Analýza nezrovnalostí v kalkulačke amortizácie pôžičiek: Excel vs. Python pomocou numpy financií

Riešenie nezrovnalostí vo výpočtoch amortizácie úveru

Python Backend Script pre výpočet amortizácie úveru

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")

Prístup vzorca Excel k amortizácii úveru

Vzorec Excel pre francúzsku amortizáciu

=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

Implementácia výpočtu amortizačného plánu v Pythone

Kód Pythonu pre plán amortizácie

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)

Často kladené otázky o výpočtoch amortizácie úveru

1. Prečo sa moje plány amortizácie Python a Excel líšia?
2. Rozdiely môžu vyplývať z rôznych metód zloženia, postupov výpočtu úrokov a rozdielov v zaokrúhľovaní. Zabezpečenie konzistentnosti v týchto aspektoch je kľúčové.
3. Čo je numpy_financial knižnica používaná pri výpočtoch výpožičiek?
4. numpy_financial zabezpečuje finančné funkcie ako napr PMT, IPMT, a PPMT na výpočet platieb, úrokov a istiny pre pôžičky a investície.
5. Ako môžem zabezpečiť, aby sa moje výsledky v Pythone zhodovali s Excelom?
6. Overte, či sú frekvencia zloženia, úrokové sadzby a metódy zaokrúhľovania konzistentné medzi Pythonom a Excelom.
7. Čo robí PMT funkciu robiť?
8. The PMT funkcia vypočítava fixnú platbu potrebnú na úplné splatenie úveru počas daného počtu období s konštantnou úrokovou sadzbou.
9. Prečo je frekvencia zloženia dôležitá?
10. Frekvencia skladania ovplyvňuje spôsob výpočtu úroku a môže výrazne ovplyvniť celkovú výšku platby a harmonogram amortizácie.
11. Aký je rozdiel medzi francúzskymi a talianskymi metódami amortizácie?
12. Francúzska amortizácia zahŕňa neustále platby s rôznymi časťami istiny a úroku, zatiaľ čo talianska amortizácia má fixné splátky istiny s klesajúcimi výškami úrokov.
13. Ako sa cumsum() funkcia pomoc v amortizačných plánoch?
14. The cumsum() funkcia vypočíta kumulatívnu sumu, užitočnú na určenie zostatku úveru po každej platbe.
15. Môžu rozdiely v zaokrúhľovaní ovplyvniť výpočty úveru?
16. Áno, aj malé rozdiely v zaokrúhľovaní môžu viesť k výrazným nezrovnalostiam počas viacerých období. Dôsledné postupy zaokrúhľovania sú nevyhnutné.
17. Čo sú IPMT a PPMT funkcie používané na?
18. IPMT vypočíta úrokovú časť platby, zatiaľ čo PPMT vypočítava časť istiny za dané obdobie úveru.

Záverečné myšlienky o nezrovnalostiach v amortizácii

Riešenie nezrovnalostí medzi výpočtami amortizácie pôžičiek v Pythone a Exceli si vyžaduje podrobné pochopenie základných metód používaných každou platformou. Zabezpečením konzistentných frekvencií zloženia, postupov výpočtu úrokov a metód zaokrúhľovania je možné dosiahnuť zodpovedajúce výsledky. Tento prieskum zdôrazňuje dôležitosť starostlivej pozornosti venovanej detailom vo finančných výpočtoch, aby sa zaistila presnosť a spoľahlivosť rôznych nástrojov a softvéru.