Lainojen lyhennyslaskurin eroavuuksien analysointi: Excel vs. Python käyttämällä näppärää rahoitusta

Lainojen lyhennyslaskurin eroavuuksien analysointi: Excel vs. Python käyttämällä näppärää rahoitusta
Lainojen lyhennyslaskurin eroavuuksien analysointi: Excel vs. Python käyttämällä näppärää rahoitusta
Gabriel Martim
Perjantai 19. heinäkuuta 2024 klo 16.54.22

Lainojen lyhennyslaskelmien vaihtelun ymmärtäminen

Lainojen lyhennyslaskelmat voivat vaihdella huomattavasti käytetyistä työkaluista ja menetelmistä riippuen. Tässä artikkelissa käsitellään eroja, joita havaittiin toteutettaessa ranskalaisia ​​ja italialaisia ​​kuoletusmenetelmiä Pythonissa käyttämällä numpy_financial-kirjastoa Excelistä saatuihin tuloksiin verrattuna.

Huolimatta samoista ehdoista, kuten korosta, lainasummasta, kestosta ja maksutiheydestä, Python-laskelmien tulokset eroavat Excelin tuloksista. Näiden erojen ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää tarkkojen rahoitussovellusten kehittämisessä.

Komento Kuvaus
dateutil.relativedelta Tarjoaa tavan laskea suhteelliset deltat päivämääräaritmetiikkaa varten, mikä mahdollistaa päivämäärälaskelmien joustavan käsittelyn, kuten kuukausien tai vuosien lisäämisen.
numpy_financial.pmt Laskee kiinteän maksun, joka vaaditaan lainan täydelliseen lyhentämiseen tietyn ajanjakson aikana, ottaen huomioon kiinteän koron.
numpy_financial.ipmt Palauttaa lainan tai sijoituksen tietyn ajanjakson maksun korko-osuuden, joka perustuu jatkuviin säännöllisiin maksuihin ja vakiokorkoon.
numpy_financial.ppmt Palauttaa lainan tai sijoituksen tietyn ajanjakson maksun pääoman, joka perustuu jatkuviin säännöllisiin maksuihin ja vakiokorkoon.
pandas.DataFrame Kaksiulotteinen merkitty tietorakenne pandassa, jota käytetään tallentamaan ja käsittelemään taulukkotietoja tehokkaasti.
cumsum() Laskee taulukon elementtien kumulatiivisen summan, jota käytetään usein juoksevien kokonaismäärien, kuten kunkin maksun jälkeen jäljellä olevan lainasaldon, laskemiseen.
dt.datetime.fromisoformat() Jäsentää päivämäärää edustavan merkkijonon ISO-muodossa ja palauttaa datetime-objektin, mikä mahdollistaa päivämäärän arvojen helpon käsittelyn.

Lainojen lyhennyslaskennan eroavaisuuksien ymmärtäminen

Mukana oleva Python-skripti on suunniteltu laskemaan lainojen lyhennysaikataulut sekä ranskalaisilla että italialaisilla menetelmillä. Käsikirjoitus hyödyntää numpy_financial kirjasto laskea maksut, korot ja pääomat. The Loan luokka alustetaan sellaisilla parametreilla kuin korko, laina-aika, lainasumma, lyhennystyyppi ja maksutiheys. Luokka laskee maksukausien kokonaismäärän käyttämällä calculate_periods menetelmä, joka mukautuu sen mukaan, onko tiheys kuukausittain, neljännesvuosittain, puolivuosittain vai vuosittain. Se laskee myös kausikohtaisen koron käyttämällä calculate_period_rate menetelmä. Maksusumman peruslaskenta tehdään käyttämällä numpy_financial.pmt, joka määrittää kiinteän maksumäärän, joka vaaditaan lainan lyhentämiseen tiettyjen ajanjaksojen aikana.

Menetelmä loan_table luo poistoaikataulun. Se muodostaa luettelon maksupäivistä maksutiheyden perusteella ja luo taulukon maksuista, koroista ja pääomasummista. Ranskalaiselle kuoletusmenetelmälle skripti käyttää numpy_financial.ipmt laskea kunkin maksun korko-osuus ja numpy_financial.ppmt pääosan laskemiseen. Nämä arvot yhdistetään sitten Pandas DataFrame -kehykseen, jota on helppo käsitellä ja visualisoida. Italialaisessa menetelmässä skripti laskee koron kiinteänä prosenttiosuutena jäljellä olevasta lainasaldosta ja pääoman kiinteänä summana. Tämä aikataulu on myös tallennettu Pandas DataFrameen. Oikeasta toteutuksesta huolimatta eroja syntyy verrattaessa Python-tuloksia Excelin tuloksiin, joissa PMT toiminto tarjoaa erilaisia ​​maksuarvoja samoissa olosuhteissa.

