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

कर्ज माफीकरण गणनेतील फरक समजून घेणे

वापरलेल्या साधने आणि पद्धतींवर अवलंबून कर्ज परिमार्जन गणना लक्षणीयरीत्या बदलू शकते. हा लेख Excel मधून मिळालेल्या परिणामांच्या तुलनेत numpy_financial लायब्ररी वापरून Python मध्ये फ्रेंच आणि इटालियन कर्जमाफी पद्धती लागू करताना आलेल्या विसंगतींचा शोध घेतो.

व्याजदर, कर्जाची रक्कम, कालावधी आणि पेमेंट फ्रिक्वेन्सी यासारख्या समान परिस्थिती वापरूनही, पायथन गणनेचे परिणाम Excel मधील गणनेपेक्षा वेगळे आहेत. अचूक आर्थिक अनुप्रयोग विकसित करण्यासाठी हे फरक समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.

आज्ञा	वर्णन
dateutil.relativedelta	तारखेच्या अंकगणितासाठी सापेक्ष डेल्टाची गणना करण्याचा मार्ग प्रदान करते, ज्यामुळे महिने किंवा वर्षे जोडण्यासारख्या तारखेची गणना लवचिक हाताळता येते.
numpy_financial.pmt	निश्चित व्याज दर विचारात घेऊन, दिलेल्या कालावधीत कर्जाची पूर्णपणे परिमार्जन करण्यासाठी आवश्यक निश्चित पेमेंटची गणना करते.
numpy_financial.ipmt	स्थिर नियतकालिक देयके आणि स्थिर व्याजदरावर आधारित कर्ज किंवा गुंतवणूकीच्या दिलेल्या कालावधीसाठी पेमेंटचा व्याज भाग परत करते.
numpy_financial.ppmt	सतत नियतकालिक देयके आणि स्थिर व्याजदरावर आधारित कर्ज किंवा गुंतवणूकीच्या दिलेल्या कालावधीसाठी देयकाचा मुख्य भाग परत करते.
pandas.DataFrame	पांडांमध्ये द्वि-आयामी लेबल केलेली डेटा संरचना, टॅब्युलर डेटा कार्यक्षमतेने संचयित करण्यासाठी आणि हाताळण्यासाठी वापरली जाते.
cumsum()	ॲरे घटकांच्या एकत्रित बेरीजची गणना करते, बहुतेक वेळा चालू असलेल्या बेरीजची गणना करण्यासाठी वापरली जाते, जसे की प्रत्येक पेमेंटनंतर उर्वरित कर्ज शिल्लक.
dt.datetime.fromisoformat()	ISO फॉरमॅटमध्ये तारखेचे प्रतिनिधीत्व करणाऱ्या स्ट्रिंगचे विश्लेषण करते आणि तारीख मूल्यांचे सुलभ फेरफार सक्षम करून डेटटाइम ऑब्जेक्ट मिळवते.

कर्ज माफीकरण गणना विसंगती समजून घेणे

प्रदान केलेली पायथन स्क्रिप्ट फ्रेंच आणि इटालियन दोन्ही पद्धती वापरून कर्जमाफीच्या वेळापत्रकांची गणना करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. स्क्रिप्टचा फायदा होतो देयके, व्याज आणि मूळ रकमेची गणना करण्यासाठी लायब्ररी. द व्याज दर, कर्जाची मुदत, कर्जाची रक्कम, कर्जमाफीचा प्रकार आणि पेमेंट वारंवारता यासारख्या पॅरामीटर्ससह वर्ग सुरू केला जातो. वर्ग वापरून एकूण देयक कालावधीची गणना करतो पद्धत, जी वारंवारता मासिक, त्रैमासिक, अर्ध-वार्षिक किंवा वार्षिक आहे की नाही यावर आधारित समायोजित करते. हे वापरून कालावधी-विशिष्ट व्याज दर देखील मोजते calculate_period_rate पद्धत पेमेंट रकमेची मूळ गणना वापरून केली जाते , जे दिलेल्या कालावधीत कर्जाचे परिशोधन करण्यासाठी आवश्यक निश्चित देयक रक्कम निर्धारित करते.

