Paskolos amortizacijos skaičiuoklės neatitikimų analizė: „Excel“ ir „Python“, naudojant niūrias finansines priemones

Paskolos amortizacijos skaičiuoklės neatitikimų analizė: „Excel“ ir „Python“, naudojant niūrias finansines priemones
Paskolos amortizacijos skaičiuoklės neatitikimų analizė: „Excel“ ir „Python“, naudojant niūrias finansines priemones
Gabriel Martim
2024 m. liepos 19 d., penktadienis 17:21:55

Suprasti paskolų amortizacijos skaičiavimų skirtumus

Paskolos amortizacijos skaičiavimai gali labai skirtis priklausomai nuo naudojamų priemonių ir metodų. Šiame straipsnyje gilinamasi į neatitikimus, iškilusius diegiant prancūzų ir italų amortizacijos metodus Python naudojant numpy_financial biblioteką, palyginti su rezultatais, gautais iš Excel.

Nepaisant to, kad naudojamos identiškos sąlygos, pvz., palūkanų norma, paskolos suma, trukmė ir mokėjimo dažnis, Python skaičiavimų rezultatai skiriasi nuo Excel. Norint sukurti tikslias finansines programas, labai svarbu suprasti šiuos skirtumus.

komandą apibūdinimas
dateutil.relativedelta Suteikia galimybę apskaičiuoti santykinius datos aritmetikos deltas, leidžiančius lanksčiai tvarkyti datos skaičiavimus, pvz., pridėti mėnesius ar metus.
numpy_financial.pmt Skaičiuoja fiksuotą įmoką, reikalingą visiškai amortizuoti paskolą per tam tikrą skaičių laikotarpių, atsižvelgiant į fiksuotą palūkanų normą.
numpy_financial.ipmt Grąžina tam tikro paskolos ar investicijos laikotarpio mokėjimo palūkanų dalį, pagrįstą nuolatiniais periodiniais mokėjimais ir pastovia palūkanų norma.
numpy_financial.ppmt Grąžina pagrindinę mokėjimo dalį už tam tikrą paskolos ar investicijos laikotarpį, remiantis nuolatiniais periodiniais mokėjimais ir pastovia palūkanų norma.
pandas.DataFrame Dvimatė pažymėta duomenų struktūra pandose, naudojama norint efektyviai saugoti ir valdyti lentelių duomenis.
cumsum() Skaičiuoja kaupiamąją masyvo elementų sumą, dažnai naudojamą skaičiuojant einamąsias sumas, pvz., likusį paskolos likutį po kiekvieno mokėjimo.
dt.datetime.fromisoformat() Analizuoja eilutę, vaizduojančią datą ISO formatu, ir grąžina datos ir laiko objektą, leidžiantį lengvai valdyti datos reikšmes.

Supratimas apie paskolos amortizacijos skaičiavimo neatitikimus

Pateiktas Python scenarijus skirtas apskaičiuoti paskolos amortizacijos grafikus naudojant prancūzų ir italų metodus. Scenarijus išnaudoja numpy_financial biblioteka apskaičiuojant mokėjimus, palūkanas ir pagrindines sumas. The Loan klasė inicijuojama tokiais parametrais kaip palūkanų norma, paskolos terminas, paskolos suma, amortizacijos tipas ir mokėjimo dažnumas. Klasė apskaičiuoja bendrą mokėjimo laikotarpių skaičių naudodama calculate_periods metodas, kuris koreguojamas pagal tai, ar dažnumas yra kas mėnesį, kas ketvirtį, pusmetį ar metinį. Jis taip pat apskaičiuoja konkretaus laikotarpio palūkanų normą, naudodamas calculate_period_rate metodas. Pagrindinis mokėjimo sumos apskaičiavimas atliekamas naudojant numpy_financial.pmt, kuri nustato fiksuotą įmokos sumą, reikalingą paskolai amortizuoti per nurodytus laikotarpius.

Metodas loan_table sudaro amortizacijos grafiką. Jis sudaro mokėjimo datų sąrašą pagal mokėjimo dažnumą ir sukuria mokėjimų, palūkanų ir pagrindinių sumų lentelę. Prancūziškam amortizacijos metodui scenarijus naudojamas numpy_financial.ipmt apskaičiuoti kiekvieno mokėjimo palūkanų dalį ir numpy_financial.ppmt pagrindinei daliai apskaičiuoti. Tada šios reikšmės sujungiamos į Pandas DataFrame, kad būtų lengva manipuliuoti ir vizualizuoti. Itališkam metodui scenarijus skaičiuoja palūkanas kaip fiksuotą procentą nuo likusio paskolos likučio, o pagrindinę sumą – kaip fiksuotą sumą. Šis tvarkaraštis taip pat saugomas Pandas DataFrame. Nepaisant teisingo įgyvendinimo, atsiranda neatitikimų lyginant Python rezultatus su rezultatais iš Excel, kur PMT funkcija suteikia skirtingas mokėjimo vertes vienodomis sąlygomis.

