ऋण परिशोधन गणना में विसंगतियों का विश्लेषण: numpy_financial का उपयोग करके एक्सेल बनाम पायथन

ऋण परिशोधन गणना में विसंगतियों का समाधान करना

ऋण परिशोधन गणना के लिए पायथन बैकएंड स्क्रिप्ट

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")

ऋण परिशोधन के लिए एक्सेल फॉर्मूला दृष्टिकोण

फ्रेंच परिशोधन के लिए एक्सेल फॉर्मूला

=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

पायथन में परिशोधन अनुसूची गणना लागू करना

परिशोधन अनुसूची के लिए पायथन कोड

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)

ऋण परिशोधन गणना के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

1. मेरे पायथन और एक्सेल परिशोधन कार्यक्रम अलग-अलग क्यों हैं?
2. अलग-अलग कंपाउंडिंग तरीकों, ब्याज गणना प्रथाओं और राउंडिंग अंतरों से मतभेद उत्पन्न हो सकते हैं। इन पहलुओं में निरंतरता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है।
3. क्या है numpy_financial ऋण गणना में पुस्तकालय का उपयोग किया जाता है?
4. numpy_financial जैसे वित्तीय कार्य प्रदान करता है PMT, IPMT, और PPMT ऋण और निवेश के लिए भुगतान, ब्याज और मूलधन की गणना करने के लिए।
5. मैं कैसे सुनिश्चित कर सकता हूं कि मेरे पायथन परिणाम एक्सेल से मेल खाते हैं?
6. सत्यापित करें कि कंपाउंडिंग आवृत्ति, ब्याज दरें और राउंडिंग विधियां पायथन और एक्सेल के बीच सुसंगत हैं।
7. क्या करता है PMT कार्य करें?
8. PMT फ़ंक्शन एक निश्चित ब्याज दर के साथ दी गई अवधि में ऋण को पूरी तरह चुकाने के लिए आवश्यक निश्चित भुगतान की गणना करता है।
9. कंपाउंडिंग आवृत्ति क्यों महत्वपूर्ण है?
10. चक्रवृद्धि आवृत्ति ब्याज की गणना करने के तरीके को प्रभावित करती है और कुल भुगतान राशि और परिशोधन अनुसूची को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती है।
11. फ़्रेंच और इतालवी परिशोधन विधियों के बीच क्या अंतर है?
12. फ़्रेंच परिशोधन में अलग-अलग मूलधन और ब्याज भागों के साथ निरंतर भुगतान शामिल होता है, जबकि इतालवी परिशोधन में घटती ब्याज राशि के साथ निश्चित मूलधन भुगतान होता है।
13. कैसे करता है cumsum() परिशोधन अनुसूचियों में फ़ंक्शन सहायता?
14. cumsum() फ़ंक्शन संचयी राशि की गणना करता है, जो प्रत्येक भुगतान के बाद शेष ऋण शेष निर्धारित करने के लिए उपयोगी है।
15. क्या पूर्णांकन अंतर ऋण गणना को प्रभावित कर सकता है?
16. हां, यहां तक ​​कि छोटे-छोटे गोलाई अंतर भी कई अवधियों में ध्यान देने योग्य विसंगतियां पैदा कर सकते हैं। लगातार गोलाई प्रथाएं आवश्यक हैं।
17. क्या हैं IPMT और PPMT फ़ंक्शंस का उपयोग किसके लिए किया जाता है?
18. IPMT जबकि, भुगतान के ब्याज हिस्से की गणना करता है PPMT किसी ऋण की दी गई अवधि के लिए मूलधन भाग की गणना करता है।

परिशोधन विसंगतियों पर अंतिम विचार

पायथन और एक्सेल में ऋण परिशोधन गणना के बीच विसंगतियों को संबोधित करने के लिए प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उपयोग की जाने वाली अंतर्निहित विधियों की विस्तृत समझ की आवश्यकता होती है। सुसंगत चक्रवृद्धि आवृत्तियों, ब्याज गणना प्रथाओं और पूर्णांकन विधियों को सुनिश्चित करके, मिलान परिणाम प्राप्त करना संभव है। यह अन्वेषण विभिन्न टूल और सॉफ़्टवेयर में सटीकता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए वित्तीय गणनाओं में विस्तार से सावधानीपूर्वक ध्यान देने के महत्व पर प्रकाश डालता है।