Analyse van discrepanties in de calculator voor leningaflossing: Excel versus Python met behulp van numpy Financial

Verschillen in berekeningen van de aflossing van leningen oplossen

Python-backend-script voor berekening van leningaflossing

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-formulebenadering van de aflossing van leningen

Excel-formule voor Franse afschrijving

=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

Implementatie van de berekening van het aflossingsschema in Python

Python-code voor aflossingsschema

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)

Veelgestelde vragen over berekeningen voor de aflossing van leningen

1. Waarom verschillen mijn afschrijvingsschema's voor Python en Excel?
2. Verschillen kunnen voortkomen uit verschillende samengestelde methoden, renteberekeningspraktijken en afrondingsverschillen. Het waarborgen van consistentie op deze aspecten is van cruciaal belang.
3. Wat is de numpy_financial bibliotheek gebruikt bij leningberekeningen?
4. numpy_financial biedt financiële functies zoals PMT, IPMT, En PPMT om betalingen, rente en hoofdsom voor leningen en investeringen te berekenen.
5. Hoe kan ik ervoor zorgen dat mijn Python-resultaten overeenkomen met Excel?
6. Controleer of de samengestelde frequentie, rentetarieven en afrondingsmethoden consistent zijn tussen Python en Excel.
7. Wat doet de PMT functie doen?
8. De PMT De functie berekent de vaste betaling die nodig is om een ​​lening volledig af te lossen over een bepaald aantal perioden met een constant rentepercentage.
9. Waarom is de samengestelde frequentie belangrijk?
10. De samengestelde frequentie heeft invloed op de manier waarop de rente wordt berekend en kan een aanzienlijke invloed hebben op het totale betalingsbedrag en het aflossingsschema.
11. Wat is het verschil tussen Franse en Italiaanse afschrijvingsmethoden?
12. De Franse aflossing omvat constante betalingen met variërende hoofdsom- en rentegedeelten, terwijl de Italiaanse aflossing vaste aflossingen met afnemende rentebedragen omvat.
13. Hoe doet de cumsum() functiehulp bij afschrijvingsschema's?
14. De cumsum() functie berekent het cumulatieve bedrag, handig voor het bepalen van het resterende leningsaldo na elke betaling.
15. Kunnen afrondingsverschillen de berekening van leningen beïnvloeden?
16. Ja, zelfs kleine afrondingsverschillen kunnen over meerdere perioden tot merkbare verschillen leiden. Consistente afrondingspraktijken zijn essentieel.
17. Wat zijn IPMT En PPMT functies gebruikt?
18. IPMT berekent het rentegedeelte van een betaling, terwijl PPMT berekent het hoofdgedeelte voor een bepaalde periode van een lening.

Laatste gedachten over afschrijvingsverschillen

Het aanpakken van de discrepanties tussen berekeningen voor de aflossing van leningen in Python en Excel vereist een gedetailleerd inzicht in de onderliggende methoden die door elk platform worden gebruikt. Door consistente samengestelde frequenties, renteberekeningspraktijken en afrondingsmethoden te garanderen, is het mogelijk om matchingresultaten te bereiken. Deze verkenning benadrukt het belang van nauwgezette aandacht voor detail bij financiële berekeningen om nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van verschillende tools en software te garanderen.