Analiza odstupanja u kalkulatoru otplate kredita: Excel u odnosu na Python korištenjem numpy financial

Razumijevanje varijance u izračunima amortizacije zajma

Izračuni amortizacije zajma mogu značajno varirati ovisno o korištenim alatima i metodama. Ovaj članak istražuje odstupanja koja se javljaju pri implementaciji francuskih i talijanskih metoda amortizacije u Pythonu pomoću biblioteke numpy_financial u usporedbi s rezultatima dobivenim iz Excela.

Unatoč korištenju identičnih uvjeta kao što su kamatna stopa, iznos kredita, trajanje i učestalost plaćanja, rezultati Python izračuna razlikuju se od onih u Excelu. Razumijevanje ovih razlika ključno je za razvoj točnih financijskih aplikacija.

Naredba	Opis
dateutil.relativedelta	Pruža način za izračunavanje relativnih delta za aritmetiku datuma, dopuštajući fleksibilno rukovanje izračunima datuma kao što je dodavanje mjeseci ili godina.
numpy_financial.pmt	Izračunava fiksno plaćanje potrebno za potpunu amortizaciju kredita tijekom određenog broja razdoblja, uzimajući u obzir fiksnu kamatnu stopu.
numpy_financial.ipmt	Vraća kamatni dio plaćanja za određeno razdoblje zajma ili ulaganja na temelju stalnih periodičnih plaćanja i konstantne kamatne stope.
numpy_financial.ppmt	Vraća glavnicu plaćanja za određeno razdoblje zajma ili ulaganja na temelju stalnih periodičnih plaćanja i konstantne kamatne stope.
pandas.DataFrame	Dvodimenzionalna označena podatkovna struktura u pandama, koja se koristi za učinkovito pohranjivanje i manipuliranje tabličnim podacima.
cumsum()	Izračunava kumulativni zbroj elemenata niza, koji se često koristi za izračunavanje ukupnih iznosa, kao što je preostali iznos kredita nakon svake uplate.
dt.datetime.fromisoformat()	Raščlanjuje niz koji predstavlja datum u ISO formatu i vraća objekt datuma i vremena, omogućujući jednostavnu manipulaciju vrijednostima datuma.

Razumijevanje odstupanja u izračunu amortizacije zajma

Isporučena Python skripta dizajnirana je za izračun rasporeda otplate kredita koristeći francusku i talijansku metodu. Skripta iskorištava knjižnica za izračun plaćanja, kamata i iznosa glavnice. The klasa se inicijalizira s parametrima kao što su kamatna stopa, rok kredita, iznos kredita, vrsta amortizacije i učestalost plaćanja. Klasa izračunava ukupan broj razdoblja plaćanja pomoću metoda, koja se prilagođava ovisno o tome je li učestalost mjesečna, tromjesečna, polugodišnja ili godišnja. Također izračunava kamatnu stopu za određeno razdoblje pomoću calculate_period_rate metoda. Osnovni izračun za iznos plaćanja vrši se korištenjem , koji određuje fiksni iznos plaćanja potreban za amortizaciju kredita tijekom zadanih razdoblja.

Metoda generira amortizacijski plan. Konstruira popis datuma plaćanja na temelju učestalosti plaćanja i stvara tablicu plaćanja, kamata i iznosa glavnice. Za francusku metodu amortizacije, skripta koristi kako bi se izračunao kamatni dio svake uplate i izračunati glavni dio. Te se vrijednosti zatim kombiniraju u Pandas DataFrame za jednostavnu manipulaciju i vizualizaciju. Za talijansku metodu, skripta izračunava kamatu kao fiksni postotak preostalog stanja kredita i glavnicu kao fiksni iznos. Ovaj raspored je također pohranjen u Pandas DataFrame. Unatoč ispravnoj implementaciji, odstupanja se javljaju prilikom usporedbe rezultata Pythona s onima iz Excela, gdje PMT funkcija pruža različite vrijednosti plaćanja pod istim uvjetima.

