ਲੋਨ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ: ਐਕਸਲ ਬਨਾਮ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿੱਤੀ

ਲੋਨ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਲੋਨ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਬੈਕਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟ

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")

ਕਰਜ਼ਾ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਐਕਸਲ ਫਾਰਮੂਲਾ ਪਹੁੰਚ

ਫ੍ਰੈਂਚ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਐਕਸਲ ਫਾਰਮੂਲਾ

=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

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਨੁਸੂਚੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਨੁਸੂਚੀ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ

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)

Loan Amortization Calculations ਬਾਰੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

1. ਮੇਰੇ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਐਕਸਲ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਵੱਖਰੀਆਂ ਕਿਉਂ ਹਨ?
2. ਅੰਤਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿਧੀਆਂ, ਵਿਆਜ ਗਣਨਾ ਅਭਿਆਸਾਂ, ਅਤੇ ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਅੰਤਰਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
3. ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ numpy_financial ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
4. numpy_financial ਵਿੱਤੀ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ PMT, IPMT, ਅਤੇ PPMT ਕਰਜ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨਾਂ, ਵਿਆਜ ਅਤੇ ਮੂਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ।
5. ਮੈਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਮੇਰੇ ਪਾਈਥਨ ਨਤੀਜੇ ਐਕਸਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ?
6. ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ, ਅਤੇ ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਐਕਸਲ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕਸਾਰ ਹਨ।
7. ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ PMT ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ?
8. ਦ PMT ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਵਿਆਜ ਦਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਰਜ਼ੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
9. ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
10. ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿਆਜ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਰਕਮ ਅਤੇ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਨੁਸੂਚੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
11. ਫ੍ਰੈਂਚ ਅਤੇ ਇਤਾਲਵੀ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
12. ਫ੍ਰੈਂਚ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਮੂਲ ਅਤੇ ਵਿਆਜ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਰੰਤਰ ਭੁਗਤਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਤਾਲਵੀ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਘਟਦੀ ਹੋਈ ਵਿਆਜ ਰਾਸ਼ੀ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁੱਖ ਭੁਗਤਾਨ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
13. ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ cumsum() ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਨੁਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਫੰਕਸ਼ਨ ਮਦਦ?
14. ਦ cumsum() ਫੰਕਸ਼ਨ ਸੰਚਤ ਰਕਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਭੁਗਤਾਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਾਕੀ ਲੋਨ ਬੈਲੇਂਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
15. ਕੀ ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਅੰਤਰ ਲੋਨ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
16. ਹਾਂ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਛੋਟੇ ਗੋਲਾਕਾਰ ਅੰਤਰ ਵੀ ਕਈ ਪੀਰੀਅਡਾਂ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਅੰਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਕਸਾਰ ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਅਭਿਆਸ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
17. ਕੀ ਹਨ IPMT ਅਤੇ PPMT ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਫੰਕਸ਼ਨ?
18. IPMT ਕਿਸੇ ਭੁਗਤਾਨ ਦੇ ਵਿਆਜ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ PPMT ਇੱਕ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਇੱਕ ਦਿੱਤੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਤਭੇਦਾਂ 'ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ

ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਲੋਨ ਅਮੋਰਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅੰਤਰੀਵ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਕਸਾਰ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ, ਵਿਆਜ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਅਭਿਆਸਾਂ, ਅਤੇ ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਨਾਲ, ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।