Анализ расхождений в калькуляторе амортизации ссуды: Excel против Python с использованием numpy Financial

Понимание разницы в расчетах амортизации кредита

Расчеты амортизации кредита могут существенно различаться в зависимости от используемых инструментов и методов. В этой статье рассматриваются несоответствия, возникающие при реализации французских и итальянских методов амортизации в Python с использованием библиотеки numpy_financial, по сравнению с результатами, полученными из Excel.

Несмотря на использование идентичных условий, таких как процентная ставка, сумма кредита, продолжительность и частота платежей, результаты вычислений Python отличаются от результатов в Excel. Понимание этих различий имеет решающее значение для разработки точных финансовых приложений.

Команда	Описание
dateutil.relativedelta	Предоставляет способ вычисления относительных дельт для арифметических операций с датами, что позволяет гибко обрабатывать вычисления дат, например добавлять месяцы или годы.
numpy_financial.pmt	Рассчитывает фиксированный платеж, необходимый для полного погашения кредита в течение заданного количества периодов с учетом фиксированной процентной ставки.
numpy_financial.ipmt	Возвращает процентную часть платежа за определенный период кредита или инвестиций на основе постоянных периодических платежей и постоянной процентной ставки.
numpy_financial.ppmt	Возвращает основную часть платежа за определенный период кредита или инвестиций на основе постоянных периодических платежей и постоянной процентной ставки.
pandas.DataFrame	Двумерная помеченная структура данных в pandas, используемая для эффективного хранения табличных данных и управления ими.
cumsum()	Вычисляет совокупную сумму элементов массива, часто используемую для расчета текущих итогов, например остатка кредита после каждого платежа.
dt.datetime.fromisoformat()	Анализирует строку, представляющую дату в формате ISO, и возвращает объект datetime, что позволяет легко манипулировать значениями даты.

Понимание расхождений в расчете амортизации кредита

Предоставленный скрипт Python предназначен для расчета графиков погашения кредита с использованием как французского, так и итальянского методов. Скрипт использует библиотека для расчета платежей, процентов и основной суммы долга. Класс инициализируется такими параметрами, как процентная ставка, срок кредита, сумма кредита, тип амортизации и частота платежей. Класс вычисляет общее количество периодов оплаты, используя метод, который корректируется в зависимости от того, является ли периодичность ежемесячной, ежеквартальной, полугодовой или годовой. Он также рассчитывает процентную ставку за конкретный период с использованием calculate_period_rate метод. Основной расчет суммы платежа выполняется с использованием , который определяет фиксированную сумму платежа, необходимую для погашения кредита в течение заданных периодов.

Метод составляет график амортизации. Он создает список дат платежей на основе частоты платежей и создает таблицу платежей, процентов и основной суммы долга. Для французского метода амортизации сценарий использует рассчитать процентную часть каждого платежа и для расчета основной части. Эти значения затем объединяются в DataFrame Pandas для удобства манипулирования и визуализации. Для итальянского метода скрипт рассчитывает проценты как фиксированный процент от оставшегося остатка кредита, а основную сумму кредита как фиксированную сумму. Это расписание также хранится в DataFrame Pandas. Несмотря на правильную реализацию, возникают расхождения при сравнении результатов Python с результатами Excel, где PMT Функция обеспечивает разные значения платежа при одинаковых условиях.

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)

Изучение различий в расчете процентов при амортизации кредита

Одним из ключевых аспектов, способствующих расхождениям между расчетами Python и Excel, является способ начисления процентов и их обработки в течение периодов. Excel , , и Функции предназначены для работы с конкретным методом начисления сложных процентов, часто соответствующим стандартам финансовой отрасли. Однако когда эти вычисления воспроизводятся в Python с использованием numpy_financial библиотеки, небольшие различия в способах начисления и округления процентов могут привести к разным результатам. Понимание этих нюансов имеет решающее значение для обеспечения согласованности на разных платформах.

Кроме того, различия в базовых алгоритмах, используемых Python и Excel, могут привести к разным графикам амортизации. Функции Excel оптимизированы для быстрых и точных вычислений, но могут использовать приближения, отличающиеся от более детальных вычислений Python. Предоставленный скрипт Python использует структуру классов для определения параметров кредита и методов расчета графика погашения. Это обеспечивает большую гибкость и настройку, но также требует тщательной обработки каждого этапа расчета, чтобы избежать расхождений. Обеспечение того, чтобы обе платформы использовали одинаковую частоту начисления процентов, методы расчета процентов и методы округления, имеет важное значение для достижения совпадающих результатов.

1. Почему мои графики амортизации Python и Excel различаются?
2. Различия могут возникать из-за различных методов начисления процентов, практики расчета процентов и различий в округлении. Обеспечение последовательности в этих аспектах имеет решающее значение.
3. Что библиотека, используемая при расчете кредита?
4. обеспечивает финансовые функции, такие как , , и PPMT для расчета платежей, процентов и основной суммы кредитов и инвестиций.
5. Как я могу гарантировать, что результаты Python соответствуют Excel?
6. Убедитесь, что частота начисления процентов, процентные ставки и методы округления одинаковы в Python и Excel.
7. Что это функция делать?
8. Функция рассчитывает фиксированный платеж, необходимый для полного погашения кредита в течение заданного количества периодов с постоянной процентной ставкой.
9. Почему частота начисления процентов важна?
10. Частота начисления сложных процентов влияет на способ расчета процентов и может существенно повлиять на общую сумму платежей и график погашения.
11. В чем разница между французскими и итальянскими методами амортизации?
12. Французская амортизация предполагает постоянные выплаты с различными долями основной суммы долга и процентов, тогда как итальянская амортизация предполагает фиксированные выплаты основной суммы долга с уменьшающимися суммами процентов.
13. Как функция помощи в графиках амортизации?
14. Функция вычисляет накопительную сумму, полезную для определения оставшегося остатка кредита после каждого платежа.
15. Могут ли разницы округлений повлиять на расчет кредита?
16. Да, даже небольшие различия в округлении могут привести к заметным расхождениям за несколько периодов. Последовательная практика округления имеет важное значение.
17. Что и функции, используемые для?
18. рассчитывает процентную часть платежа, в то время как рассчитывает основную часть за определенный период кредита.

Устранение расхождений между расчетами амортизации кредита в Python и Excel требует детального понимания основных методов, используемых каждой платформой. Обеспечивая согласованную частоту начисления сложных процентов, методы расчета процентов и методы округления, можно добиться совпадения результатов. Это исследование подчеркивает важность пристального внимания к деталям финансовых расчетов для обеспечения точности и надежности различных инструментов и программного обеспечения.