கடன் அமோர்டிசேஷன் கால்குலேட்டரில் உள்ள முரண்பாடுகளை பகுப்பாய்வு செய்தல்: எக்செல் வெர்சஸ். பைதான் நம்பி ஃபைனான்ஸைப் பயன்படுத்துதல்

கடன் தள்ளுபடி கணக்கீடுகளில் உள்ள மாறுபாட்டைப் புரிந்துகொள்வது

பயன்படுத்தப்படும் கருவிகள் மற்றும் முறைகளைப் பொறுத்து கடன் தள்ளுபடி கணக்கீடுகள் கணிசமாக மாறுபடும். Excel இலிருந்து பெறப்பட்ட முடிவுகளுடன் ஒப்பிடும்போது நம்பி_ஃபைனான்சியல் லைப்ரரியைப் பயன்படுத்தி பைத்தானில் பிரெஞ்சு மற்றும் இத்தாலிய கடனைத் திருப்பிச் செலுத்தும் முறைகளைச் செயல்படுத்தும்போது ஏற்படும் முரண்பாடுகளை இந்தக் கட்டுரை ஆராய்கிறது.

வட்டி விகிதம், கடன் தொகை, கால அளவு மற்றும் கட்டணம் செலுத்தும் அதிர்வெண் போன்ற ஒரே மாதிரியான நிபந்தனைகளைப் பயன்படுத்தினாலும், பைதான் கணக்கீடுகளின் முடிவுகள் Excel இல் இருந்து வேறுபடுகின்றன. துல்லியமான நிதிப் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு இந்த வேறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது.

கட்டளை	விளக்கம்
dateutil.relativedelta	தேதி எண்கணிதத்திற்கான தொடர்புடைய டெல்டாக்களைக் கணக்கிடுவதற்கான வழியை வழங்குகிறது, மாதங்கள் அல்லது ஆண்டுகளைச் சேர்ப்பது போன்ற தேதிக் கணக்கீடுகளை நெகிழ்வான முறையில் கையாள அனுமதிக்கிறது.
numpy_financial.pmt	ஒரு நிலையான வட்டி விகிதத்தைக் கருத்தில் கொண்டு, கொடுக்கப்பட்ட காலகட்டங்களில் கடனை முழுவதுமாக மாற்றுவதற்குத் தேவையான நிலையான கட்டணத்தைக் கணக்கிடுகிறது.
numpy_financial.ipmt	நிலையான காலமுறை செலுத்துதல்கள் மற்றும் நிலையான வட்டி விகிதத்தின் அடிப்படையில் கடன் அல்லது முதலீட்டின் கொடுக்கப்பட்ட காலத்திற்கான கட்டணத்தின் வட்டிப் பகுதியை வழங்குகிறது.
numpy_financial.ppmt	நிலையான காலமுறை கொடுப்பனவுகள் மற்றும் நிலையான வட்டி விகிதத்தின் அடிப்படையில் கடன் அல்லது முதலீட்டின் கொடுக்கப்பட்ட காலத்திற்கான கட்டணத்தின் முதன்மைப் பகுதியை வழங்குகிறது.
pandas.DataFrame	பாண்டாக்களில் இரு பரிமாண லேபிளிடப்பட்ட தரவு அமைப்பு, அட்டவணைத் தரவை திறமையாகச் சேமிக்கவும் கையாளவும் பயன்படுகிறது.
cumsum()	வரிசை உறுப்புகளின் ஒட்டுமொத்தத் தொகையைக் கணக்கிடுகிறது, ஒவ்வொரு கட்டணத்திற்குப் பிறகும் மீதமுள்ள கடன் இருப்பு போன்ற இயங்கும் மொத்தங்களைக் கணக்கிடப் பயன்படுகிறது.
dt.datetime.fromisoformat()	ஐஎஸ்ஓ வடிவத்தில் தேதியைக் குறிக்கும் சரத்தை பாகுபடுத்துகிறது மற்றும் தேதிநேர பொருளை வழங்குகிறது, தேதி மதிப்புகளை எளிதாக கையாள உதவுகிறது.

கடன் தள்ளுபடி கணக்கீடு முரண்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது

வழங்கப்பட்ட பைதான் ஸ்கிரிப்ட் பிரெஞ்சு மற்றும் இத்தாலிய முறைகள் இரண்டையும் பயன்படுத்தி கடன் தள்ளுபடி அட்டவணையை கணக்கிட வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. ஸ்கிரிப்ட் பலப்படுத்துகிறது கொடுப்பனவுகள், வட்டி மற்றும் அசல் தொகைகளை கணக்கிட நூலகம். தி வட்டி விகிதம், கடன் காலம், கடன் தொகை, கடனைத் திருப்பிச் செலுத்தும் வகை மற்றும் கட்டணம் செலுத்தும் அதிர்வெண் போன்ற அளவுருக்கள் மூலம் வகுப்பு துவக்கப்படுகிறது. வகுப்பைப் பயன்படுத்தி மொத்த கட்டணக் காலங்களின் எண்ணிக்கையைக் கணக்கிடுகிறது முறை, அதிர்வெண் மாதாந்திரமா, காலாண்டு, அரையாண்டு அல்லது வருடாந்திரமா என்பதை அடிப்படையாகக் கொண்டு சரிசெய்கிறது. இது கால-குறிப்பிட்ட வட்டி விகிதத்தைப் பயன்படுத்தி கணக்கிடுகிறது calculate_period_rate முறை. கட்டணத் தொகைக்கான முக்கிய கணக்கீடு இதைப் பயன்படுத்தி செய்யப்படுகிறது , கொடுக்கப்பட்ட காலகட்டங்களில் கடனைத் திருப்பிச் செலுத்துவதற்குத் தேவையான நிலையான கட்டணத் தொகையை இது தீர்மானிக்கிறது.

