Analiza neskladij v kalkulatorju amortizacije posojil: Excel proti Pythonu z uporabo numpy financial

Analiza neskladij v kalkulatorju amortizacije posojil: Excel proti Pythonu z uporabo numpy financial
Analiza neskladij v kalkulatorju amortizacije posojil: Excel proti Pythonu z uporabo numpy financial
Gabriel Martim
Petek, 19. julij 2024 17:49:14

Razumevanje variance v izračunih amortizacije posojila

Izračuni amortizacije posojila se lahko zelo razlikujejo glede na uporabljena orodja in metode. Ta članek obravnava neskladja, do katerih pride pri izvajanju francoskih in italijanskih metod amortizacije v Pythonu z uporabo knjižnice numpy_financial v primerjavi z rezultati, pridobljenimi iz Excela.

Kljub uporabi enakih pogojev, kot so obrestna mera, znesek posojila, trajanje in pogostost plačil, se rezultati izračunov Python razlikujejo od tistih v Excelu. Razumevanje teh razlik je ključnega pomena za razvoj natančnih finančnih aplikacij.

Ukaz Opis
dateutil.relativedelta Ponuja način za izračun relativnih delt za datumsko aritmetiko, kar omogoča prilagodljivo rokovanje z datumskimi izračuni, kot je seštevanje mesecev ali let.
numpy_financial.pmt Izračuna fiksno plačilo, potrebno za popolno amortizacijo posojila v danem številu obdobij, ob upoštevanju fiksne obrestne mere.
numpy_financial.ipmt Vrne obrestni del plačila za dano obdobje posojila ali naložbe na podlagi stalnih periodičnih plačil in konstantne obrestne mere.
numpy_financial.ppmt Vrne glavnico plačila za dano obdobje posojila ali naložbe na podlagi stalnih periodičnih plačil in konstantne obrestne mere.
pandas.DataFrame Dvodimenzionalna označena podatkovna struktura v pandah, ki se uporablja za učinkovito shranjevanje in upravljanje tabelarnih podatkov.
cumsum() Izračuna kumulativno vsoto elementov polja, ki se pogosto uporabljajo za izračun tekočih vsot, kot je preostalo stanje posojila po vsakem plačilu.
dt.datetime.fromisoformat() Razčleni niz, ki predstavlja datum v formatu ISO, in vrne objekt datuma in časa, kar omogoča preprosto manipulacijo datumskih vrednosti.

Razumevanje neskladij pri izračunu amortizacije posojila

Priloženi skript Python je zasnovan za izračun amortizacijskih načrtov posojil z uporabo francoske in italijanske metode. Skript izkorišča numpy_financial knjižnica za izračun plačil, obresti in zneskov glavnice. The Loan razred se inicializira s parametri, kot so obrestna mera, rok posojila, znesek posojila, vrsta amortizacije in pogostost plačil. Razred izračuna skupno število plačilnih obdobij z uporabo calculate_periods metoda, ki se prilagaja glede na to, ali je pogostost mesečna, četrtletna, polletna ali letna. Izračuna tudi obrestno mero za določeno obdobje z uporabo calculate_period_rate metoda. Osnovni izračun zneska plačila se izvede z uporabo numpy_financial.pmt, ki določa fiksni znesek plačila, potreben za amortizacijo posojila v danih obdobjih.

Metoda loan_table izdela amortizacijski načrt. Sestavi seznam datumov plačil glede na pogostost plačil in ustvari tabelo plačil, obresti in zneskov glavnice. Za francosko metodo amortizacije scenarij uporablja numpy_financial.ipmt izračunati delež obresti vsakega plačila in numpy_financial.ppmt za izračun glavnice. Te vrednosti so nato združene v Pandas DataFrame za enostavno manipulacijo in vizualizacijo. Pri italijanski metodi skript izračuna obresti kot fiksen odstotek preostalega stanja posojila in glavnico kot fiksen znesek. Ta urnik je shranjen tudi v Pandas DataFrame. Kljub pravilni implementaciji prihaja do odstopanj pri primerjavi rezultatov Pythona z rezultati Excela, kjer je PMT funkcija zagotavlja različne vrednosti plačil pod enakimi pogoji.