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")

=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

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)

Istraživanje razlika u obračunu kamata u amortizaciji zajma

Jedan ključni aspekt koji pridonosi razlikama između Python i Excel izračuna je način na koji se kamate sabiraju i obrađuju tijekom razdoblja. Excel-a , , i funkcije su osmišljene za rad s određenom metodom složenja, često usklađujući se sa standardima financijske industrije. Međutim, kada se ti izračuni repliciraju u Pythonu pomoću numpy_financial knjižnice, male razlike u rukovanju obračunavanjem kamata i zaokruživanjem mogu dovesti do različitih rezultata. Razumijevanje ovih nijansi ključno je za osiguranje dosljednosti na različitim platformama.

Osim toga, razlike u temeljnim algoritmima koje koriste Python i Excel mogu rezultirati različitim rasporedima amortizacije. Funkcije programa Excel optimizirane su za brze i precizne izračune, ali mogu koristiti aproksimacije koje se razlikuju od preciznijih izračuna Pythona. Isporučena Python skripta koristi strukturu klase za definiranje parametara zajma i metoda za izračun amortizacijskog plana. To omogućuje veću fleksibilnost i prilagodbu, ali također zahtijeva pažljivo rukovanje svakim korakom izračuna kako bi se izbjegla odstupanja. Za postizanje podudarnih rezultata ključno je osigurati da obje platforme koriste istu učestalost uračunavanja, metode izračuna kamata i prakse zaokruživanja.

1. Zašto se moji rasporedi amortizacije za Python i Excel razlikuju?
2. Razlike mogu proizaći iz različitih metoda uračunavanja, praksi obračuna kamata i razlika u zaokruživanju. Osiguravanje dosljednosti u ovim aspektima je ključno.
3. Što je knjižnica koja se koristi za izračune kredita?
4. osigurava financijske funkcije kao što su , , i PPMT za izračun plaćanja, kamata i glavnice zajmova i ulaganja.
5. Kako mogu osigurati da moji Python rezultati odgovaraju Excelu?
6. Provjerite jesu li učestalost sastavljanja, kamatne stope i metode zaokruživanja dosljedne u Pythonu i Excelu.
7. Što to funkcija učiniti?
8. The funkcija izračunava fiksno plaćanje potrebno za potpunu amortizaciju kredita tijekom zadanog broja razdoblja uz konstantnu kamatnu stopu.
9. Zašto je učestalost spajanja važna?
10. Učestalost uračunavanja kamata utječe na način obračuna kamata i može značajno utjecati na ukupni iznos plaćanja i raspored amortizacije.
11. Koja je razlika između francuske i talijanske metode amortizacije?
12. Francuska amortizacija uključuje stalne isplate s različitim dijelovima glavnice i kamata, dok talijanska amortizacija ima fiksne isplate glavnice sa sve manjim iznosima kamata.
13. Kako se funkcija pomoć u rasporedima amortizacije?
14. The funkcija izračunava kumulativni iznos, koristan za utvrđivanje preostalog stanja kredita nakon svake uplate.
15. Mogu li razlike u zaokruživanju utjecati na izračun kredita?
16. Da, čak i male razlike u zaokruživanju mogu dovesti do primjetnih odstupanja tijekom više razdoblja. Bitna je dosljedna praksa zaokruživanja.
17. Što su i funkcije koje se koriste za?
18. izračunava kamatni dio plaćanja, dok izračunava glavnicu za određeno razdoblje zajma.

Rješavanje razlika između izračuna amortizacije kredita u Pythonu i Excelu zahtijeva detaljno razumijevanje temeljnih metoda koje koristi svaka platforma. Osiguravanjem dosljedne učestalosti obračuna, praksi obračuna kamata i metoda zaokruživanja, moguće je postići podudarne rezultate. Ovo istraživanje naglašava važnost posvećivanja pažnje detaljima u financijskim izračunima kako bi se osigurala točnost i pouzdanost u različitim alatima i softveru.