రుణ విమోచన కాలిక్యులేటర్‌లో వ్యత్యాసాలను విశ్లేషించడం: ఎక్సెల్ వర్సెస్ పైథాన్ నంపి ఫైనాన్షియల్ ఉపయోగించి

రుణ విమోచన గణనలలో వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడం

ఉపయోగించిన సాధనాలు మరియు పద్ధతులపై ఆధారపడి రుణ విమోచన గణనలు గణనీయంగా మారవచ్చు. Excel నుండి పొందిన ఫలితాలతో పోలిస్తే numpy_financial లైబ్రరీని ఉపయోగించి పైథాన్‌లో ఫ్రెంచ్ మరియు ఇటాలియన్ రుణ విమోచన పద్ధతులను అమలు చేస్తున్నప్పుడు ఎదురయ్యే వ్యత్యాసాలను ఈ కథనం పరిశీలిస్తుంది.

వడ్డీ రేటు, లోన్ మొత్తం, వ్యవధి మరియు చెల్లింపు ఫ్రీక్వెన్సీ వంటి ఒకే విధమైన షరతులను ఉపయోగిస్తున్నప్పటికీ, పైథాన్ లెక్కల ఫలితాలు Excelలో ఉన్న వాటికి భిన్నంగా ఉంటాయి. ఖచ్చితమైన ఆర్థిక అనువర్తనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి ఈ తేడాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.

ఆదేశం	వివరణ
dateutil.relativedelta	తేదీ అంకగణితం కోసం సంబంధిత డెల్టాలను గణించడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది, నెలలు లేదా సంవత్సరాలను జోడించడం వంటి తేదీ గణనలను అనువైన నిర్వహణను అనుమతిస్తుంది.
numpy_financial.pmt	స్థిర వడ్డీ రేటును పరిగణనలోకి తీసుకుని, ఇచ్చిన వ్యవధిలో రుణాన్ని పూర్తిగా రుణమాఫీ చేయడానికి అవసరమైన స్థిర చెల్లింపును గణిస్తుంది.
numpy_financial.ipmt	స్థిరమైన ఆవర్తన చెల్లింపులు మరియు స్థిరమైన వడ్డీ రేటు ఆధారంగా రుణం లేదా పెట్టుబడి యొక్క నిర్దిష్ట కాలానికి చెల్లింపు యొక్క వడ్డీ భాగాన్ని అందిస్తుంది.
numpy_financial.ppmt	స్థిరమైన కాలానుగుణ చెల్లింపులు మరియు స్థిరమైన వడ్డీ రేటు ఆధారంగా రుణం లేదా పెట్టుబడి యొక్క నిర్దిష్ట కాలానికి చెల్లింపు యొక్క ప్రధాన భాగాన్ని అందిస్తుంది.
pandas.DataFrame	పాండాస్‌లో రెండు-డైమెన్షనల్ లేబుల్ చేయబడిన డేటా స్ట్రక్చర్, టేబుల్ డేటాను సమర్థవంతంగా నిల్వ చేయడానికి మరియు మార్చడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
cumsum()	ప్రతి చెల్లింపు తర్వాత మిగిలిన లోన్ బ్యాలెన్స్ వంటి రన్నింగ్ మొత్తాలను లెక్కించడానికి తరచుగా ఉపయోగించే శ్రేణి మూలకాల యొక్క సంచిత మొత్తాన్ని గణిస్తుంది.
dt.datetime.fromisoformat()	ISO ఆకృతిలో తేదీని సూచించే స్ట్రింగ్‌ను అన్వయిస్తుంది మరియు తేదీ విలువలను సులభంగా తారుమారు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తూ, తేదీ సమయ వస్తువును అందిస్తుంది.

రుణ విమోచన గణన వ్యత్యాసాలను అర్థం చేసుకోవడం

అందించిన పైథాన్ స్క్రిప్ట్ ఫ్రెంచ్ మరియు ఇటాలియన్ పద్ధతులను ఉపయోగించి రుణ విమోచన షెడ్యూల్‌లను లెక్కించడానికి రూపొందించబడింది. స్క్రిప్ట్ ప్రభావితం చేస్తుంది చెల్లింపులు, వడ్డీ మరియు ప్రధాన మొత్తాలను గణించడానికి లైబ్రరీ. ది తరగతి వడ్డీ రేటు, లోన్ టర్మ్, లోన్ మొత్తం, రుణ విమోచన రకం మరియు చెల్లింపు ఫ్రీక్వెన్సీ వంటి పారామితులతో ప్రారంభించబడింది. తరగతి మొత్తం చెల్లింపు వ్యవధిని ఉపయోగించి గణిస్తుంది పద్ధతి, ఇది ఫ్రీక్వెన్సీ నెలవారీ, త్రైమాసికం, అర్ధ-వార్షిక లేదా వార్షికమా అనే దాని ఆధారంగా సర్దుబాటు చేస్తుంది. ఇది కాల-నిర్దిష్ట వడ్డీ రేటును కూడా ఉపయోగించి గణిస్తుంది calculate_period_rate పద్ధతి. చెల్లింపు మొత్తం కోసం ప్రధాన గణన ఉపయోగించి చేయబడుతుంది , ఇది ఇచ్చిన వ్యవధిలో రుణాన్ని రుణమాఫీ చేయడానికి అవసరమైన స్థిర చెల్లింపు మొత్తాన్ని నిర్ణయిస్తుంది.