पद्धत परिशोधन वेळापत्रक व्युत्पन्न करते. हे पेमेंट फ्रिक्वेंसीवर आधारित पेमेंट तारखांची सूची तयार करते आणि पेमेंट, व्याज आणि मूळ रकमेची सारणी तयार करते. फ्रेंच परिशोधन पद्धतीसाठी, स्क्रिप्ट वापरते प्रत्येक देयकाच्या व्याज भागाची गणना करण्यासाठी आणि मुख्य भागाची गणना करण्यासाठी. ही मूल्ये नंतर सुलभ हाताळणी आणि व्हिज्युअलायझेशनसाठी पांडा डेटाफ्रेममध्ये एकत्र केली जातात. इटालियन पद्धतीसाठी, स्क्रिप्ट उर्वरित कर्जाच्या शिल्लक रकमेची निश्चित टक्केवारी आणि मुद्दल निश्चित रक्कम म्हणून व्याजाची गणना करते. हे वेळापत्रक Pandas DataFrame मध्ये देखील संग्रहित केले आहे. योग्य अंमलबजावणी असूनही, पायथॉनच्या निकालांची तुलना Excel मधील परिणामांशी करताना विसंगती उद्भवतात, जेथे PMT फंक्शन समान परिस्थितीत भिन्न पेमेंट मूल्य प्रदान करते.

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")

१

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 माफीकरण मध्ये व्याज गणना फरक एक्सप्लोर करणे

पायथन आणि एक्सेल गणनेमधील विसंगतींमध्ये योगदान देणारी एक महत्त्वाची बाब म्हणजे व्याज चक्रवाढ आणि कालावधीनुसार हाताळण्याचा मार्ग. एक्सेल च्या , , आणि फंक्शन्स एका विशिष्ट कंपाउंडिंग पद्धतीसह कार्य करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत, अनेकदा आर्थिक उद्योग मानकांशी संरेखित होते. तथापि, जेव्हा ही गणना पायथनमध्ये वापरून प्रतिकृती केली जाते numpy_financial लायब्ररी, व्याज जमा आणि गोलाकार हाताळणीत थोडासा फरक यामुळे विविध परिणाम मिळू शकतात. वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्मवर सातत्य सुनिश्चित करण्यासाठी या बारकावे समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.

याव्यतिरिक्त, पायथन आणि एक्सेलद्वारे वापरल्या जाणाऱ्या अंतर्निहित अल्गोरिदममधील फरकांमुळे परिशोधन वेळापत्रक बदलू शकते. एक्सेलची कार्ये जलद, अचूक गणनेसाठी ऑप्टिमाइझ केली जातात परंतु पायथनच्या अधिक दाणेदार गणनेपेक्षा भिन्न अंदाजे वापरू शकतात. प्रदान केलेली पायथन स्क्रिप्ट कर्ज मापदंड आणि परिशोधन वेळापत्रकाची गणना करण्यासाठी पद्धती परिभाषित करण्यासाठी वर्ग रचना वापरते. हे अधिक लवचिकता आणि सानुकूलनास अनुमती देते परंतु विसंगती टाळण्यासाठी प्रत्येक गणना चरण काळजीपूर्वक हाताळणे आवश्यक आहे. जुळणारे परिणाम साध्य करण्यासाठी दोन्ही प्लॅटफॉर्म समान कंपाउंडिंग वारंवारता, व्याज गणना पद्धती आणि गोलाकार पद्धती वापरतात याची खात्री करणे आवश्यक आहे.

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 लायब्ररी कर्ज मोजणीसाठी वापरली जाते?
4. सारखी आर्थिक कार्ये प्रदान करते , , 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 कार्य करू?
8. द 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 परिशोधन वेळापत्रकात कार्य मदत?
14. द 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 आणि कार्ये वापरली जातात?
18. पेमेंटच्या व्याज भागाची गणना करते, तर कर्जाच्या दिलेल्या कालावधीसाठी मुख्य भागाची गणना करते.

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.