Kredi Amortisman Hesaplayıcısındaki Tutarsızlıkların Analizi: Numpy Financial kullanarak Excel ve Python karşılaştırması

Kredi Amortisman Hesaplamalarındaki Tutarsızlıkların Çözümü

Kredi Amortisman Hesaplaması için Python Arka Uç Komut Dosyası

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")

Kredi Amortismanında Excel Formül Yaklaşımı

Fransız Amortismanı için Excel Formülü

=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

Python'da Amortisman Planı Hesaplamasının Uygulanması

Amortisman Planı için Python Kodu

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)

Kredi Amortisman Hesaplamaları Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

1. Python ve Excel amortisman programlarım neden farklı?
2. Farklılıklar, değişen bileşikleştirme yöntemlerinden, faiz hesaplama uygulamalarından ve yuvarlama farklılıklarından kaynaklanabilir. Bu konularda tutarlılığın sağlanması çok önemlidir.
3. Nedir numpy_financial Kredi hesaplamalarında kütüphane kullanılıyor mu?
4. numpy_financial gibi finansal işlevler sağlar PMT, IPMT, Ve PPMT Krediler ve yatırımlar için ödemeleri, faizi ve anaparayı hesaplamak.
5. Python sonuçlarımın Excel ile eşleştiğinden nasıl emin olabilirim?
6. Bileşik frekansının, faiz oranlarının ve yuvarlama yöntemlerinin Python ve Excel arasında tutarlı olduğunu doğrulayın.
7. Ne yapar PMT işlevi var mı?
8. PMT işlevi, bir kredinin belirli sayıda dönem boyunca sabit faiz oranıyla tamamen amorti edilmesi için gereken sabit ödemeyi hesaplar.
9. Bileşik frekans neden önemlidir?
10. Bileşik sıklığı, faizin nasıl hesaplandığını etkiler ve toplam ödeme tutarını ve amortisman planını önemli ölçüde etkileyebilir.
11. Fransız ve İtalyan amortisman yöntemleri arasındaki fark nedir?
12. Fransız amortismanı, değişen anapara ve faiz kısımlarıyla sabit ödemeleri içerirken, İtalyan amortismanı, azalan faiz tutarlarıyla sabit anapara ödemelerini içerir.
13. Nasıl olur cumsum() amortisman planlarında işlev yardımı?
14. cumsum() işlevi, her ödemeden sonra kalan kredi bakiyesini belirlemek için yararlı olan kümülatif toplamı hesaplar.
15. Yuvarlama farkları kredi hesaplamalarını etkileyebilir mi?
16. Evet, küçük yuvarlama farklılıkları bile birden fazla dönemde gözle görülür tutarsızlıklara yol açabilir. Tutarlı yuvarlama uygulamaları önemlidir.
17. Nedir? IPMT Ve PPMT işlevler için kullanılır?
18. IPMT Ödemenin faiz kısmını hesaplarken PPMT Bir kredinin belirli bir dönemi için anapara kısmını hesaplar.

Amortisman Tutarsızlıkları Hakkında Son Düşünceler

Python ve Excel'deki kredi amortisman hesaplamaları arasındaki tutarsızlıkları gidermek, her platform tarafından kullanılan temel yöntemlerin ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Tutarlı bileşikleştirme frekansları, faiz hesaplama uygulamaları ve yuvarlama yöntemleri sağlanarak eşleşen sonuçlara ulaşmak mümkündür. Bu araştırma, farklı araç ve yazılımlarda doğruluk ve güvenilirliği sağlamak için finansal hesaplamalarda ayrıntılara gösterilen titizlikle dikkatin önemini vurgulamaktadır.