Lainojen lyhennyslaskelmien ristiriitojen ratkaiseminen

Python-taustaohjelma lainan lyhennyksen laskemiseen

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-kaavamenetelmä lainojen lyhentämiseen

Excel-kaava ranskalaiselle poistolle

=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

Poistoaikataulun laskennan käyttöönotto Pythonissa

Python-koodi kuoletusaikataululle

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)

Lainojen lyhennyksen korkojen laskennan erojen tutkiminen

Yksi avaintekijä, joka vaikuttaa Python- ja Excel-laskelmien välisiin eroihin, on tapa, jolla korot yhdistetään ja käsitellään jaksoittain. Excelin PMT, IPMT, ja PPMT toiminnot on suunniteltu toimimaan tietyllä yhdistelymenetelmällä, joka on usein rahoitusalan standardien mukainen. Kuitenkin, kun nämä laskelmat toistetaan Pythonissa käyttämällä numpy_financial kirjastossa, pienet erot korkojen kertymisen ja pyöristyksen käsittelyssä voivat johtaa vaihteleviin tuloksiin. Näiden vivahteiden ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää johdonmukaisuuden varmistamiseksi eri alustoilla.

Lisäksi Pythonin ja Excelin käyttämien taustalla olevien algoritmien erot voivat johtaa vaihteleviin poistoaikatauluihin. Excelin funktiot on optimoitu nopeita ja tarkkoja laskelmia varten, mutta ne voivat käyttää likiarvoja, jotka eroavat Pythonin tarkemmista laskelmista. Toimitettu Python-komentosarja käyttää luokkarakennetta lainaparametrien määrittämiseen ja lyhennysaikataulun laskemiseen käytetyt menetelmät. Tämä mahdollistaa suuremman joustavuuden ja mukauttamisen, mutta edellyttää myös jokaisen laskentavaiheen huolellista käsittelyä erojen välttämiseksi. Vastaavien tulosten saavuttamisen kannalta on tärkeää varmistaa, että molemmat alustat käyttävät samaa yhdistelytiheyttä, koronlaskentamenetelmiä ja pyöristyskäytäntöjä.

Usein kysyttyjä kysymyksiä lainojen lyhennyslaskelmista

  1. Miksi Python- ja Excel-poistoaikatauluni eroavat toisistaan?
  2. Erot voivat johtua erilaisista yhdistelymenetelmistä, koronlaskentakäytännöistä ja pyöristyseroista. Johdonmukaisuuden varmistaminen näissä asioissa on ratkaisevan tärkeää.
  3. Mikä on numpy_financial lainalaskelmissa käytetty kirjasto?
  4. numpy_financial tarjoaa taloudellisia toimintoja, kuten PMT, IPMT, ja PPMT laskea lainojen ja investointien maksuja, korkoja ja pääomaa.
  5. Kuinka voin varmistaa, että Python-tulokseni vastaavat Exceliä?
  6. Varmista, että yhdistämistaajuus, korot ja pyöristysmenetelmät ovat yhdenmukaisia ​​Pythonin ja Excelin välillä.
  7. Mitä tekee PMT toiminto tekee?
  8. The PMT -toiminto laskee kiinteän maksun, joka vaaditaan lainan täydelliseen lyhentämiseen tietyn ajanjakson aikana vakiokorolla.
  9. Miksi taajuuden yhdistäminen on tärkeää?
  10. Kompensointitiheys vaikuttaa koron laskentatapaan ja voi merkittävästi vaikuttaa maksun kokonaismäärään ja kuoletusaikatauluun.
  11. Mitä eroa on ranskalaisten ja italialaisten kuoletusmenetelmien välillä?
  12. Ranskan lyhennykset sisältävät jatkuvia maksuja, joiden pääoma- ja korko-osuudet vaihtelevat, kun taas italialaisissa lyhennyksissä on kiinteä pääoman maksu, jonka korkosummat laskevat.
  13. Miten toimii cumsum() toiminto auttaa kuoletusaikatauluissa?
  14. The cumsum() toiminto laskee kumulatiivisen summan, joka on hyödyllinen jäljellä olevan lainasaldon määrittämisessä jokaisen maksun jälkeen.
  15. Voivatko pyöristyserot vaikuttaa lainalaskelmiin?
  16. Kyllä, pienetkin pyöristyserot voivat johtaa huomattaviin eroihin useiden ajanjaksojen aikana. Johdonmukaiset pyöristyskäytännöt ovat välttämättömiä.
  17. Mitä ovat IPMT ja PPMT joita käytetään?
  18. IPMT laskee maksun korko-osuuden, kun taas PPMT laskee lainan pääosan tietyltä ajalta.

Viimeiset ajatukset kuoletuseroista

Pythonin ja Excelin lainojen lyhennyslaskelmien välisten erojen korjaaminen edellyttää kunkin alustan käyttämien taustalla olevien menetelmien yksityiskohtaista ymmärtämistä. Varmistamalla johdonmukaiset kompaundointitiheydet, koronlaskentakäytännöt ja pyöristysmenetelmät voidaan saavuttaa täsmäytystuloksia. Tämä selvitys korostaa, kuinka tärkeää on kiinnittää huolellinen huomio yksityiskohtiin rahoituslaskennassa, jotta voidaan varmistaa eri työkalujen ja ohjelmistojen tarkkuus ja luotettavuus.