대출 상환 계산기의 불일치 분석: numpy Financial을 사용한 Excel과 Python 비교

대출 상환 계산의 불일치 해결

대출 상환액 계산을 위한 Python 백엔드 스크립트

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")

대출 상환에 대한 Excel 공식 접근 방식

프랑스 상각액에 대한 Excel 공식

=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

Python에서 상각 일정 계산 구현

상각 일정을 위한 Python 코드

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)

대출 상환액 계산에 대해 자주 묻는 질문

1. Python과 Excel 상환 일정이 다른 이유는 무엇입니까?
2. 다양한 복리 계산 방법, 이자 계산 방식 및 반올림 차이로 인해 차이가 발생할 수 있습니다. 이러한 측면에서 일관성을 보장하는 것이 중요합니다.
3. 이것은 numpy_financial 대출 계산에 사용되는 라이브러리?
4. numpy_financial 등의 금융 기능을 제공합니다. PMT, IPMT, 그리고 PPMT 대출 및 투자에 대한 지불액, 이자, 원금을 계산합니다.
5. Python 결과가 Excel과 일치하는지 어떻게 확인할 수 있나요?
6. Python과 Excel 간에 복리 빈도, 이자율 및 반올림 방법이 일치하는지 확인합니다.
7. 무엇을 하는가? PMT 기능은 합니까?
8. 그만큼 PMT 함수는 일정한 이자율로 주어진 기간 동안 대출금을 완전히 상각하는 데 필요한 고정 지불금을 계산합니다.
9. 복리 빈도가 왜 중요한가요?
10. 복리 빈도는 이자가 계산되는 방식에 영향을 미치며 총 지불 금액과 상각 일정에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
11. 프랑스와 이탈리아 상각 방법의 차이점은 무엇입니까?
12. 프랑스 상각 방식은 원금과 이자 부분이 다양한 일정 금액을 지불하는 반면, 이탈리아 상각 방식은 이자 금액이 감소하면서 고정 원금 지급 방식을 사용합니다.
13. 어떻게 cumsum() 상각 일정에 대한 기능 지원?
14. 그만큼 cumsum() 함수는 누적 합계를 계산하며, 각 지불 후 남은 대출 잔액을 결정하는 데 유용합니다.
15. 반올림 차이가 대출 계산에 영향을 미칠 수 있나요?
16. 예, 작은 반올림 차이라도 여러 기간에 걸쳐 눈에 띄는 불일치가 발생할 수 있습니다. 일관된 반올림 관행이 필수적입니다.
17. 무엇인가 IPMT 그리고 PPMT 사용되는 기능은 무엇입니까?
18. IPMT 지급액의 이자 부분을 계산합니다. PPMT 특정 대출 기간 동안 원금 부분을 계산합니다.

상각 불일치에 대한 최종 생각

Python과 Excel에서 대출 상환 계산 간의 불일치를 해결하려면 각 플랫폼에서 사용되는 기본 방법을 자세히 이해해야 합니다. 일관된 복리 빈도, 이자 계산 관행 및 반올림 방법을 보장함으로써 일치하는 결과를 얻을 수 있습니다. 이 탐구는 다양한 도구와 소프트웨어 전반에 걸쳐 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 재무 계산의 세부 사항에 세심한 주의를 기울이는 것이 중요함을 강조합니다.