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

A hiteltörlesztési számítások eltérésének megértése

A hiteltörlesztési számítások jelentősen eltérhetnek az alkalmazott eszközöktől és módszerektől függően. Ez a cikk a francia és olasz amortizációs módszerek Pythonban a numpy_financial könyvtár használatával történő megvalósítása során tapasztalt eltérésekkel foglalkozik, összehasonlítva az Excelből kapott eredményekkel.

Annak ellenére, hogy azonos feltételeket használnak, mint például a kamatláb, a kölcsön összege, a futamidő és a fizetési gyakoriság, a Python-számítások eredményei eltérnek az Excel-számításoktól. E különbségek megértése alapvető fontosságú a pontos pénzügyi alkalmazások fejlesztéséhez.

Parancs	Leírás
dateutil.relativedelta	Lehetővé teszi a dátumszámítás relatív deltáinak kiszámítását, lehetővé téve a dátumszámítások rugalmas kezelését, például hónapok vagy évek hozzáadását.
numpy_financial.pmt	Kiszámítja azt a fix törlesztőrészletet, amely a hitel teljes amortizálásához szükséges egy adott számú időszak alatt, rögzített kamatlábat figyelembe véve.
numpy_financial.ipmt	Egy adott kölcsön vagy befektetés egy adott időszakra vonatkozó fizetésének kamatrészét adja vissza, állandó időszakos fizetések és állandó kamatláb alapján.
numpy_financial.ppmt	Egy adott kölcsön vagy befektetés egy adott időszakra szóló fizetésének tőkerészét adja vissza, állandó időszakos fizetések és állandó kamatláb alapján.
pandas.DataFrame	Kétdimenziós címkézett adatstruktúra pandákban, táblázatos adatok hatékony tárolására és kezelésére.
cumsum()	Kiszámítja a tömbelemek kumulált összegét, amelyeket gyakran használnak a futó végösszegek kiszámításához, például az egyes fizetések után fennmaradó hitelegyenleget.
dt.datetime.fromisoformat()	Elemzi a dátumot jelentő karakterláncot ISO formátumban, és egy datetime objektumot ad vissza, lehetővé téve a dátumértékek egyszerű kezelését.

A hiteltörlesztés számítási eltéréseinek megértése

A rendelkezésre álló Python-szkriptet a hitel törlesztési ütemtervének kiszámítására tervezték francia és olasz módszerekkel. A forgatókönyv kihasználja a a könyvtár a kifizetések, a kamatok és a tőkeösszeg kiszámításához. A osztályt olyan paraméterekkel inicializálják, mint a kamatláb, a hitel futamideje, a kölcsön összege, az amortizáció típusa és a fizetési gyakoriság. Az osztály a fizetési időszakok teljes számát a segítségével számítja ki módszer, amely aszerint módosítja, hogy a gyakoriság havi, negyedéves, féléves vagy éves. Az időszakra jellemző kamatlábat is kiszámítja a calculate_period_rate módszer. A befizetés összegének alapszámítása a segítségével történik , amely a hitel törlesztéséhez szükséges fix fizetési összeget határozza meg az adott időszakokban.

A módszer generálja az amortizációs ütemtervet. A fizetési gyakoriság alapján összeállítja a fizetési dátumok listáját, és létrehoz egy táblázatot a kifizetésekről, kamatokról és tőkeösszegekről. A francia amortizációs módszerhez a szkript használja az egyes kifizetések kamatrészének kiszámításához és a főrész kiszámításához. Ezeket az értékeket azután egy Pandas DataFrame-be egyesítik az egyszerű manipuláció és megjelenítés érdekében. Az olasz módszernél a script a kamatot a fennmaradó hitelegyenleg fix százalékaként, a tőkét pedig fix összegként számolja ki. Ezt az ütemezést a Pandas DataFrame is tárolja. A helyes megvalósítás ellenére eltérések adódhatnak, ha a Python eredményeket összehasonlítjuk az Excel eredményeivel, ahol a PMT funkció különböző fizetési értékeket biztosít azonos feltételek mellett.

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)

A kamatszámítási különbségek feltárása a hiteltörlesztésben

A Python- és Excel-számítások közötti eltérésekhez hozzájáruló egyik kulcsfontosságú tényező az a mód, ahogyan a kamat összege és kezelése időszakonként történik. Excel , , és A funkciókat úgy tervezték, hogy egy meghatározott összetett módszerrel működjenek, gyakran a pénzügyi ágazat szabványaihoz igazodva. Ha azonban ezeket a számításokat a Pythonban a numpy_financial könyvtár, a kamatfelhalmozás és a kerekítés kezelésének csekély eltérései eltérő eredményekhez vezethetnek. Ezen árnyalatok megértése alapvető fontosságú a különböző platformok közötti konzisztencia biztosításához.

Ezenkívül a Python és az Excel által használt mögöttes algoritmusok eltérései eltérő amortizációs ütemezéseket eredményezhetnek. Az Excel funkciói gyors, pontos számításokhoz vannak optimalizálva, de alkalmazhatnak olyan közelítéseket, amelyek eltérnek a Python részletesebb számításaitól. A biztosított Python-szkript osztálystruktúrát használ a kölcsönparaméterek meghatározásához, valamint az amortizációs ütemterv kiszámításához szükséges módszereket. Ez nagyobb rugalmasságot és testreszabást tesz lehetővé, de az eltérések elkerülése érdekében az egyes számítási lépések gondos kezelését is megköveteli. Annak biztosítása, hogy mindkét platform ugyanazt az összevonási gyakoriságot, kamatszámítási módszereket és kerekítési gyakorlatokat használja, elengedhetetlen az egyezési eredmények eléréséhez.

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 kölcsönzési számításokhoz használt könyvtár?
4. pénzügyi funkciókat lát el, mint pl , , 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 funkciója?
8. A 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 funkció segítség az amortizációs ütemezésben?
14. A 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 és használt funkciókat?
18. kiszámolja egy fizetés kamat részét, míg kiszámítja egy adott kölcsön tőkerészét.

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.