Анализа неслагања у калкулатору амортизације кредита: Екцел наспрам Питхон-а користећи нумпи финансијске

Отклањање неслагања у обрачунима амортизације кредита

Питхон позадинска скрипта за израчунавање амортизације кредита

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")

Приступ амортизацији кредита по Екцел формули

Екцел формула за француску амортизацију

=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

Имплементација израчунавања распореда амортизације у Питхон-у

Питхон код за распоред амортизације

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)

Често постављана питања о обрачунима амортизације кредита

1. Зашто се моји Питхон и Екцел распореди амортизације разликују?
2. Разлике могу настати због различитих метода компаундирања, пракси обрачуна камата и разлика у заокруживањима. Обезбеђивање доследности у овим аспектима је кључно.
3. Шта је numpy_financial библиотека која се користи за обрачун позајмица?
4. numpy_financial обезбеђује финансијске функције као што су PMT, IPMT, и PPMT за обрачун плаћања, камате и главнице за кредите и инвестиције.
5. Како могу да осигурам да моји Питхон резултати одговарају Екцел-у?
6. Проверите да ли су учесталост комбиновања, каматне стопе и методе заокруживања конзистентне између Питхон-а и Екцел-а.
7. Шта значи PMT функција до?
8. Тхе PMT функција израчунава фиксно плаћање потребно за потпуну амортизацију кредита током одређеног броја периода са константном каматном стопом.
9. Зашто је фреквенција компањивања важна?
10. Учесталост комбиновања утиче на начин на који се обрачунава камата и може значајно утицати на укупан износ плаћања и распоред амортизације.
11. Која је разлика између француске и италијанске методе амортизације?
12. Француска амортизација укључује стална плаћања са променљивим деловима главнице и камате, док италијанска амортизација има фиксне отплате главнице са смањеним износима камате.
13. Како се cumsum() функција помоћ у распореду амортизације?
14. Тхе cumsum() функција израчунава кумулативну суму, корисна за одређивање преосталог стања кредита након сваке уплате.
15. Могу ли разлике заокруживања утицати на обрачун кредита?
16. Да, чак и мале разлике заокруживања могу довести до приметних одступања у више периода. Неопходне су доследне праксе заокруживања.
17. Шта су IPMT и PPMT функције које се користе за?
18. IPMT израчунава каматни део плаћања, док PPMT израчунава главницу за дати период кредита.

Завршна размишљања о разликама у амортизацији

Решавање неслагања између обрачуна амортизације кредита у Питхон-у и Екцел-у захтева детаљно разумевање основних метода које користи свака платформа. Обезбеђивањем конзистентне учесталости комбиновања, пракси обрачуна камата и метода заокруживања, могуће је постићи подударне резултате. Ово истраживање наглашава важност пажње посвећене детаљима у финансијским прорачунима како би се осигурала тачност и поузданост различитих алата и софтвера.