Analizarea discrepanțelor în Calculatorul de amortizare a împrumuturilor: Excel vs. Python folosind numpy financial

Rezolvarea discrepanțelor în calculele de amortizare a împrumuturilor

Script Python Backend pentru calculul amortizarii împrumutului

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")

Abordarea formulei Excel pentru amortizarea împrumutului

Formula Excel pentru Amortizare Franceză

=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

Implementarea calculului programului de amortizare în Python

Cod Python pentru programul de amortizare

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)

Întrebări frecvente despre calculele de amortizare a împrumutului

1. De ce diferă programele mele de amortizare Python și Excel?
2. Diferențele pot apărea din diferite metode de combinare, practici de calcul al dobânzii și diferențe de rotunjire. Asigurarea coerenței în aceste aspecte este crucială.
3. Ce este numpy_financial bibliotecă folosită pentru calculele de împrumut?
4. numpy_financial asigură funcţii financiare precum PMT, IPMT, și PPMT pentru a calcula plățile, dobânda și principalul pentru împrumuturi și investiții.
5. Cum mă pot asigura că rezultatele mele Python se potrivesc cu Excel?
6. Verificați dacă frecvența de compus, ratele dobânzii și metodele de rotunjire sunt consecvente între Python și Excel.
7. Ce face PMT functia face?
8. The PMT funcția calculează plata fixă ​​necesară pentru amortizarea integrală a unui împrumut pe un anumit număr de perioade cu o rată constantă a dobânzii.
9. De ce este importantă frecvența de combinare?
10. Frecvența de combinare afectează modul în care este calculată dobânda și poate avea un impact semnificativ asupra sumei totale a plății și a programului de amortizare.
11. Care este diferența dintre metodele de amortizare franceze și italiene?
12. Amortizarea franceză implică plăți constante cu diferite porțiuni de principal și dobândă, în timp ce amortizarea italiană are plăți fixe de principal cu sume descrescătoare ale dobânzii.
13. Cum face cumsum() functia de ajutor in graficele de amortizare?
14. The cumsum() funcția calculează suma cumulativă, utilă pentru determinarea soldului creditului rămas după fiecare plată.
15. Pot diferențele de rotunjire să afecteze calculele împrumutului?
16. Da, chiar și diferențele mici de rotunjire pot duce la discrepanțe vizibile pe mai multe perioade. Practicile consecvente de rotunjire sunt esențiale.
17. Ce sunt IPMT și PPMT functii folosite pentru?
18. IPMT calculează partea de dobândă a unei plăți, în timp ce PPMT calculează partea principală pentru o anumită perioadă a unui împrumut.

Considerări finale asupra discrepanțelor de amortizare

Abordarea discrepanțelor dintre calculele de amortizare a împrumuturilor în Python și Excel necesită o înțelegere detaliată a metodelor de bază utilizate de fiecare platformă. Prin asigurarea unor frecvențe de combinare consecvente, practici de calcul a dobânzii și metode de rotunjire, este posibil să se obțină rezultate de potrivire. Această explorare evidențiază importanța atenției meticuloase la detalii în calculele financiare pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea diferitelor instrumente și software.