Aizdevuma amortizācijas kalkulatora neatbilstību analīze: Excel vs. Python, izmantojot neskaidras finanšu iespējas

Kredīta amortizācijas aprēķinos neatbilstību risināšana

Python aizmugursistēmas skripts aizdevuma amortizācijas aprēķināšanai

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 formulas pieeja aizdevuma amortizācijai

Excel formula franču amortizācijai

=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

Amortizācijas grafika aprēķina ieviešana programmā Python

Python kods amortizācijas grafikam

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)

Bieži uzdotie jautājumi par aizdevuma amortizācijas aprēķiniem

1. Kāpēc mani Python un Excel amortizācijas grafiki atšķiras?
2. Atšķirības var rasties no dažādām salikšanas metodēm, procentu aprēķināšanas praksēm un noapaļošanas atšķirībām. Konsekvences nodrošināšana šajos aspektos ir ļoti svarīga.
3. Kas ir numpy_financial Bibliotēka, kas izmantota aizdevuma aprēķinos?
4. numpy_financial nodrošina tādas finanšu funkcijas kā PMT, IPMT, un PPMT lai aprēķinātu maksājumus, procentus un pamatsummu par aizdevumiem un ieguldījumiem.
5. Kā es varu nodrošināt, ka mani Python rezultāti atbilst Excel?
6. Pārbaudiet, vai salikšanas biežums, procentu likmes un noapaļošanas metodes saskan ar Python un Excel.
7. Ko dara PMT veikt funkciju?
8. The PMT funkcija aprēķina fiksēto maksājumu, kas nepieciešams, lai pilnībā amortizētu aizdevumu noteiktā periodu skaitā ar nemainīgu procentu likmi.
9. Kāpēc salikšanas biežums ir svarīgs?
10. Salikšanas biežums ietekmē procentu aprēķināšanu un var būtiski ietekmēt kopējo maksājuma summu un amortizācijas grafiku.
11. Kāda ir atšķirība starp franču un itāļu amortizācijas metodēm?
12. Francijas amortizācija ietver pastāvīgus maksājumus ar mainīgu pamatsummu un procentu daļām, savukārt Itālijas amortizācija ir fiksēta pamatsummas maksājumi ar samazinātām procentu summām.
13. Kā darbojas cumsum() funkciju palīdzību amortizācijas grafikos?
14. The cumsum() funkcija aprēķina kumulatīvo summu, kas ir noderīga, lai noteiktu atlikušo aizdevuma atlikumu pēc katra maksājuma.
15. Vai noapaļošanas atšķirības var ietekmēt aizdevuma aprēķinus?
16. Jā, pat nelielas noapaļošanas atšķirības var radīt ievērojamas neatbilstības vairākos periodos. Būtiska ir konsekventa noapaļošanas prakse.
17. Kas ir IPMT un PPMT izmantotajām funkcijām?
18. IPMT aprēķina maksājuma procentu daļu, kamēr PPMT aprēķina pamatdaļu noteiktam aizdevuma periodam.

Pēdējās domas par amortizācijas neatbilstībām

Lai novērstu neatbilstības starp aizdevuma amortizācijas aprēķiniem programmās Python un Excel, ir nepieciešama detalizēta izpratne par katras platformas izmantotajām metodēm. Nodrošinot konsekventu salikšanas biežumu, procentu aprēķināšanas praksi un noapaļošanas metodes, ir iespējams sasniegt rezultātus. Šajā izpētē ir uzsvērts, cik svarīgi ir rūpīgi pievērsties detaļām finanšu aprēķinos, lai nodrošinātu dažādu rīku un programmatūras precizitāti un uzticamību.