Menganalisis Perbedaan dalam Kalkulator Amortisasi Pinjaman: Excel vs. Python menggunakan numpy financial

Menganalisis Perbedaan dalam Kalkulator Amortisasi Pinjaman: Excel vs. Python menggunakan numpy financial
Menganalisis Perbedaan dalam Kalkulator Amortisasi Pinjaman: Excel vs. Python menggunakan numpy financial
Gabriel Martim
Jumat, 19 Juli 2024 17.08.04

Memahami Varians dalam Perhitungan Amortisasi Pinjaman

Perhitungan amortisasi pinjaman dapat sangat bervariasi tergantung pada alat dan metode yang digunakan. Artikel ini menyelidiki perbedaan yang ditemui saat menerapkan metode amortisasi Perancis dan Italia dengan Python menggunakan perpustakaan numpy_financial dibandingkan dengan hasil yang diperoleh dari Excel.

Meskipun menggunakan kondisi yang sama seperti suku bunga, jumlah pinjaman, jangka waktu, dan frekuensi pembayaran, hasil perhitungan Python berbeda dengan hasil di Excel. Memahami perbedaan-perbedaan ini sangat penting untuk mengembangkan aplikasi keuangan yang akurat.

Memerintah Keterangan
dateutil.relativedelta Menyediakan cara untuk menghitung delta relatif untuk aritmatika tanggal, memungkinkan penanganan penghitungan tanggal yang fleksibel seperti menambahkan bulan atau tahun.
numpy_financial.pmt Menghitung pembayaran tetap yang diperlukan untuk mengamortisasi pinjaman secara penuh selama beberapa periode tertentu, dengan mempertimbangkan tingkat bunga tetap.
numpy_financial.ipmt Mengembalikan bagian bunga dari pembayaran untuk periode pinjaman atau investasi tertentu berdasarkan pembayaran berkala yang konstan dan tingkat bunga yang konstan.
numpy_financial.ppmt Mengembalikan bagian pokok pembayaran untuk periode pinjaman atau investasi tertentu berdasarkan pembayaran berkala yang konstan dan tingkat bunga yang konstan.
pandas.DataFrame Struktur data berlabel dua dimensi di panda, digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi data tabular secara efisien.
cumsum() Menghitung jumlah kumulatif elemen array, sering kali digunakan untuk menghitung total berjalan, seperti sisa saldo pinjaman setelah setiap pembayaran.
dt.datetime.fromisoformat() Mengurai string yang mewakili tanggal dalam format ISO dan mengembalikan objek datetime, memungkinkan manipulasi nilai tanggal dengan mudah.

Memahami Perbedaan Perhitungan Amortisasi Pinjaman

Skrip Python yang disediakan dirancang untuk menghitung jadwal amortisasi pinjaman menggunakan metode Perancis dan Italia. Script memanfaatkan numpy_financial perpustakaan untuk menghitung pembayaran, bunga, dan jumlah pokok. Itu Loan kelas diinisialisasi dengan parameter seperti tingkat bunga, jangka waktu pinjaman, jumlah pinjaman, jenis amortisasi, dan frekuensi pembayaran. Kelas menghitung jumlah total periode pembayaran menggunakan calculate_periods metode, yang menyesuaikan berdasarkan frekuensinya bulanan, triwulanan, semesteran, atau tahunan. Ini juga menghitung tingkat bunga periode tertentu menggunakan calculate_period_rate metode. Perhitungan inti jumlah pembayaran dilakukan dengan menggunakan numpy_financial.pmt, yang menentukan jumlah pembayaran tetap yang diperlukan untuk mengamortisasi pinjaman selama periode tertentu.

Metode loan_table menghasilkan jadwal amortisasi. Ini membuat daftar tanggal pembayaran berdasarkan frekuensi pembayaran dan membuat tabel pembayaran, bunga, dan jumlah pokok. Untuk metode amortisasi Perancis, skrip menggunakan numpy_financial.ipmt menghitung porsi bunga dari setiap pembayaran dan numpy_financial.ppmt untuk menghitung porsi pokok. Nilai-nilai ini kemudian digabungkan menjadi Pandas DataFrame untuk memudahkan manipulasi dan visualisasi. Untuk metode Italia, skrip menghitung bunga sebagai persentase tetap dari sisa saldo pinjaman dan pokok pinjaman sebagai jumlah tetap. Jadwal ini juga disimpan dalam Pandas DataFrame. Meskipun implementasinya benar, perbedaan muncul ketika membandingkan hasil Python dengan hasil dari Excel, di mana PMT fungsi memberikan nilai pembayaran yang berbeda dalam kondisi yang sama.

