perioodi makse põhiosa, mis põhineb pidevatel perioodilistel maksetel ja püsival intressimääral.
pandas.DataFrame Kahemõõtmeline märgistatud andmestruktuur pandades, mida kasutatakse tabeliandmete tõhusaks salvestamiseks ja töötlemiseks.
cumsum() Arvutab massiivi elementide kumulatiivse summa, mida sageli kasutatakse jooksvate kogusummade (nt järelejäänud laenujäägi) arvutamiseks pärast iga makset.
dt.datetime.fromisoformat() Parsib ISO-vormingus kuupäeva tähistava stringi ja tagastab kuupäeva ja kuupäeva objekti, mis võimaldab hõlpsalt kuupäeva väärtustega manipuleerida.

Laenu amortisatsiooni arvutamise lahknevuste mõistmine

Pakutav Pythoni skript on loodud laenu amortisatsioonigraafikute arvutamiseks nii prantsuse kui ka itaalia meetoditega. Skript kasutab ära numpy_financial raamatukogu maksete, intresside ja põhisummade arvutamiseks. The Loan klass initsialiseeritakse selliste parameetritega nagu intressimäär, laenu tähtaeg, laenusumma, amortisatsiooni tüüp ja maksesagedus. Klass arvutab makseperioodide koguarvu, kasutades calculate_periods meetod, mida kohandatakse vastavalt sellele, kas sagedus on kord kuus, kvartalis, poolaastas või aastas. Samuti arvutab see perioodipõhise intressimäära, kasutades calculate_period_rate meetod. Maksesumma põhiarvutus tehakse kasutades numpy_financial.pmt, mis määrab kindlaks fikseeritud maksesumma, mis on vajalik laenu amortiseerimiseks antud perioodide jooksul.

Meetod loan_table koostab amortisatsioonigraafiku. See koostab maksesageduse alusel maksekuupäevade loendi ning loob maksete, intresside ja põhisummade tabeli. Prantsuse amortisatsioonimeetodi puhul kasutab skript numpy_financial.ipmt arvutada iga makse intressiosa ja numpy_financial.ppmt põhiosa arvutamiseks. Seejärel ühendatakse need väärtused hõlpsaks manipuleerimiseks ja visualiseerimiseks Panda DataFrame'iks. Itaalia meetodi puhul arvutab skript intressi fikseeritud protsendina järelejäänud laenujäägist ja põhiosa fikseeritud summana. See ajakava salvestatakse ka Panda DataFrame'i. Vaatamata õigele rakendamisele ilmnevad lahknevused Pythoni tulemuste võrdlemisel Exceli tulemustega, kus PMT funktsioon pakub samadel tingimustel erinevaid makseväärtusi.

Laenu amortisatsiooni arvutuste lahknevuste lahendamine

Pythoni taustaprogrammi skript laenu amortisatsiooni arvutamiseks

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")

Exceli valemi lähenemisviis laenu amortisatsioonile

Exceli valem prantsuse amortisatsiooni jaoks

=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

Amortisatsioonigraafiku arvutamise rakendamine Pythonis

Pythoni kood amortisatsioonigraafiku jaoks

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)

Laenu amortisatsiooni intresside arvutamise erinevuste uurimine

Üks Pythoni ja Exceli arvutuste lahknevusi põhjustav põhiaspekt on intresside liitmise ja käsitlemise viis perioodide lõikes. Exceli oma PMT, IPMTja PPMT funktsioonid on loodud töötama kindla liitmismeetodiga, mis on sageli kooskõlas finantssektori standarditega. Kui aga neid arvutusi kopeeritakse Pythonis, kasutades numpy_financial raamatukogu, väikesed erinevused intresside kogumise ja ümardamise käsitlemisel võivad viia erinevate tulemusteni. Nende nüansside mõistmine on erinevate platvormide järjepidevuse tagamiseks ülioluline.

