Menganalisis Percanggahan dalam Kalkulator Pelunasan Pinjaman: Excel lwn. Python menggunakan kewangan numpy

Memahami Varians dalam Pengiraan Pelunasan Pinjaman

Pengiraan pelunasan pinjaman boleh berbeza-beza dengan ketara bergantung pada alat dan kaedah yang digunakan. Artikel ini menyelidiki percanggahan yang dihadapi semasa melaksanakan kaedah pelunasan Perancis dan Itali dalam Python menggunakan perpustakaan numpy_financial berbanding hasil yang diperoleh daripada Excel.

Walaupun menggunakan syarat yang sama seperti kadar faedah, jumlah pinjaman, tempoh dan kekerapan pembayaran, hasil pengiraan Python berbeza daripada yang terdapat dalam Excel. Memahami perbezaan ini adalah penting untuk membangunkan aplikasi kewangan yang tepat.

Perintah	Penerangan
dateutil.relativedelta	Menyediakan cara untuk mengira delta relatif untuk aritmetik tarikh, membenarkan pengendalian pengiraan tarikh yang fleksibel seperti menambah bulan atau tahun.
numpy_financial.pmt	Mengira bayaran tetap yang diperlukan untuk melunaskan sepenuhnya pinjaman dalam beberapa tempoh tertentu, dengan mengambil kira kadar faedah tetap.
numpy_financial.ipmt	Mengembalikan bahagian faedah pembayaran untuk tempoh tertentu bagi pinjaman atau pelaburan berdasarkan pembayaran berkala yang berterusan dan kadar faedah yang tetap.
numpy_financial.ppmt	Mengembalikan bahagian pokok pembayaran untuk tempoh tertentu pinjaman atau pelaburan berdasarkan pembayaran berkala yang berterusan dan kadar faedah yang tetap.
pandas.DataFrame	Struktur data berlabel dua dimensi dalam panda, digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi data jadual dengan cekap.
cumsum()	Mengira jumlah terkumpul elemen tatasusunan, selalunya digunakan untuk mengira jumlah berjalan, seperti baki pinjaman yang tinggal selepas setiap pembayaran.
dt.datetime.fromisoformat()	Menghuraikan rentetan yang mewakili tarikh dalam format ISO dan mengembalikan objek datetime, membolehkan manipulasi mudah nilai tarikh.

Memahami Percanggahan Pengiraan Pelunasan Pinjaman

Skrip Python yang disediakan direka untuk mengira jadual pelunasan pinjaman menggunakan kedua-dua kaedah Perancis dan Itali. Skrip memanfaatkan perpustakaan untuk mengira bayaran, faedah dan jumlah pokok. The kelas dimulakan dengan parameter seperti kadar faedah, tempoh pinjaman, jumlah pinjaman, jenis pelunasan dan kekerapan pembayaran. Kelas mengira jumlah bilangan tempoh pembayaran menggunakan kaedah, yang melaraskan berdasarkan sama ada kekerapan adalah bulanan, suku tahunan, separuh tahunan atau tahunan. Ia juga mengira kadar faedah khusus tempoh menggunakan calculate_period_rate kaedah. Pengiraan teras untuk jumlah pembayaran dilakukan menggunakan , yang menentukan jumlah bayaran tetap yang diperlukan untuk melunaskan pinjaman sepanjang tempoh yang diberikan.

Cara menjana jadual pelunasan. Ia membina senarai tarikh pembayaran berdasarkan kekerapan pembayaran dan mencipta jadual pembayaran, faedah dan jumlah prinsipal. Untuk kaedah pelunasan Perancis, skrip menggunakan untuk mengira bahagian faedah bagi setiap pembayaran dan untuk mengira bahagian utama. Nilai-nilai ini kemudiannya digabungkan menjadi Pandas DataFrame untuk manipulasi dan visualisasi yang mudah. Untuk kaedah Itali, skrip mengira faedah sebagai peratusan tetap baki pinjaman dan prinsipal sebagai jumlah tetap. Jadual ini juga disimpan dalam Pandas DataFrame. Walaupun pelaksanaan yang betul, percanggahan timbul apabila membandingkan hasil Python dengan hasil daripada Excel, di mana hasil PMT fungsi menyediakan nilai pembayaran yang berbeza di bawah keadaan yang sama.