முறை பணமதிப்பிழப்பு அட்டவணையை உருவாக்குகிறது. இது கட்டணம் செலுத்தும் அதிர்வெண்ணின் அடிப்படையில் கட்டணம் செலுத்தும் தேதிகளின் பட்டியலை உருவாக்குகிறது மற்றும் கொடுப்பனவுகள், வட்டி மற்றும் அசல் தொகைகளின் அட்டவணையை உருவாக்குகிறது. ஃபிரெஞ்சு பணமதிப்பிழப்பு முறைக்கு, ஸ்கிரிப்ட் பயன்படுத்துகிறது ஒவ்வொரு கட்டணத்தின் வட்டி பகுதியை கணக்கிட மற்றும் முக்கிய பகுதியை கணக்கிட. இந்த மதிப்புகள் எளிதாக கையாளுதல் மற்றும் காட்சிப்படுத்தலுக்காக ஒரு Pandas DataFrame இல் இணைக்கப்படுகின்றன. இத்தாலிய முறையைப் பொறுத்தவரை, ஸ்கிரிப்ட் வட்டியை மீதமுள்ள கடன் நிலுவையின் நிலையான சதவீதமாகவும், அசல் தொகையை நிலையான தொகையாகவும் கணக்கிடுகிறது. இந்த அட்டவணை ஒரு Pandas DataFrame இல் சேமிக்கப்பட்டுள்ளது. சரியான செயலாக்கம் இருந்தபோதிலும், பைதான் முடிவுகளை எக்செல் இலிருந்து ஒப்பிடும்போது முரண்பாடுகள் எழுகின்றன. PMT செயல்பாடு ஒரே நிலைமைகளின் கீழ் வெவ்வேறு கட்டண மதிப்புகளை வழங்குகிறது.

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)

கடன் தள்ளுபடியில் வட்டி கணக்கீடு வேறுபாடுகளை ஆராய்தல்

பைதான் மற்றும் எக்செல் கணக்கீடுகளுக்கு இடையே உள்ள முரண்பாடுகளுக்கு பங்களிக்கும் ஒரு முக்கிய அம்சம், வட்டியை கூட்டி, காலம் முழுவதும் கையாளும் விதம் ஆகும். எக்செல் தான் , , மற்றும் செயல்பாடுகள் ஒரு குறிப்பிட்ட கூட்டு முறையுடன் வேலை செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, பெரும்பாலும் நிதித் தொழில் தரநிலைகளுடன் ஒத்துப்போகின்றன. இருப்பினும், இந்த கணக்கீடுகள் பைத்தானில் பிரதியெடுக்கப்படும் போது numpy_financial நூலகம், வட்டி திரட்டல் மற்றும் ரவுண்டிங் ஆகியவற்றைக் கையாள்வதில் சிறிய வேறுபாடுகள் மாறுபட்ட முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். வெவ்வேறு தளங்களில் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த நுணுக்கங்களைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியமானது.

கூடுதலாக, பைதான் மற்றும் எக்செல் பயன்படுத்தும் அடிப்படை அல்காரிதம்களில் உள்ள வேறுபாடுகள் மாறுபடும் பணமதிப்பிழப்பு அட்டவணையை ஏற்படுத்தலாம். Excel இன் செயல்பாடுகள் விரைவான, துல்லியமான கணக்கீடுகளுக்கு உகந்ததாக இருக்கும், ஆனால் பைத்தானின் அதிக சிறுமணி கணக்கீடுகளிலிருந்து வேறுபடும் தோராயங்களைப் பயன்படுத்தலாம். வழங்கப்பட்ட பைதான் ஸ்கிரிப்ட், கடன் அளவுருக்கள் மற்றும் கடன்தொகை அட்டவணையை கணக்கிடுவதற்கான முறைகளை வரையறுக்க ஒரு வகுப்பு கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. இது அதிக நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் தனிப்பயனாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது ஆனால் முரண்பாடுகளைத் தவிர்க்க ஒவ்வொரு கணக்கீட்டுப் படியையும் கவனமாகக் கையாள வேண்டும். இரண்டு இயங்குதளங்களும் ஒரே கூட்டு அதிர்வெண், வட்டி கணக்கீட்டு முறைகள் மற்றும் ரவுண்டிங் நடைமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதை உறுதி செய்வது, பொருந்தக்கூடிய முடிவுகளை அடைவதற்கு அவசியம்.