Penyelesaian Selisih Perhitungan Amortisasi Pinjaman

Skrip Backend Python untuk Perhitungan Amortisasi Pinjaman

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")

Pendekatan Rumus Excel untuk Amortisasi Pinjaman

Rumus Excel untuk Amortisasi Perancis

=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

Menerapkan Perhitungan Jadwal Amortisasi dengan Python

Kode Python untuk Jadwal Amortisasi

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)

Menggali Perbedaan Perhitungan Bunga Amortisasi Pinjaman

Salah satu aspek utama yang berkontribusi terhadap perbedaan antara penghitungan Python dan Excel adalah cara bunga digabungkan dan ditangani selama beberapa periode. Excel PMT, IPMT, Dan PPMT fungsi-fungsi tersebut dirancang untuk bekerja dengan metode penggabungan tertentu, yang seringkali selaras dengan standar industri keuangan. Namun, ketika penghitungan ini direplikasi dengan Python menggunakan numpy_financial perpustakaan, sedikit perbedaan dalam penanganan akrual dan pembulatan bunga dapat memberikan hasil yang bervariasi. Memahami nuansa ini sangat penting untuk memastikan konsistensi di berbagai platform.

Selain itu, perbedaan algoritma dasar yang digunakan oleh Python dan Excel dapat mengakibatkan perbedaan jadwal amortisasi. Fungsi Excel dioptimalkan untuk penghitungan yang cepat dan akurat, namun mungkin menggunakan perkiraan yang berbeda dari penghitungan Python yang lebih terperinci. Skrip Python yang disediakan menggunakan struktur kelas untuk menentukan parameter pinjaman dan metode untuk menghitung jadwal amortisasi. Hal ini memungkinkan fleksibilitas dan penyesuaian yang lebih besar namun juga memerlukan penanganan yang hati-hati pada setiap langkah perhitungan untuk menghindari perbedaan. Memastikan bahwa kedua platform menggunakan frekuensi penggabungan, metode penghitungan bunga, dan praktik pembulatan yang sama sangat penting untuk mencapai hasil yang sesuai.

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Perhitungan Amortisasi Pinjaman

  1. Mengapa jadwal amortisasi Python dan Excel saya berbeda?
  2. Perbedaan dapat timbul dari berbagai metode penggabungan, praktik perhitungan bunga, dan perbedaan pembulatan. Memastikan konsistensi dalam aspek-aspek ini sangatlah penting.
  3. Apakah yang numpy_financial perpustakaan yang digunakan dalam perhitungan pinjaman?
  4. numpy_financial menyediakan fungsi keuangan seperti PMT, IPMT, Dan PPMT untuk menghitung pembayaran, bunga, dan pokok pinjaman dan investasi.
  5. Bagaimana cara memastikan hasil Python saya cocok dengan Excel?
  6. Verifikasi bahwa frekuensi penggabungan, suku bunga, dan metode pembulatan konsisten antara Python dan Excel.
  7. Apa artinya PMT fungsi lakukan?
  8. Itu PMT fungsi menghitung pembayaran tetap yang diperlukan untuk mengamortisasi pinjaman secara penuh selama beberapa periode tertentu dengan tingkat bunga konstan.
  9. Mengapa frekuensi penggabungan itu penting?
  10. Frekuensi pemajemukan mempengaruhi cara penghitungan bunga dan dapat berdampak signifikan terhadap total jumlah pembayaran dan jadwal amortisasi.
  11. Apa perbedaan antara metode amortisasi Perancis dan Italia?
  12. Amortisasi Perancis melibatkan pembayaran konstan dengan porsi pokok dan bunga yang bervariasi, sedangkan amortisasi Italia melibatkan pembayaran pokok tetap dengan jumlah bunga yang menurun.
  13. Bagaimana cumsum() bantuan fungsi dalam jadwal amortisasi?
  14. Itu cumsum() fungsi menghitung jumlah kumulatif, berguna untuk menentukan sisa saldo pinjaman setelah setiap pembayaran.
  15. Apakah perbedaan pembulatan dapat mempengaruhi perhitungan pinjaman?
  16. Ya, perbedaan pembulatan yang kecil sekalipun dapat menyebabkan perbedaan yang nyata dalam beberapa periode. Praktik pembulatan yang konsisten sangatlah penting.
  17. Apa yang IPMT Dan PPMT fungsi yang digunakan untuk?
  18. IPMT menghitung bagian bunga dari suatu pembayaran, sedangkan PPMT menghitung bagian pokok untuk jangka waktu pinjaman tertentu.

Pemikiran Akhir tentang Perbedaan Amortisasi

Mengatasi perbedaan antara penghitungan amortisasi pinjaman dengan Python dan Excel memerlukan pemahaman mendetail tentang metode dasar yang digunakan oleh masing-masing platform. Dengan memastikan frekuensi penggabungan yang konsisten, praktik penghitungan bunga, dan metode pembulatan, hasil yang sesuai dapat dicapai. Eksplorasi ini menyoroti pentingnya perhatian cermat terhadap detail dalam penghitungan keuangan untuk memastikan keakuratan dan keandalan di berbagai alat dan perangkat lunak.