Paskolos amortizacijos skaičiavimų neatitikimų sprendimas

Python Backend scenarijus, skirtas paskolos amortizacijos skaičiavimui

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")

„Excel“ formulės metodas paskolos amortizacijai

„Excel“ prancūzų amortizacijos formulė

=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

Amortizacijos grafiko skaičiavimo įgyvendinimas Python

Python kodas, skirtas amortizacijos tvarkaraščiui

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)

Paskolų amortizavimo palūkanų skaičiavimo skirtumų tyrimas

Vienas iš pagrindinių aspektų, prisidedančių prie neatitikimų tarp Python ir Excel skaičiavimų, yra palūkanų sudėjimas ir apdorojimas tam tikrais laikotarpiais. Excel PMT, IPMT, ir PPMT funkcijos yra sukurtos veikti naudojant specifinį sudėties metodą, dažnai suderinamą su finansų pramonės standartais. Tačiau kai šie skaičiavimai atkartojami Python naudojant numpy_financial bibliotekoje, nedideli palūkanų kaupimo ir apvalinimo skirtumai gali lemti skirtingus rezultatus. Norint užtikrinti nuoseklumą įvairiose platformose, labai svarbu suprasti šiuos niuansus.

Be to, „Python“ ir „Excel“ naudojamų algoritmų skirtumai gali lemti skirtingus amortizavimo grafikus. „Excel“ funkcijos yra optimizuotos greitiems ir tiksliems skaičiavimams atlikti, tačiau gali būti naudojami apytiksliai skaičiavimai, kurie skiriasi nuo „Python“ detalesnių skaičiavimų. Pateiktas Python scenarijus naudoja klasės struktūrą, kad apibrėžtų paskolos parametrus ir amortizacijos grafiko skaičiavimo metodus. Tai suteikia daugiau lankstumo ir pritaikymo, tačiau taip pat reikia atidžiai tvarkyti kiekvieną skaičiavimo veiksmą, kad būtų išvengta neatitikimų. Norint pasiekti suderinamus rezultatus, būtina užtikrinti, kad abi platformos naudotų tą patį sudėties dažnumą, palūkanų skaičiavimo metodus ir apvalinimo praktiką.

Dažnai užduodami klausimai apie paskolos amortizacijos skaičiavimus

  1. Kodėl mano Python ir Excel amortizacijos grafikai skiriasi?
  2. Skirtumai gali atsirasti dėl skirtingų sudėties metodų, palūkanų skaičiavimo praktikos ir apvalinimo skirtumų. Labai svarbu užtikrinti šių aspektų nuoseklumą.
  3. Kas yra numpy_financial biblioteka, naudojama paskolos skaičiavimams?
  4. numpy_financial teikia finansines funkcijas, pvz PMT, IPMT, ir PPMT apskaičiuoti mokėjimus, palūkanas ir pagrindinę paskolų ir investicijų sumą.
  5. Kaip užtikrinti, kad „Python“ rezultatai atitiktų „Excel“?
  6. Patikrinkite, ar „Python“ ir „Excel“ sudėties dažnis, palūkanų normos ir apvalinimo metodai atitinka.
  7. Ką daro PMT atlikti funkciją?
  8. The PMT funkcija apskaičiuoja fiksuotą įmoką, reikalingą visiškai amortizuoti paskolą per tam tikrą skaičių laikotarpių su pastovia palūkanų norma.
  9. Kodėl svarbu sudėti dažnį?
  10. Sudėjimo dažnumas turi įtakos palūkanų skaičiavimui ir gali turėti didelės įtakos bendrai mokėjimo sumai ir amortizacijos grafikui.
  11. Kuo skiriasi prancūzų ir italų amortizacijos metodai?
  12. Prancūzijos amortizacija apima nuolatinius mokėjimus su kintančiomis pagrindinės sumos ir palūkanų dalimis, o Italijos amortizacija apima fiksuotus pagrindinės sumos mokėjimus su mažėjančiomis palūkanų sumomis.
  13. Kaip veikia cumsum() funkcija padėti amortizacijos grafikuose?
  14. The cumsum() funkcija apskaičiuoja kaupiamą sumą, naudingą nustatant likusį paskolos likutį po kiekvieno mokėjimo.
  15. Ar apvalinimo skirtumai gali turėti įtakos paskolos skaičiavimams?
  16. Taip, net ir nedideli apvalinimo skirtumai gali sukelti pastebimų neatitikimų per kelis laikotarpius. Būtina nuosekli apvalinimo praktika.
  17. Kas yra IPMT ir PPMT naudojamos funkcijos?
  18. IPMT apskaičiuoja mokėjimo palūkanų dalį, tuo tarpu PPMT apskaičiuoja pagrindinę paskolos dalį tam tikram laikotarpiui.

Paskutinės mintys apie amortizacijos neatitikimus

Norint pašalinti neatitikimus tarp „Python“ ir „Excel“ skirtų paskolos amortizacijos skaičiavimų, reikia išsamiai suprasti kiekvienos platformos naudojamus pagrindinius metodus. Užtikrinant nuoseklų sudėties dažnumą, palūkanų skaičiavimo praktiką ir apvalinimo metodus, galima pasiekti sutapimo rezultatus. Šis tyrimas pabrėžia kruopštaus dėmesio detalėms svarbą atliekant finansinius skaičiavimus, siekiant užtikrinti skirtingų įrankių ir programinės įrangos tikslumą ir patikimumą.