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

Разумевање варијансе у прорачунима амортизације кредита

Обрачун амортизације кредита може значајно да варира у зависности од коришћених алата и метода. Овај чланак се бави неслагањем на које се сусрећу при примени француских и италијанских метода амортизације у Питхон-у помоћу библиотеке нумпи_финанциал у поређењу са резултатима добијеним из Екцел-а.

Упркос коришћењу идентичних услова као што су каматна стопа, износ кредита, трајање и учесталост плаћања, резултати Питхон прорачуна се разликују од оних у Екцел-у. Разумевање ових разлика је кључно за развој тачних финансијских апликација.

Цомманд	Опис
dateutil.relativedelta	Пружа начин за израчунавање релативних делта за аритметику датума, омогућавајући флексибилно руковање прорачунима датума као што је додавање месеци или година.
numpy_financial.pmt	Израчунава фиксно плаћање потребно за потпуну амортизацију кредита током одређеног броја периода, узимајући у обзир фиксну каматну стопу.
numpy_financial.ipmt	Враћа каматни део плаћања за дати период зајма или инвестиције на основу сталних периодичних плаћања и константне каматне стопе.
numpy_financial.ppmt	Враћа главницу плаћања за дати период зајма или инвестиције на основу сталних периодичних плаћања и константне каматне стопе.
pandas.DataFrame	Дводимензионална означена структура података у пандама, која се користи за ефикасно складиштење и манипулацију табеларним подацима.
cumsum()	Израчунава кумулативни збир елемената низа, који се често користи за израчунавање текућих укупних износа, као што је преостали салдо кредита након сваке уплате.
dt.datetime.fromisoformat()	Рашчлањује стринг који представља датум у ИСО формату и враћа објекат датума и времена, омогућавајући лаку манипулацију вредностима датума.

Разумевање одступања у обрачуну амортизације кредита

Достављена Питхон скрипта је дизајнирана да израчуна распореде амортизације кредита користећи и француску и италијанску методу. Сценарио користи библиотека за израчунавање плаћања, камата и износа главнице. Тхе класа се иницијализује параметрима као што су каматна стопа, рок кредита, износ кредита, врста амортизације и учесталост плаћања. Класа израчунава укупан број периода плаћања користећи метод, који се прилагођава на основу тога да ли је учесталост месечна, квартална, полугодишња или годишња. Такође израчунава каматну стопу специфичну за период користећи calculate_period_rate методом. Основни обрачун за износ уплате се врши помоћу , који одређује фиксни износ плаћања потребан за амортизацију кредита у датим периодима.

Метода генерише распоред амортизације. Он конструише листу датума плаћања на основу учесталости плаћања и креира табелу плаћања, камата и износа главнице. За француски метод амортизације, скрипта користи за израчунавање каматног дела сваке исплате и да се израчуна главни део. Ове вредности се затим комбинују у Пандас ДатаФраме за лаку манипулацију и визуелизацију. За италијански метод, скрипта израчунава камату као фиксни проценат преосталог стања кредита и главницу као фиксни износ. Овај распоред се такође чува у Пандас ДатаФраме-у. Упркос правилној примени, неслагања се јављају када се упореде резултати Питхон-а са онима из Екцел-а, где PMT функција обезбеђује различите вредности плаћања под идентичним условима.

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)

Истраживање разлика у обрачуну камата у амортизацији кредита

Један кључни аспект који доприноси неслагањима између Питхон и Екцел прорачуна је начин на који се камате повећавају и рукују током периода. Екцел'с , , и функције су дизајниране да раде са специфичним методом комбиновања, често у складу са стандардима финансијске индустрије. Међутим, када се ови прорачуни реплицирају у Питхон-у помоћу numpy_financial библиотеци, мале разлике у руковању обрачунавањем камата и заокруживања могу довести до различитих резултата. Разумевање ових нијанси је кључно за обезбеђивање доследности на различитим платформама.

Поред тога, разлике у основним алгоритмима које користе Питхон и Екцел могу довести до различитих распореда амортизације. Екцел-ове функције су оптимизоване за брзе и прецизне прорачуне, али могу да користе апроксимације које се разликују од детаљнијих Питхон-ових прорачуна. Питхон скрипта која је дата користи структуру класе да дефинише параметре зајма и методе за израчунавање распореда амортизације. Ово омогућава већу флексибилност и прилагођавање, али такође захтева пажљиво руковање сваким кораком прорачуна како би се избегла одступања. Обезбеђивање да обе платформе користе исту учесталост комбиновања, методе обрачуна камата и праксе заокруживања је од суштинског значаја за постизање резултата подударања.

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 библиотека која се користи за обрачун позајмица?
4. обезбеђује финансијске функције као што су , , 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 функција до?
8. Тхе 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 функција помоћ у распореду амортизације?
14. Тхе 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 и функције које се користе за?
18. израчунава каматни део плаћања, док израчунава главницу за дати период кредита.

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.