লোন অ্যামোর্টাইজেশন

Gabriel Martim

শুক্রবার, ১৯ জুলাই, ২০২৪ ৪:৩৫:৪৫ PM

লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেশনে পার্থক্য বোঝা
লোন অ্যামোর্টাইজেশন গণনাগুলি ব্যবহৃত সরঞ্জাম এবং পদ্ধতির উপর নির্ভর করে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। এই নিবন্ধটি এক্সেল থেকে প্রাপ্ত ফলাফলের তুলনায় numpy_financial লাইব্রেরি ব্যবহার করে পাইথনে ফরাসি এবং ইতালীয় অ্যামোর্টাইজেশন পদ্ধতি প্রয়োগ করার সময় যে অসঙ্গতির সম্মুখীন হয়েছিল সেগুলি নিয়ে আলোচনা করে৷
সুদের হার, ঋণের পরিমাণ, সময়কাল এবং অর্থপ্রদানের ফ্রিকোয়েন্সির মতো অভিন্ন শর্তগুলি ব্যবহার করা সত্ত্বেও, পাইথন গণনার ফলাফলগুলি এক্সেলের থেকে আলাদা। সঠিক আর্থিক অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য এই পার্থক্যগুলি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

আদেশ বর্ণনা

dateutil.relativedelta তারিখ গণিতের জন্য আপেক্ষিক ডেল্টা গণনা করার একটি উপায় প্রদান করে, মাস বা বছর যোগ করার মতো তারিখ গণনার নমনীয় পরিচালনার অনুমতি দেয়।

numpy_financial.pmt একটি নির্দিষ্ট সুদের হার বিবেচনা করে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক মেয়াদে একটি ঋণ সম্পূর্ণরূপে পরিমাপ করার জন্য প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট অর্থের গণনা করে৷

numpy_financial.ipmt স্থির পর্যায়ক্রমিক অর্থপ্রদান এবং একটি স্থির সুদের হারের উপর ভিত্তি করে একটি ঋণ বা বিনিয়োগের একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য অর্থপ্রদানের সুদের অংশ ফেরত দেয়।

numpy_financial.ppmt স্থির পর্যায়ক্রমিক অর্থপ্রদান এবং একটি স্থির সুদের হারের উপর ভিত্তি করে একটি ঋণ বা বিনিয়োগের একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য অর্থপ্রদানের মূল অংশ ফেরত দেয়।

pandas.DataFrame পান্ডাতে একটি দ্বি-মাত্রিক লেবেলযুক্ত ডেটা স্ট্রাকচার, ট্যাবুলার ডেটা দক্ষতার সাথে সঞ্চয় এবং ম্যানিপুলেট করতে ব্যবহৃত হয়।

cumsum() অ্যারে উপাদানগুলির ক্রমবর্ধমান যোগফল গণনা করে, প্রায়শই চলমান মোট হিসাব করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন প্রতিটি অর্থপ্রদানের পরে অবশিষ্ট ঋণের ব্যালেন্স।

dt.datetime.fromisoformat() ISO বিন্যাসে একটি তারিখের প্রতিনিধিত্বকারী একটি স্ট্রিং পার্স করে এবং তারিখের মানগুলির সহজ ম্যানিপুলেশন সক্ষম করে একটি তারিখ সময় বস্তু প্রদান করে।

