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

Kredi Amortisman Hesaplamalarındaki Farkı Anlamak

Kredi amortisman hesaplamaları, kullanılan araç ve yöntemlere bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik gösterebilir. Bu makale, Python'da numpy_financial kütüphanesini kullanarak Fransızca ve İtalyanca amortisman yöntemlerini uygularken Excel'den elde edilen sonuçlarla karşılaştırıldığında karşılaşılan tutarsızlıkları ele almaktadır.

Faiz oranı, kredi tutarı, süre ve ödeme sıklığı gibi aynı koşulların kullanılmasına rağmen Python hesaplamalarının sonuçları Excel'dekilerden farklıdır. Bu farklılıkları anlamak, doğru finansal uygulamalar geliştirmek için çok önemlidir.

Emretmek	Tanım
dateutil.relativedelta	Tarih aritmetiği için göreli deltaları hesaplamanın bir yolunu sağlayarak, ay veya yıl ekleme gibi tarih hesaplamalarının esnek bir şekilde yapılmasına olanak tanır.
numpy_financial.pmt	Sabit bir faiz oranı dikkate alınarak, belirli sayıda dönem boyunca bir kredinin tamamen amorti edilmesi için gereken sabit ödemeyi hesaplar.
numpy_financial.ipmt	Sabit periyodik ödemelere ve sabit faiz oranına dayalı olarak, bir kredinin veya yatırımın belirli bir dönemine ilişkin ödemenin faiz kısmını döndürür.
numpy_financial.ppmt	Sabit periyodik ödemelere ve sabit faiz oranına dayalı olarak, bir kredinin veya yatırımın belirli bir dönemine ilişkin ödemenin anapara kısmını döndürür.
pandas.DataFrame	Pandalarda tablo halindeki verileri verimli bir şekilde depolamak ve işlemek için kullanılan iki boyutlu etiketli veri yapısı.
cumsum()	Her ödemeden sonra kalan kredi bakiyesi gibi cari toplamları hesaplamak için sıklıkla kullanılan dizi öğelerinin kümülatif toplamını hesaplar.
dt.datetime.fromisoformat()	ISO biçiminde bir tarihi temsil eden bir dizeyi ayrıştırır ve bir tarihsaat nesnesini döndürerek tarih değerlerinin kolayca değiştirilmesine olanak tanır.

Kredi Amortisman Hesaplama Tutarsızlıklarını Anlamak

Sağlanan Python betiği, hem Fransızca hem de İtalyanca yöntemlerini kullanarak kredi amortisman planlarını hesaplamak için tasarlanmıştır. Senaryo şunları kullanır: ödemeleri, faizi ve anapara tutarlarını hesaplamak için kütüphane. faiz oranı, kredi vadesi, kredi tutarı, amortisman türü, ödeme sıklığı gibi parametrelerle sınıf başlatılır. Sınıf, toplam ödeme dönemi sayısını aşağıdaki formülü kullanarak hesaplar: Sıklığın aylık, üç aylık, altı aylık veya yıllık olmasına göre ayarlanan yöntem. Ayrıca döneme özel faiz oranını da kullanarak hesaplar. calculate_period_rate yöntem. Ödeme tutarının temel hesaplaması şu şekilde yapılır: Kredinin belirli dönemlerde amortismana tabi tutulması için gereken sabit ödeme tutarını belirler.

Yöntem amortisman planını oluşturur. Ödeme sıklığına göre ödeme tarihlerinin bir listesini oluşturur ve ödemeler, faiz ve anapara tutarlarını içeren bir tablo oluşturur. Fransız amortisman yöntemi için kod şunu kullanır: Her ödemenin faiz kısmını hesaplamak ve Ana kısmı hesaplamak için. Bu değerler daha sonra kolay manipülasyon ve görselleştirme için bir Pandas DataFrame'de birleştirilir. İtalyan yönteminde kod, faizi kalan kredi bakiyesinin sabit bir yüzdesi olarak, anaparayı ise sabit bir tutar olarak hesaplar. Bu program aynı zamanda Pandas DataFrame'de de saklanır. Doğru uygulamaya rağmen, Python sonuçlarını Excel'deki sonuçlarla karşılaştırırken farklılıklar ortaya çıkar. PMT işlevi aynı koşullar altında farklı ödeme değerleri sağlar.

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)

Kredi Amortismanında Faiz Hesaplama Farklılıklarının Araştırılması

Python ve Excel hesaplamaları arasındaki tutarsızlıklara katkıda bulunan önemli bir husus, ilginin dönemler boyunca birleştirilmesi ve ele alınma şeklidir. Excel'in , , Ve işlevler, genellikle finans endüstrisi standartlarıyla uyumlu olan belirli bir bileşik yöntemle çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Ancak bu hesaplamalar Python'da çoğaltıldığında numpy_financial Kütüphanede faiz tahakkukları ve yuvarlama işlemlerindeki küçük farklılıklar farklı sonuçlara yol açabilir. Bu nüansları anlamak, farklı platformlar arasında tutarlılığın sağlanması açısından çok önemlidir.

Ek olarak, Python ve Excel tarafından kullanılan temel algoritmalardaki farklılıklar, farklı amortisman programlarına neden olabilir. Excel'in işlevleri hızlı ve doğru hesaplamalar için optimize edilmiştir ancak Python'un daha ayrıntılı hesaplamalarından farklı yaklaşıklıklar kullanabilir. Sağlanan Python betiği, kredi parametrelerini ve amortisman planını hesaplama yöntemlerini tanımlamak için bir sınıf yapısı kullanır. Bu, daha fazla esnekliğe ve özelleştirmeye olanak tanır, ancak aynı zamanda tutarsızlıkları önlemek için her hesaplama adımının dikkatli bir şekilde ele alınmasını gerektirir. Eşleştirme sonuçlarına ulaşmak için her iki platformun da aynı bileşik frekansını, faiz hesaplama yöntemlerini ve yuvarlama uygulamalarını kullanmasını sağlamak önemlidir.

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 Kredi hesaplamalarında kütüphane kullanılıyor mu?
4. gibi finansal işlevler sağlar , , 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 işlevi var mı?
8. 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 amortisman planlarında işlev yardımı?
14. 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? Ve işlevler için kullanılır?
18. Ödemenin faiz kısmını hesaplarken Bir kredinin belirli bir dönemi için anapara kısmını hesaplar.

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.