Odpravljanje neskladij v izračunih amortizacije posojila

Zaledni skript Python za izračun amortizacije posojila

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")

Pristop Excelove formule za amortizacijo posojila

Excelova formula za francosko amortizacijo

=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

Implementacija izračuna amortizacijskega načrta v Pythonu

Koda Python za amortizacijski načrt

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)

Raziskovanje razlik v izračunu obresti pri amortizaciji posojila

Eden ključnih vidikov, ki prispeva k neskladjem med izračuni Python in Excel, je način, kako se obresti sestavljajo in obravnavajo v obdobjih. Excelov PMT, IPMT, in PPMT funkcije so zasnovane tako, da delujejo s posebno metodo sestavljanja, ki je pogosto usklajena s standardi finančne industrije. Ko pa se ti izračuni posnemajo v Pythonu z uporabo numpy_financial Knjižnica, majhne razlike v obravnavanju obračunavanja obresti in zaokroževanja lahko povzročijo različne rezultate. Razumevanje teh nians je ključnega pomena za zagotavljanje skladnosti na različnih platformah.

Poleg tega lahko razlike v osnovnih algoritmih, ki jih uporabljata Python in Excel, povzročijo različne razporede amortizacije. Excelove funkcije so optimizirane za hitre in natančne izračune, vendar lahko uporabljajo približke, ki se razlikujejo od bolj natančnih izračunov Pythona. Priloženi skript Python uporablja strukturo razreda za definiranje parametrov posojila in metod za izračun amortizacijskega načrta. To omogoča večjo prilagodljivost in prilagajanje, vendar zahteva tudi skrbno ravnanje z vsakim korakom izračuna, da se izognete neskladjem. Zagotavljanje, da obe platformi uporabljata enako pogostost obračunavanja, metode izračuna obresti in prakse zaokroževanja, je bistveno za doseganje ujemajočih se rezultatov.

Pogosta vprašanja o izračunih amortizacije posojila

  1. Zakaj se moji amortizacijski načrti Python in Excel razlikujejo?
  2. Razlike lahko nastanejo zaradi različnih načinov obračunavanja, praks izračuna obresti in razlik pri zaokroževanju. Zagotavljanje doslednosti v teh vidikih je ključnega pomena.
  3. Kaj je numpy_financial knjižnica, ki se uporablja pri izračunih izposoje?
  4. numpy_financial zagotavlja finančne funkcije, kot je npr PMT, IPMT, in PPMT za izračun plačil, obresti in glavnice za posojila in naložbe.
  5. Kako lahko zagotovim, da se moji rezultati Pythona ujemajo z Excelom?
  6. Preverite, ali so pogostost sestavljanja, obrestne mere in metode zaokroževanja skladni med Pythonom in Excelom.
  7. Kaj pomeni PMT funkcija narediti?
  8. The PMT funkcija izračuna fiksno plačilo, potrebno za popolno amortizacijo posojila v določenem številu obdobij s konstantno obrestno mero.
  9. Zakaj je pogostost mešanja pomembna?
  10. Pogostost obračunavanja vpliva na način izračuna obresti in lahko znatno vpliva na skupni znesek plačila in načrt amortizacije.
  11. Kakšna je razlika med francosko in italijansko metodo amortizacije?
  12. Francoska amortizacija vključuje stalna plačila z različnimi deleži glavnice in obresti, medtem ko ima italijanska amortizacija fiksna plačila glavnice z padajočimi zneski obresti.
  13. Kako deluje cumsum() funkcija pomoč pri amortizacijskih načrtih?
  14. The cumsum() funkcija izračuna kumulativno vsoto, uporabno za določitev preostalega stanja posojila po vsakem plačilu.
  15. Ali lahko razlike pri zaokroževanju vplivajo na izračun posojila?
  16. Da, tudi majhne razlike v zaokroževanju lahko povzročijo opazna odstopanja v več obdobjih. Dosledne prakse zaokroževanja so bistvenega pomena.
  17. Kaj so IPMT in PPMT funkcije, ki se uporabljajo za?
  18. IPMT izračuna obrestni del plačila, medtem ko PPMT izračuna glavnico za dano obdobje posojila.

Končne misli o amortizacijskih neskladjih

Obravnavanje neskladij med izračuni amortizacije posojila v Pythonu in Excelu zahteva podrobno razumevanje osnovnih metod, ki jih uporablja posamezna platforma. Z zagotavljanjem dosledne pogostosti obračunavanja, praks izračuna obresti in metod zaokroževanja je mogoče doseči ujemanje rezultatov. To raziskovanje poudarja pomen natančnega posvečanja podrobnostim v finančnih izračunih za zagotovitev točnosti in zanesljivosti v različnih orodjih in programski opremi.