Lisaks võivad Pythoni ja Exceli kasutatavate algoritmide erinevused põhjustada erinevaid amortisatsioonigraafikuid. Exceli funktsioonid on optimeeritud kiirete ja täpsete arvutuste tegemiseks, kuid võivad kasutada ligikaudseid väärtusi, mis erinevad Pythoni üksikasjalikumatest arvutustest. Pakutav Pythoni skript kasutab klassistruktuuri, et määratleda laenuparameetrid ja meetodid amortisatsioonigraafiku arvutamiseks. See võimaldab suuremat paindlikkust ja kohandamist, kuid nõuab ka iga arvutusetapi hoolikat käsitlemist, et vältida lahknevusi. Sobivate tulemuste saavutamiseks on oluline tagada, et mõlemad platvormid kasutaksid sama liitmissagedust, intresside arvutamise meetodeid ja ümardamise tavasid.

Korduma kippuvad küsimused laenu amortisatsiooni arvutamise kohta

  1. Miks minu Pythoni ja Exceli amortisatsioonigraafikud erinevad?
  2. Erinevused võivad tuleneda erinevatest liitmeetoditest, intresside arvutamise tavadest ja ümardamise erinevustest. Nende aspektide järjepidevuse tagamine on ülioluline.
  3. Mis on numpy_financial laenuarvestuses kasutatud raamatukogu?
  4. numpy_financial pakub selliseid finantsfunktsioone nagu PMT, IPMTja PPMT laenude ja investeeringute maksete, intresside ja põhiosa arvutamiseks.
  5. Kuidas tagada, et Pythoni tulemused vastavad Excelile?
  6. Veenduge, et liitmissagedus, intressimäärad ja ümardamismeetodid on Pythoni ja Exceli puhul kooskõlas.
  7. Mida teeb PMT funktsiooni teha?
  8. The PMT funktsioon arvutab fikseeritud makse, mis on vajalik laenu täielikuks amortiseerimiseks teatud arvu perioodide jooksul püsiva intressimääraga.
  9. Miks on liitsagedus oluline?
  10. Liitmise sagedus mõjutab intressi arvutamist ja võib oluliselt mõjutada makse kogusummat ja amortisatsioonigraafikut.
  11. Mis vahe on Prantsuse ja Itaalia amortisatsioonimeetoditel?
  12. Prantsuse amortisatsioon hõlmab pidevaid makseid muutuva põhiosa ja intressiosadega, samas kui Itaalia amortisatsioonis on fikseeritud põhiosa maksed kahaneva intressisummaga.
  13. Kuidas toimib cumsum() funktsiooni abi amortisatsioonigraafikutes?
  14. The cumsum() funktsioon arvutab kumulatiivse summa, mis on kasulik järelejäänud laenujäägi määramiseks pärast iga makset.
  15. Kas ümardamise erinevused võivad laenuarvestusi mõjutada?
  16. Jah, isegi väikesed ümardamise erinevused võivad mitme perioodi jooksul põhjustada märgatavaid lahknevusi. Järjepidev ümardamispraktika on hädavajalik.
  17. Mis on IPMT ja PPMT kasutatavad funktsioonid?
  18. IPMT arvutab makse intressiosa, samas PPMT arvutab laenu põhiosa teatud perioodi kohta.

Viimased mõtted amortisatsiooni lahknevuste kohta

Laenu amortisatsiooni arvutuste lahknevuste kõrvaldamine Pythonis ja Excelis nõuab iga platvormi kasutatavate alusmeetodite üksikasjalikku mõistmist. Ühtsete liitmissageduste, intresside arvutamise tavade ja ümardamismeetodite tagamisega on võimalik saavutada vastavustulemusi. See uurimine rõhutab, kui oluline on finantsarvutustes üksikasjalikult pöörata tähelepanu detailidele, et tagada erinevate tööriistade ja tarkvara täpsus ja usaldusväärsus.