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

Înțelegerea variației în calculele de amortizare a împrumutului

Calculele amortizarii creditului pot varia semnificativ in functie de instrumentele si metodele folosite. Acest articol analizează discrepanțele întâlnite la implementarea metodelor de amortizare franceze și italiene în Python folosind biblioteca numpy_financial în comparație cu rezultatele obținute din Excel.

În ciuda utilizării unor condiții identice, cum ar fi rata dobânzii, suma împrumutului, durata și frecvența plăților, rezultatele calculelor Python diferă de cele din Excel. Înțelegerea acestor diferențe este crucială pentru dezvoltarea unor aplicații financiare precise.

Comanda	Descriere
dateutil.relativedelta	Oferă o modalitate de a calcula deltele relative pentru aritmetica datei, permițând gestionarea flexibilă a calculelor date, cum ar fi adăugarea de luni sau ani.
numpy_financial.pmt	Calculează plata fixă ​​necesară pentru amortizarea integrală a unui împrumut pe un anumit număr de perioade, luând în considerare o rată fixă ​​a dobânzii.
numpy_financial.ipmt	Returnează porțiunea de dobândă a unei plăți pentru o anumită perioadă a unui împrumut sau investiție pe baza plăților periodice constante și a unei rate constante a dobânzii.
numpy_financial.ppmt	Returnează partea principală a unei plăți pentru o anumită perioadă a unui împrumut sau investiție pe baza plăților periodice constante și a unei rate constante a dobânzii.
pandas.DataFrame	O structură de date etichetată bidimensională în panda, folosită pentru a stoca și manipula datele tabulare în mod eficient.
cumsum()	Calculează suma cumulativă a elementelor matricei, adesea folosită pentru a calcula totalurile curente, cum ar fi soldul împrumutului rămas după fiecare plată.
dt.datetime.fromisoformat()	Analizează un șir reprezentând o dată în format ISO și returnează un obiect datetime, permițând manipularea ușoară a valorilor datei.

Înțelegerea discrepanțelor de calcul al amortizarii împrumutului

Scriptul Python furnizat este conceput pentru a calcula graficele de amortizare a împrumuturilor folosind atât metodele franceze, cât și cele italiene. Scriptul folosește bibliotecă pentru a calcula plățile, dobânzile și sumele principalului. The clasa este inițializată cu parametri precum rata dobânzii, termenul împrumutului, valoarea împrumutului, tipul de amortizare și frecvența plăților. Clasa calculează numărul total de perioade de plată folosind metoda, care se ajustează în funcție de faptul că frecvența este lunară, trimestrială, semestrială sau anuală. De asemenea, calculează rata dobânzii specifice perioadei folosind calculate_period_rate metodă. Calculul de bază pentru suma de plată se face folosind , care determină suma fixă ​​de plată necesară pentru amortizarea împrumutului în perioadele date.

Metoda generează graficul de amortizare. Construiește o listă de date de plată pe baza frecvenței plăților și creează un tabel de plăți, dobânzi și sume principale. Pentru metoda franceză de amortizare, scriptul folosește pentru a calcula partea de dobândă a fiecărei plăți și pentru a calcula partea principală. Aceste valori sunt apoi combinate într-un Pandas DataFrame pentru manipulare și vizualizare ușoară. Pentru metoda italiană, scriptul calculează dobânda ca procent fix din soldul împrumutului rămas și principalul ca sumă fixă. Acest program este, de asemenea, stocat într-un Pandas DataFrame. În ciuda implementării corecte, apar discrepanțe atunci când se compară rezultatele Python cu cele din Excel, unde PMT funcția oferă valori de plată diferite în condiții identice.

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)

Explorarea diferențelor de calcul al dobânzii în amortizarea împrumutului

Un aspect cheie care contribuie la discrepanțe între calculele Python și Excel este modul în care dobânda este compusă și gestionată pe perioade. Excel , , și funcțiile sunt concepute pentru a funcționa cu o metodă specifică de combinare, aliniindu-se adesea cu standardele industriei financiare. Cu toate acestea, atunci când aceste calcule sunt replicate în Python folosind numpy_financial bibliotecă, diferențe ușoare în gestionarea acumulării și rotunjirii dobânzii pot duce la rezultate variate. Înțelegerea acestor nuanțe este crucială pentru asigurarea coerenței pe diferite platforme.

În plus, diferențele dintre algoritmii de bază utilizați de Python și Excel pot duce la diferite programe de amortizare. Funcțiile Excel sunt optimizate pentru calcule rapide și precise, dar pot folosi aproximări care diferă de calculele mai granulare ale lui Python. Scriptul Python furnizat utilizează o structură de clasă pentru a defini parametrii împrumutului și metodele de calculare a programului de amortizare. Acest lucru permite o mai mare flexibilitate și personalizare, dar necesită și o manipulare atentă a fiecărui pas de calcul pentru a evita discrepanțe. Asigurarea faptului că ambele platforme utilizează aceeași frecvență de compus, metode de calcul a dobânzii și practici de rotunjire este esențială pentru obținerea rezultatelor de potrivire.

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 bibliotecă folosită pentru calculele de împrumut?
4. asigură funcţii financiare precum , , 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 functia face?
8. The 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 functia de ajutor in graficele de amortizare?
14. The 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 și functii folosite pentru?
18. calculează partea de dobândă a unei plăți, în timp ce calculează partea principală pentru o anumită perioadă a unui împrumut.

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.