Phân tích sự khác biệt trong Máy tính khấu hao khoản vay: Excel so với Python bằng cách sử dụng công cụ tài chính gọn gàng

Giải quyết sự khác biệt trong tính toán khấu hao khoản vay

Tập lệnh phụ trợ Python để tính toán khấu hao khoản vay

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")

Phương pháp tiếp cận công thức Excel để khấu hao khoản vay

Công thức Excel để khấu hao tiếng Pháp

=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

Triển khai tính toán lịch khấu hao bằng Python

Mã Python cho lịch khấu hao

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)

Các câu hỏi thường gặp về tính toán khấu hao khoản vay

1. Tại sao lịch khấu hao Python và Excel của tôi lại khác nhau?
2. Sự khác biệt có thể phát sinh từ các phương pháp gộp khác nhau, cách tính lãi và chênh lệch làm tròn. Đảm bảo tính nhất quán trong các khía cạnh này là rất quan trọng.
3. cái gì là numpy_financial thư viện được sử dụng để tính toán khoản vay?
4. numpy_financial cung cấp các chức năng tài chính như số 8, IPMT, Và PPMT để tính toán các khoản thanh toán, lãi và gốc cho các khoản vay và đầu tư.
5. Làm cách nào để đảm bảo kết quả Python của tôi khớp với Excel?
6. Xác minh rằng tần số gộp, lãi suất và phương pháp làm tròn có nhất quán giữa Python và Excel.
7. cái gì làm số 8 chức năng làm gì?
8. Các số 8 hàm tính toán khoản thanh toán cố định cần thiết để trả dần toàn bộ khoản vay trong một số kỳ nhất định với lãi suất không đổi.
9. Tại sao tần số gộp lại quan trọng?
10. Tần suất gộp ảnh hưởng đến cách tính lãi và có thể tác động đáng kể đến tổng số tiền thanh toán và lịch khấu hao.
11. Sự khác biệt giữa phương pháp khấu hao của Pháp và Ý là gì?
12. Khấu hao của Pháp bao gồm các khoản thanh toán liên tục với các phần gốc và lãi khác nhau, trong khi khấu hao của Ý có các khoản thanh toán gốc cố định với số tiền lãi giảm dần.
13. Làm thế nào cumsum() chức năng trợ giúp trong lịch trình khấu hao?
14. Các cumsum() hàm tính tổng tích lũy, hữu ích cho việc xác định số dư khoản vay còn lại sau mỗi lần thanh toán.
15. Làm tròn số chênh lệch có thể ảnh hưởng đến việc tính toán khoản vay không?
16. Có, ngay cả những khác biệt làm tròn nhỏ cũng có thể dẫn đến những khác biệt đáng chú ý qua nhiều kỳ. Thực hành làm tròn nhất quán là điều cần thiết.
17. Là gì IPMT Và PPMT chức năng dùng để làm gì?
18. IPMT tính toán phần lãi của khoản thanh toán, trong khi PPMT tính toán phần gốc cho một khoảng thời gian nhất định của khoản vay.

Suy nghĩ cuối cùng về sự khác biệt về khấu hao

Việc giải quyết sự khác biệt giữa các tính toán khấu hao khoản vay trong Python và Excel đòi hỏi sự hiểu biết chi tiết về các phương pháp cơ bản được sử dụng bởi mỗi nền tảng. Bằng cách đảm bảo tần suất gộp lãi nhất quán, phương pháp tính lãi và phương pháp làm tròn, có thể đạt được kết quả phù hợp. Khám phá này nêu bật tầm quan trọng của việc chú ý tỉ mỉ đến từng chi tiết trong tính toán tài chính để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy trên các công cụ và phần mềm khác nhau.