పద్దతి రుణ విమోచన షెడ్యూల్‌ను రూపొందిస్తుంది. ఇది చెల్లింపు ఫ్రీక్వెన్సీ ఆధారంగా చెల్లింపు తేదీల జాబితాను నిర్మిస్తుంది మరియు చెల్లింపులు, వడ్డీ మరియు ప్రధాన మొత్తాల పట్టికను సృష్టిస్తుంది. ఫ్రెంచ్ రుణ విమోచన పద్ధతి కోసం, స్క్రిప్ట్ ఉపయోగిస్తుంది ప్రతి చెల్లింపు యొక్క వడ్డీ భాగాన్ని లెక్కించేందుకు మరియు ప్రధాన భాగాన్ని లెక్కించేందుకు. ఈ విలువలు సులభంగా మానిప్యులేషన్ మరియు విజువలైజేషన్ కోసం పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లో కలపబడతాయి. ఇటాలియన్ పద్ధతిలో, స్క్రిప్ట్ వడ్డీని మిగిలిన లోన్ బ్యాలెన్స్‌లో నిర్ణీత శాతంగా మరియు ప్రిన్సిపల్‌ను నిర్ణీత మొత్తంగా గణిస్తుంది. ఈ షెడ్యూల్ పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లో కూడా నిల్వ చేయబడింది. సరైన అమలు ఉన్నప్పటికీ, పైథాన్ ఫలితాలను ఎక్సెల్ నుండి పోల్చినప్పుడు వ్యత్యాసాలు తలెత్తుతాయి, ఇక్కడ PMT ఫంక్షన్ ఒకే విధమైన పరిస్థితుల్లో విభిన్న చెల్లింపు విలువలను అందిస్తుంది.

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)

రుణ విమోచనలో వడ్డీ గణన తేడాలను అన్వేషించడం

పైథాన్ మరియు ఎక్సెల్ గణనల మధ్య వ్యత్యాసాలకు దోహదపడే ఒక ముఖ్య అంశం ఏమిటంటే వడ్డీ సమ్మేళనం మరియు వ్యవధిలో నిర్వహించబడే విధానం. Excel యొక్క , , మరియు విధులు ఒక నిర్దిష్ట సమ్మేళనం పద్ధతితో పని చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి, తరచుగా ఆర్థిక పరిశ్రమ ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి. అయితే, ఈ లెక్కలు పైథాన్‌లో ప్రతిరూపం చేయబడినప్పుడు numpy_financial లైబ్రరీ, వడ్డీ సేకరణ మరియు చుట్టుముట్టే నిర్వహణలో స్వల్ప వ్యత్యాసాలు విభిన్న ఫలితాలకు దారితీయవచ్చు. విభిన్న ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి ఈ సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం.

అదనంగా, పైథాన్ మరియు ఎక్సెల్ ఉపయోగించే అంతర్లీన అల్గారిథమ్‌లలో తేడాలు వివిధ రుణ విమోచన షెడ్యూల్‌లకు దారితీస్తాయి. Excel యొక్క విధులు శీఘ్ర, ఖచ్చితమైన గణనల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి కానీ పైథాన్ యొక్క మరింత గ్రాన్యులర్ లెక్కల నుండి భిన్నమైన ఉజ్జాయింపులను ఉపయోగించవచ్చు. అందించిన పైథాన్ స్క్రిప్ట్ రుణ పారామితులు మరియు రుణ విమోచన షెడ్యూల్‌ను లెక్కించడానికి పద్ధతులను నిర్వచించడానికి తరగతి నిర్మాణాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఇది ఎక్కువ సౌలభ్యం మరియు అనుకూలీకరణను అనుమతిస్తుంది కానీ వ్యత్యాసాలను నివారించడానికి ప్రతి గణన దశను జాగ్రత్తగా నిర్వహించడం కూడా అవసరం. సరిపోలిక ఫలితాలను సాధించడానికి రెండు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ఒకే కాంపౌండింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ, వడ్డీ గణన పద్ధతులు మరియు రౌండింగ్ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తాయని నిర్ధారించుకోవడం చాలా అవసరం.

