A hiteltörlesztési kalkulátor eltéréseinek elemzése: Excel vs. Python, zömök pénzügyi felhasználásával

Hiteltörlesztési számítások eltéréseinek feloldása

Python háttérszkript a hiteltörlesztés kiszámításához

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")

A hitel törlesztésének Excel képlete

Excel képlet a francia amortizációhoz

=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

Amortizációs ütemezés számításának megvalósítása Pythonban

Python kód az amortizációs ütemezéshez

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)

Gyakran ismételt kérdések a hiteltörlesztési számításokkal kapcsolatban

1. Miért különbözik a Python és az Excel amortizációs ütemezése?
2. Különbségek adódhatnak az eltérő összevonási módszerekből, a kamatszámítási gyakorlatból és a kerekítési különbségekből. A következetesség biztosítása ezekben a szempontokban kulcsfontosságú.
3. Mi a numpy_financial kölcsönzési számításokhoz használt könyvtár?
4. numpy_financial pénzügyi funkciókat lát el, mint pl PMT, IPMT, és PPMT hitelek és befektetések kifizetéseinek, kamatainak és tőkeösszegének kiszámításához.
5. Hogyan biztosíthatom, hogy a Python-eredményeim megfeleljenek az Excelnek?
6. Ellenőrizze, hogy a kompaundálás gyakorisága, a kamatlábak és a kerekítési módszerek összhangban vannak-e a Python és az Excel között.
7. Mit csinál a PMT funkciója?
8. A PMT függvény kiszámítja a kölcsön teljes törlesztéséhez szükséges fix törlesztést egy adott számú időszak alatt, állandó kamattal.
9. Miért fontos a keverési gyakoriság?
10. Az összevonás gyakorisága befolyásolja a kamatszámítás módját, és jelentősen befolyásolhatja a teljes kifizetés összegét és az amortizációs ütemezést.
11. Mi a különbség a francia és az olasz amortizációs módszerek között?
12. A francia amortizáció állandó kifizetéseket tartalmaz változó tőke- és kamatrésszel, míg az olasz amortizáció fix tőketörlesztést tartalmaz, csökkenő kamatösszeggel.
13. Hogyan működik a cumsum() funkció segítség az amortizációs ütemezésben?
14. A cumsum() függvény kiszámítja a halmozott összeget, ami hasznos a fennmaradó hitelegyenleg meghatározásához minden egyes fizetés után.
15. Befolyásolhatják-e a kerekítési különbségek a hitelszámításokat?
16. Igen, még a kis kerekítési különbségek is észrevehető eltérésekhez vezethetnek több időszakon keresztül. A következetes kerekítési gyakorlat elengedhetetlen.
17. Mik IPMT és PPMT használt funkciókat?
18. IPMT kiszámolja egy fizetés kamat részét, míg PPMT kiszámítja egy adott kölcsön tőkerészét.

Végső gondolatok az amortizációs eltérésekről

A Pythonban és az Excelben a hiteltörlesztési számítások közötti eltérések kiküszöbölése megköveteli az egyes platformok által használt mögöttes módszerek részletes megértését. A konzisztens kompanálási gyakoriságok, kamatszámítási gyakorlatok és kerekítési módszerek biztosításával lehetőség nyílik egyezési eredmények elérésére. Ez a feltárás rávilágít a részletekre való aprólékos odafigyelés fontosságára a pénzügyi számítások során a pontosság és megbízhatóság biztosítása érdekében a különböző eszközök és szoftverek között.