আদেশ	বর্ণনা
dateutil.relativedelta	তারিখ গণিতের জন্য আপেক্ষিক ডেল্টা গণনা করার একটি উপায় প্রদান করে, মাস বা বছর যোগ করার মতো তারিখ গণনার নমনীয় পরিচালনার অনুমতি দেয়।
numpy_financial.pmt	একটি নির্দিষ্ট সুদের হার বিবেচনা করে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক মেয়াদে একটি ঋণ সম্পূর্ণরূপে পরিমাপ করার জন্য প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট অর্থের গণনা করে৷
numpy_financial.ipmt	স্থির পর্যায়ক্রমিক অর্থপ্রদান এবং একটি স্থির সুদের হারের উপর ভিত্তি করে একটি ঋণ বা বিনিয়োগের একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য অর্থপ্রদানের সুদের অংশ ফেরত দেয়।
numpy_financial.ppmt	স্থির পর্যায়ক্রমিক অর্থপ্রদান এবং একটি স্থির সুদের হারের উপর ভিত্তি করে একটি ঋণ বা বিনিয়োগের একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য অর্থপ্রদানের মূল অংশ ফেরত দেয়।
pandas.DataFrame	পান্ডাতে একটি দ্বি-মাত্রিক লেবেলযুক্ত ডেটা স্ট্রাকচার, ট্যাবুলার ডেটা দক্ষতার সাথে সঞ্চয় এবং ম্যানিপুলেট করতে ব্যবহৃত হয়।
cumsum()	অ্যারে উপাদানগুলির ক্রমবর্ধমান যোগফল গণনা করে, প্রায়শই চলমান মোট হিসাব করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন প্রতিটি অর্থপ্রদানের পরে অবশিষ্ট ঋণের ব্যালেন্স।
dt.datetime.fromisoformat()	ISO বিন্যাসে একটি তারিখের প্রতিনিধিত্বকারী একটি স্ট্রিং পার্স করে এবং তারিখের মানগুলির সহজ ম্যানিপুলেশন সক্ষম করে একটি তারিখ সময় বস্তু প্রদান করে।

লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেশনের অসঙ্গতি বোঝা

প্রদত্ত পাইথন স্ক্রিপ্টটি ফ্রেঞ্চ এবং ইতালীয় উভয় পদ্ধতি ব্যবহার করে ঋণ পরিশোধের সময়সূচী গণনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। স্ক্রিপ্ট লিভারেজ পেমেন্ট, সুদ, এবং মূল পরিমাণ গণনা করার জন্য লাইব্রেরি। দ্য শ্রেণীটি সুদের হার, ঋণের মেয়াদ, ঋণের পরিমাণ, পরিমাপের ধরন এবং অর্থপ্রদানের ফ্রিকোয়েন্সির মতো পরামিতি দিয়ে শুরু করা হয়। ক্লাসটি ব্যবহার করে মোট অর্থপ্রদানের সময়কাল গণনা করে পদ্ধতি, যা ফ্রিকোয়েন্সি মাসিক, ত্রৈমাসিক, আধা-বার্ষিক বা বার্ষিক কিনা তার উপর ভিত্তি করে সামঞ্জস্য করে। এটি ব্যবহার করে সময়কাল-নির্দিষ্ট সুদের হারও গণনা করে calculate_period_rate পদ্ধতি অর্থপ্রদানের পরিমাণের মূল গণনা ব্যবহার করে করা হয় , যা প্রদত্ত সময়ের মধ্যে ঋণ পরিমাপ করার জন্য প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট অর্থপ্রদানের পরিমাণ নির্ধারণ করে।

পদ্ধতি পরিশোধের সময়সূচী তৈরি করে। এটি অর্থপ্রদানের ফ্রিকোয়েন্সির উপর ভিত্তি করে অর্থপ্রদানের তারিখগুলির একটি তালিকা তৈরি করে এবং অর্থপ্রদান, সুদ এবং মূল পরিমাণের একটি সারণী তৈরি করে। ফরাসি পরিমাপ পদ্ধতির জন্য, স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে প্রতিটি পেমেন্টের সুদের অংশ গণনা করতে এবং প্রধান অংশ গণনা করতে. এই মানগুলিকে তখন সহজে ম্যানিপুলেশন এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমে একত্রিত করা হয়। ইতালীয় পদ্ধতির জন্য, স্ক্রিপ্টটি অবশিষ্ট ঋণের ব্যালেন্সের একটি নির্দিষ্ট শতাংশ এবং একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ হিসাবে মূল হিসাবে সুদ গণনা করে। এই সময়সূচীটি একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেমেও সংরক্ষণ করা হয়। সঠিক বাস্তবায়ন সত্ত্বেও, পাইথন ফলাফলের সাথে এক্সেলের ফলাফলের তুলনা করার সময় অসঙ্গতি দেখা দেয়, যেখানে PMT ফাংশন অভিন্ন অবস্থার অধীনে বিভিন্ন পেমেন্ট মান প্রদান করে।

লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেশনে অসঙ্গতির সমাধান করা

লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেশনের জন্য পাইথন ব্যাকএন্ড স্ক্রিপ্ট

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")

ঋণ পরিশোধের জন্য এক্সেল সূত্র পদ্ধতি

ফরাসি অ্যামোর্টাইজেশনের জন্য এক্সেল সূত্র

=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

পাইথনে অ্যামোর্টাইজেশন শিডিউল ক্যালকুলেশন বাস্তবায়ন করা

অ্যামোর্টাইজেশন শিডিউলের জন্য পাইথন কোড

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)

লোন অ্যামোর্টাইজেশনে ইন্টারেস্ট ক্যালকুলেশন ডিফারেন্স অন্বেষণ করা

পাইথন এবং এক্সেল গণনার মধ্যে অসঙ্গতিতে অবদান রাখার একটি মূল দিক হল সুদের চক্রবৃদ্ধি এবং পিরিয়ডের সাথে পরিচালনা করার পদ্ধতি। এক্সেল এর , , এবং ফাংশনগুলি একটি নির্দিষ্ট চক্রবৃদ্ধি পদ্ধতির সাথে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, প্রায়শই আর্থিক শিল্পের মানগুলির সাথে সারিবদ্ধ হয়। যাইহোক, যখন এই গণনাগুলি পাইথনে ব্যবহার করে প্রতিলিপি করা হয় numpy_financial লাইব্রেরি, সুদ আহরণ এবং রাউন্ডিং পরিচালনায় সামান্য পার্থক্য বিভিন্ন ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে। বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম জুড়ে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করার জন্য এই সূক্ষ্মতাগুলি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

উপরন্তু, পাইথন এবং এক্সেল দ্বারা ব্যবহৃত অন্তর্নিহিত অ্যালগরিদমের পার্থক্যের ফলে পরিমার্জন সময়সূচী পরিবর্তিত হতে পারে। এক্সেলের ফাংশনগুলি দ্রুত, নির্ভুল গণনার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয় কিন্তু পাইথনের আরও দানাদার গণনার থেকে ভিন্ন আনুমানিক ব্যবহার করতে পারে। প্রদত্ত পাইথন স্ক্রিপ্ট ঋণের পরামিতি এবং পরিমাপের সময়সূচী গণনা করার পদ্ধতিগুলি সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি শ্রেণি কাঠামো ব্যবহার করে। এটি বৃহত্তর নমনীয়তা এবং কাস্টমাইজেশনের জন্য মঞ্জুরি দেয় তবে অসঙ্গতি এড়াতে প্রতিটি গণনা পদক্ষেপের যত্ন সহকারে পরিচালনার প্রয়োজন। উভয় প্ল্যাটফর্ম একই কম্পাউন্ডিং ফ্রিকোয়েন্সি, সুদ গণনা পদ্ধতি এবং রাউন্ডিং অনুশীলনগুলি ব্যবহার করে তা নিশ্চিত করা ম্যাচিং ফলাফল অর্জনের জন্য অপরিহার্য।

কেন আমার পাইথন এবং এক্সেল অ্যামোর্টাইজেশন সময়সূচী আলাদা?
বিভিন্ন চক্রবৃদ্ধি পদ্ধতি, সুদের গণনা অনুশীলন এবং রাউন্ডিং পার্থক্য থেকে পার্থক্য দেখা দিতে পারে। এই দিকগুলিতে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
কি লোন গণনার জন্য ব্যবহৃত গ্রন্থাগার?
যেমন আর্থিক ফাংশন প্রদান করে , , এবং PPMT ঋণ এবং বিনিয়োগের জন্য অর্থপ্রদান, সুদ এবং মূল হিসাব করতে।
আমি কিভাবে নিশ্চিত করতে পারি যে আমার পাইথন ফলাফল এক্সেলের সাথে মেলে?
যাচাই করুন যে কম্পাউন্ডিং ফ্রিকোয়েন্সি, সুদের হার এবং রাউন্ডিং পদ্ধতিগুলি পাইথন এবং এক্সেলের মধ্যে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
কি করে ফাংশন করতে?
দ্য ফাংশন একটি স্থির সুদের হার সহ একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক মেয়াদে একটি ঋণকে সম্পূর্ণরূপে পরিমাপ করার জন্য প্রয়োজনীয় নির্দিষ্ট অর্থের হিসাব করে।
কেন কম্পাউন্ডিং ফ্রিকোয়েন্সি গুরুত্বপূর্ণ?
কম্পাউন্ডিং ফ্রিকোয়েন্সি কীভাবে সুদ গণনা করা হয় তা প্রভাবিত করে এবং মোট অর্থপ্রদানের পরিমাণ এবং পরিশোধের সময়সূচীকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে।
ফরাসি এবং ইতালীয় পরিশোধ পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য কি?
ফরাসী পরিশোধের মধ্যে বিভিন্ন মূল এবং সুদের অংশগুলির সাথে ধ্রুবক অর্থপ্রদান জড়িত থাকে, যখন ইতালীয় পরিত্যাগে সুদের পরিমাণ হ্রাসের সাথে মূল অর্থ প্রদানের স্থির থাকে।
কিকরে পরিমাপ সময়সূচী ফাংশন সাহায্য?
দ্য ফাংশন ক্রমবর্ধমান সমষ্টি গণনা করে, প্রতিটি অর্থপ্রদানের পরে অবশিষ্ট ঋণের ব্যালেন্স নির্ধারণের জন্য দরকারী।
বৃত্তাকার পার্থক্য ঋণ গণনা প্রভাবিত করতে পারে?
হ্যাঁ, এমনকি ছোট বৃত্তাকার পার্থক্য একাধিক সময়কালে লক্ষণীয় অসঙ্গতির দিকে নিয়ে যেতে পারে। সামঞ্জস্যপূর্ণ রাউন্ডিং অনুশীলন অপরিহার্য।
কি আছে এবং জন্য ব্যবহৃত ফাংশন?
একটি অর্থপ্রদানের সুদের অংশ গণনা করে, যখন একটি ঋণের নির্দিষ্ট সময়ের জন্য মূল অংশ গণনা করে।

পাইথন এবং এক্সেলে ঋণ পরিশোধের গণনার মধ্যে অসঙ্গতিগুলি সমাধান করার জন্য প্রতিটি প্ল্যাটফর্মের দ্বারা ব্যবহৃত অন্তর্নিহিত পদ্ধতিগুলির একটি বিশদ বোঝার প্রয়োজন। সামঞ্জস্যপূর্ণ চক্রবৃদ্ধি ফ্রিকোয়েন্সি, সুদ গণনা অনুশীলন এবং রাউন্ডিং পদ্ধতি নিশ্চিত করার মাধ্যমে, মিলিত ফলাফল অর্জন করা সম্ভব। এই অন্বেষণটি বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং সফ্টওয়্যার জুড়ে নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে আর্থিক গণনার বিশদ বিবরণের প্রতি সূক্ষ্ম মনোযোগের গুরুত্ব তুলে ধরে।

লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেটরে অসঙ্গতি বিশ্লেষণ করা: এক্সেল বনাম পাইথন নমপি আর্থিক ব্যবহার করে

লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেশনের অসঙ্গতি বোঝা

লোন অ্যামোর্টাইজেশন ক্যালকুলেশনে অসঙ্গতির সমাধান করা

ঋণ পরিশোধের জন্য এক্সেল সূত্র পদ্ধতি

পাইথনে অ্যামোর্টাইজেশন শিডিউল ক্যালকুলেশন বাস্তবায়ন করা

লোন অ্যামোর্টাইজেশনে ইন্টারেস্ট ক্যালকুলেশন ডিফারেন্স অন্বেষণ করা