Аналіз розбіжностей у калькуляторі амортизації позики: Excel проти Python із використанням numpy financial

Усунення розбіжностей у розрахунках амортизації позики

Сценарій Python для розрахунку амортизації позики

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")

Підхід формули Excel до амортизації кредиту

Формула Excel для французької амортизації

=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

Реалізація розрахунку графіка амортизації в Python

Код Python для графіка амортизації

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)

Поширені запитання щодо розрахунку амортизації позики

1. Чому мої графіки амортизації Python і Excel відрізняються?
2. Розбіжності можуть виникати через різні методи нарахування, практики розрахунку відсотків і різниці в округленні. Забезпечення узгодженості в цих аспектах має вирішальне значення.
3. Що numpy_financial бібліотека, яка використовується для розрахунків позики?
4. numpy_financial забезпечує фінансові функції, такі як PMT, IPMT, і PPMT для розрахунку платежів, відсотків та основної суми кредитів та інвестицій.
5. Як я можу переконатися, що мої результати Python відповідають Excel?
6. Переконайтеся, що частота нарахування, процентні ставки та методи округлення узгоджені між Python і Excel.
7. Що означає PMT функція робити?
8. The PMT функція обчислює фіксований платіж, необхідний для повної амортизації позики протягом певної кількості періодів із постійною процентною ставкою.
9. Чому частота компаундування важлива?
10. Частота нарахування відсотків впливає на спосіб розрахунку відсотків і може значно вплинути на загальну суму платежу та графік амортизації.
11. Яка різниця між французьким та італійським методами амортизації?
12. Французька амортизація передбачає постійні виплати з різною часткою основної суми та відсотків, тоді як італійська амортизація має фіксовані виплати основної суми зі зменшенням суми відсотків.
13. Як працює cumsum() функція допомоги в графіках амортизації?
14. The cumsum() функція обчислює кумулятивну суму, корисну для визначення залишку кредиту після кожного платежу.
15. Чи можуть різниці округлень вплинути на розрахунки кредиту?
16. Так, навіть невеликі відмінності округлення можуть призвести до помітних розбіжностей протягом кількох періодів. Послідовна практика округлення є важливою.
17. Що за IPMT і PPMT функції, які використовуються для?
18. IPMT обчислює відсоткову частину платежу, а PPMT розраховує основну частину кредиту на певний період.

Останні думки щодо розбіжностей у амортизації

Усунення розбіжностей між розрахунками амортизації позики в Python і Excel вимагає детального розуміння основних методів, які використовуються кожною платформою. Забезпечуючи узгоджену частоту нарахування відсотків, практику розрахунку відсотків і методи округлення, можна досягти відповідних результатів. Це дослідження підкреслює важливість прискіпливої ​​уваги до деталей у фінансових розрахунках, щоб забезпечити точність і надійність різних інструментів і програмного забезпечення.