1. నా పైథాన్ మరియు ఎక్సెల్ రుణ విమోచన షెడ్యూల్‌లు ఎందుకు భిన్నంగా ఉన్నాయి?
2. విభిన్న సమ్మేళనం పద్ధతులు, వడ్డీ గణన పద్ధతులు మరియు చుట్టుముట్టే వ్యత్యాసాల నుండి తేడాలు తలెత్తవచ్చు. ఈ అంశాలలో స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడం చాలా ముఖ్యం.
3. ఏమిటి లైబ్రరీని రుణ లెక్కల కోసం ఉపయోగించారా?
4. వంటి ఆర్థిక విధులను అందిస్తుంది , , మరియు PPMT రుణాలు మరియు పెట్టుబడుల కోసం చెల్లింపులు, వడ్డీ మరియు అసలును లెక్కించేందుకు.
5. నా పైథాన్ ఫలితాలు Excelతో సరిపోలినట్లు నేను ఎలా నిర్ధారించగలను?
6. కాంపౌండింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ, వడ్డీ రేట్లు మరియు రౌండింగ్ పద్ధతులు పైథాన్ మరియు ఎక్సెల్ మధ్య స్థిరంగా ఉన్నాయని ధృవీకరించండి.
7. ఏమి చేస్తుంది ఫంక్షన్ చేస్తారా?
8. ది ఫంక్షన్ స్థిరమైన వడ్డీ రేటుతో ఇచ్చిన వ్యవధిలో రుణాన్ని పూర్తిగా రుణమాఫీ చేయడానికి అవసరమైన స్థిర చెల్లింపును గణిస్తుంది.
9. కాంపౌండింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
10. కాంపౌండింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ వడ్డీని ఎలా లెక్కించబడుతుందో ప్రభావితం చేస్తుంది మరియు మొత్తం చెల్లింపు మొత్తం మరియు రుణ విమోచన షెడ్యూల్‌ను గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
11. ఫ్రెంచ్ మరియు ఇటాలియన్ రుణ విమోచన పద్ధతుల మధ్య తేడా ఏమిటి?
12. ఫ్రెంచ్ రుణ విమోచన అనేది వివిధ ప్రధాన మరియు వడ్డీ భాగాలతో స్థిరమైన చెల్లింపులను కలిగి ఉంటుంది, అయితే ఇటాలియన్ రుణ విమోచనలో వడ్డీ మొత్తాలను తగ్గించే స్థిరమైన ప్రధాన చెల్లింపులు ఉంటాయి.
13. ఎలా చేస్తుంది రుణ విమోచన షెడ్యూల్‌లో ఫంక్షన్ సహాయం?
14. ది ఫంక్షన్ సంచిత మొత్తాన్ని గణిస్తుంది, ప్రతి చెల్లింపు తర్వాత మిగిలిన లోన్ బ్యాలెన్స్‌ని నిర్ణయించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
15. రౌండింగ్ తేడాలు రుణ గణనలను ప్రభావితం చేస్తాయా?
16. అవును, చిన్న వృత్తాకార వ్యత్యాసాలు కూడా బహుళ కాలాల్లో గుర్తించదగిన వ్యత్యాసాలకు దారితీయవచ్చు. స్థిరమైన రౌండింగ్ పద్ధతులు అవసరం.
17. ఏవి మరియు విధులు ఉపయోగించబడతాయి?
18. అయితే చెల్లింపు యొక్క వడ్డీ భాగాన్ని గణిస్తుంది రుణం యొక్క ఇచ్చిన కాలానికి ప్రధాన భాగాన్ని గణిస్తుంది.

పైథాన్ మరియు ఎక్సెల్‌లో రుణ విమోచన గణనల మధ్య వ్యత్యాసాలను పరిష్కరించడానికి ప్రతి ప్లాట్‌ఫారమ్ ఉపయోగించే అంతర్లీన పద్ధతులపై వివరణాత్మక అవగాహన అవసరం. స్థిరమైన సమ్మేళనం పౌనఃపున్యాలు, వడ్డీ గణన పద్ధతులు మరియు చుట్టుముట్టే పద్ధతులను నిర్ధారించడం ద్వారా, సరిపోలే ఫలితాలను సాధించడం సాధ్యమవుతుంది. ఈ అన్వేషణ వివిధ సాధనాలు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్‌లలో ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి ఆర్థిక గణనలలో వివరాలపై ఖచ్చితమైన శ్రద్ధ యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది.