कर्ज माफीकरण गणनेतील विसंगतींचे विश्लेषण करणे: numpy_financial वापरून एक्सेल वि. पायथन

कर्ज माफीकरण गणनेतील विसंगतींचे निराकरण करणे

कर्ज माफीकरण गणनासाठी पायथन बॅकएंड स्क्रिप्ट

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")

कर्ज माफीकरणासाठी एक्सेल फॉर्म्युला दृष्टीकोन

फ्रेंच अमोर्टायझेशनसाठी एक्सेल फॉर्म्युला

१

Python मध्ये Amortization Schedule Calculation लागू करणे

परिशोधन वेळापत्रकासाठी पायथन कोड

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)

कर्ज अमोर्टायझेशन गणनेबद्दल वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

1. माझे पायथन आणि एक्सेल परिशोधन वेळापत्रक वेगळे का आहेत?
2. वेगवेगळ्या चक्रवाढ पद्धती, व्याज गणना पद्धती आणि गोलाकार फरक यांमुळे फरक उद्भवू शकतात. या पैलूंमध्ये सातत्य सुनिश्चित करणे महत्वाचे आहे.
3. काय आहे numpy_financial लायब्ररी कर्ज मोजणीसाठी वापरली जाते?
4. numpy_financial सारखी आर्थिक कार्ये प्रदान करते PMT, IPMT, आणि PPMT कर्ज आणि गुंतवणुकीसाठी देयके, व्याज आणि मुद्दल यांची गणना करण्यासाठी.
5. माझे पायथन परिणाम एक्सेलशी जुळतात याची मी खात्री कशी करू शकतो?
6. पायथन आणि एक्सेलमध्ये चक्रवाढ वारंवारता, व्याजदर आणि राउंडिंग पद्धती सुसंगत असल्याचे सत्यापित करा.
7. काय करते PMT कार्य करू?
8. द PMT फंक्शन स्थिर व्याजदरासह दिलेल्या कालावधीत कर्जाची पूर्णपणे परिमार्जन करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या निश्चित पेमेंटची गणना करते.
9. कंपाउंडिंग वारंवारता का महत्त्वाची आहे?
10. चक्रवाढ वारंवारता व्याज कसे मोजले जाते यावर परिणाम करते आणि एकूण देयक रक्कम आणि परिशोधन वेळापत्रकावर लक्षणीय परिणाम करू शकते.
11. फ्रेंच आणि इटालियन कर्जमाफी पद्धतींमध्ये काय फरक आहे?
12. फ्रेंच ऑर्टायझेशनमध्ये वेगवेगळ्या मुद्दल आणि व्याज भागांसह सतत देयके समाविष्ट असतात, तर इटालियन कर्जमाफीमध्ये घटत्या व्याज रकमेसह मुख्य देयके निश्चित केली जातात.
13. कसे करते cumsum() परिशोधन वेळापत्रकात कार्य मदत?
14. द cumsum() फंक्शन एकत्रित रकमेची गणना करते, प्रत्येक पेमेंटनंतर उर्वरित कर्ज शिल्लक निर्धारित करण्यासाठी उपयुक्त.
15. गोलाकार फरक कर्ज गणनेवर परिणाम करू शकतात?
16. होय, अगदी लहान गोलाकार फरकांमुळे अनेक कालावधीत लक्षात येण्याजोग्या विसंगती होऊ शकतात. सातत्यपूर्ण गोलाकार सराव आवश्यक आहेत.
17. काय आहेत IPMT आणि PPMT कार्ये वापरली जातात?
18. IPMT पेमेंटच्या व्याज भागाची गणना करते, तर PPMT कर्जाच्या दिलेल्या कालावधीसाठी मुख्य भागाची गणना करते.

परिशोधन विसंगतींवर अंतिम विचार

Python आणि Excel मधील कर्ज परिमार्जन गणनेमधील विसंगती दूर करण्यासाठी प्रत्येक प्लॅटफॉर्मद्वारे वापरल्या जाणाऱ्या अंतर्निहित पद्धतींचे तपशीलवार आकलन आवश्यक आहे. कंपाऊंडिंग फ्रिक्वेन्सी, व्याज मोजण्याच्या पद्धती आणि गोलाकार पद्धती सुनिश्चित करून, जुळणारे परिणाम प्राप्त करणे शक्य आहे. हे अन्वेषण विविध साधने आणि सॉफ्टवेअरमध्ये अचूकता आणि विश्वासार्हता सुनिश्चित करण्यासाठी आर्थिक गणनेतील तपशीलांकडे बारकाईने लक्ष देण्याचे महत्त्व अधोरेखित करते.