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")

=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

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)

Meneroka Perbezaan Pengiraan Faedah dalam Pelunasan Pinjaman

Satu aspek utama yang menyumbang kepada percanggahan antara pengiraan Python dan Excel ialah cara faedah dikompaun dan dikendalikan sepanjang tempoh. Excel's , , dan fungsi direka bentuk untuk berfungsi dengan kaedah pengkompaunan khusus, selalunya sejajar dengan piawaian industri kewangan. Walau bagaimanapun, apabila pengiraan ini direplikasi dalam Python menggunakan numpy_financial perpustakaan, sedikit perbezaan dalam pengendalian akruan dan pembundaran faedah boleh membawa kepada hasil yang berbeza-beza. Memahami nuansa ini adalah penting untuk memastikan konsistensi merentas platform yang berbeza.

Selain itu, perbezaan dalam algoritma asas yang digunakan oleh Python dan Excel boleh mengakibatkan jadual pelunasan yang berbeza-beza. Fungsi Excel dioptimumkan untuk pengiraan yang cepat dan tepat tetapi mungkin menggunakan anggaran yang berbeza daripada pengiraan Python yang lebih berbutir. Skrip Python yang disediakan menggunakan struktur kelas untuk menentukan parameter pinjaman dan kaedah untuk mengira jadual pelunasan. Ini membolehkan fleksibiliti dan penyesuaian yang lebih besar tetapi juga memerlukan pengendalian yang teliti bagi setiap langkah pengiraan untuk mengelakkan percanggahan. Memastikan kedua-dua platform menggunakan kekerapan pengkompaunan yang sama, kaedah pengiraan faedah dan amalan pembundaran adalah penting untuk mencapai hasil yang sepadan.

1. Mengapakah jadual pelunasan Python dan Excel saya berbeza?
2. Perbezaan boleh timbul daripada kaedah pengkompaunan yang berbeza-beza, amalan pengiraan faedah, dan perbezaan pembundaran. Memastikan konsistensi dalam aspek ini adalah penting.
3. Apa itu perpustakaan yang digunakan untuk pengiraan pinjaman?
4. menyediakan fungsi kewangan seperti , , dan PPMT untuk mengira bayaran, faedah dan prinsipal bagi pinjaman dan pelaburan.
5. Bagaimanakah saya boleh memastikan hasil Python saya sepadan dengan Excel?
6. Sahkan bahawa kekerapan pengkompaunan, kadar faedah dan kaedah pembundaran adalah konsisten antara Python dan Excel.
7. Apa yang fungsi lakukan?
8. The fungsi mengira bayaran tetap yang diperlukan untuk melunaskan sepenuhnya pinjaman dalam beberapa tempoh tertentu dengan kadar faedah yang tetap.
9. Mengapa kekerapan pengkompaunan penting?
10. Kekerapan pengkompaunan mempengaruhi cara faedah dikira dan boleh memberi kesan ketara kepada jumlah pembayaran dan jadual pelunasan.
11. Apakah perbezaan antara kaedah pelunasan Perancis dan Itali?
12. Pelunasan Perancis melibatkan pembayaran tetap dengan bahagian pokok dan faedah yang berbeza-beza, manakala pelunasan Itali mempunyai pembayaran pokok tetap dengan jumlah faedah yang berkurangan.
13. Bagaimana caranya membantu fungsi dalam jadual pelunasan?
14. The fungsi mengira jumlah terkumpul, berguna untuk menentukan baki pinjaman yang tinggal selepas setiap pembayaran.
15. Bolehkah perbezaan pembundaran menjejaskan pengiraan pinjaman?
16. Ya, walaupun perbezaan pembundaran kecil boleh membawa kepada percanggahan yang ketara dalam beberapa tempoh. Amalan pembundaran yang konsisten adalah penting.
17. Apakah dan fungsi yang digunakan untuk?
18. mengira bahagian faedah pembayaran, manakala mengira bahagian pokok untuk tempoh pinjaman tertentu.

Menangani percanggahan antara pengiraan pelunasan pinjaman dalam Python dan Excel memerlukan pemahaman terperinci tentang kaedah asas yang digunakan oleh setiap platform. Dengan memastikan kekerapan pengkompaunan yang konsisten, amalan pengiraan faedah dan kaedah pembundaran, adalah mungkin untuk mencapai hasil yang sepadan. Penerokaan ini menyerlahkan kepentingan perhatian yang teliti terhadap perincian dalam pengiraan kewangan untuk memastikan ketepatan dan kebolehpercayaan merentas alatan dan perisian yang berbeza.