1. எனது பைதான் மற்றும் எக்செல் பணமதிப்பிழப்பு அட்டவணைகள் ஏன் வேறுபடுகின்றன?
2. பல்வேறு கூட்டு முறைகள், வட்டி கணக்கீடு நடைமுறைகள் மற்றும் ரவுண்டிங் வேறுபாடுகள் ஆகியவற்றிலிருந்து வேறுபாடுகள் எழலாம். இந்த அம்சங்களில் நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்வது முக்கியம்.
3. என்ன கடன் கணக்கீடுகளில் பயன்படுத்தப்படும் நூலகம்?
4. போன்ற நிதி செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது , , மற்றும் PPMT கடன்கள் மற்றும் முதலீடுகளுக்கான கொடுப்பனவுகள், வட்டி மற்றும் அசல் ஆகியவற்றைக் கணக்கிட.
5. எனது பைதான் முடிவுகள் எக்செல் உடன் ஒத்துப்போவதை நான் எப்படி உறுதிப்படுத்துவது?
6. கூட்டு அதிர்வெண், வட்டி விகிதங்கள் மற்றும் ரவுண்டிங் முறைகள் ஆகியவை பைதான் மற்றும் எக்செல் இடையே சீரானவை என்பதைச் சரிபார்க்கவும்.
7. என்ன செய்கிறது செயல்பாடு செய்ய?
8. தி செயல்பாடு நிலையான வட்டி விகிதத்துடன் கொடுக்கப்பட்ட காலகட்டங்களில் கடனை முழுமையாகத் திருப்பிச் செலுத்தத் தேவையான நிலையான கட்டணத்தைக் கணக்கிடுகிறது.
9. கூட்டு அதிர்வெண் ஏன் முக்கியமானது?
10. கூட்டு அதிர்வெண் வட்டி எவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறது என்பதைப் பாதிக்கிறது மற்றும் மொத்த கட்டணத் தொகை மற்றும் கடனைத் திருப்பிச் செலுத்தும் அட்டவணையை கணிசமாக பாதிக்கும்.
11. பிரஞ்சு மற்றும் இத்தாலிய கடனீட்டு முறைகளுக்கு என்ன வித்தியாசம்?
12. பிரஞ்சு பணமதிப்பு நீக்கம் என்பது மாறுபட்ட அசல் மற்றும் வட்டிப் பகுதிகளுடன் நிலையான கொடுப்பனவுகளை உள்ளடக்கியது, அதே சமயம் இத்தாலிய கடனடைப்பு வட்டித் தொகைகளைக் குறைப்பதன் மூலம் அசல் கொடுப்பனவுகளைக் கொண்டுள்ளது.
13. எப்படி செய்கிறது பணமதிப்பிழப்பு அட்டவணையில் செயல்பாட்டு உதவி?
14. தி செயல்பாடு ஒட்டுமொத்தத் தொகையைக் கணக்கிடுகிறது, ஒவ்வொரு செலுத்துதலுக்குப் பிறகு மீதமுள்ள கடன் நிலுவையைத் தீர்மானிக்க பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
15. ரவுண்டிங் வேறுபாடுகள் கடன் கணக்கீடுகளை பாதிக்குமா?
16. ஆம், சிறிய ரவுண்டிங் வேறுபாடுகள் கூட பல காலகட்டங்களில் குறிப்பிடத்தக்க முரண்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும். நிலையான ரவுண்டிங் நடைமுறைகள் அவசியம்.
17. எவை மற்றும் பயன்படுத்தப்படும் செயல்பாடுகள்?
18. ஒரு கட்டணத்தின் வட்டி பகுதியை கணக்கிடுகிறது கொடுக்கப்பட்ட கடனுக்கான முதன்மைப் பகுதியைக் கணக்கிடுகிறது.

பைதான் மற்றும் எக்செல் ஆகியவற்றில் கடன் தள்ளுபடி கணக்கீடுகளுக்கு இடையே உள்ள முரண்பாடுகளை நிவர்த்தி செய்வதற்கு ஒவ்வொரு தளமும் பயன்படுத்தும் அடிப்படை முறைகள் பற்றிய விரிவான புரிதல் தேவைப்படுகிறது. நிலையான கூட்டு அதிர்வெண்கள், வட்டி கணக்கீடு நடைமுறைகள் மற்றும் ரவுண்டிங் முறைகளை உறுதி செய்வதன் மூலம், பொருந்தக்கூடிய முடிவுகளை அடைய முடியும். பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் மென்பொருட்கள் முழுவதும் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்காக, நிதிக் கணக்கீடுகளில் விரிவாக கவனம் செலுத்துவதன் முக்கியத்துவத்தை இந்த ஆய்வு எடுத்துக்காட்டுகிறது.