我正在尝试制定一个方程,可以使用Python一次性计算outstanding_balance
。使用迭代过程非常简单。例如:
for month in range(1, self.amortMonths + 1):
# Calculate intial and future interest payments
interest = self.originalPrin * self.rate / 12
# Calculate intial and future principal payments
principal_pmt = self.pmt - interest
# Outstanding balance is reduced by the principal_pmt
self.originalPrin = self.originalPrin - principal_pmt
因此,self.amortMonths
基本上是每月必须还清贷款的期限,与 self.rate
一起,它们将确定 self.rate。 pmt
变量,即借款人必须支付的每月金额,以便在 self.amortMonths 结束时将
。 self.oringalPrin
值减少到 0
示例:
假设我有一笔 1000 美元的贷款 (OutstandingPrin),利率为 10%,那么我第一个月的利息支付为 1000 * 10% = 100 美元。为了找到 self.pmt 金额,我使用了 numpy.pmt 函数,该函数将 OutstandingPrin、rate、amortMonths 作为参数来生成每月付款值,该值将减少到摊还月结束时,OutstandingPrin 为 0。假设 self.pmt = $120
则 principal_pmt = 120 - 100 = $20
。因此下个月的outstandingPrin 是1000-20=$980
。那么这就变成了一个迭代过程。
所以我实际上需要一些帮助来确定一个方程,可以一次性完成此操作,而不需要迭代过程。显然,我需要使用线性代数,但我没有数学背景,所以我想知道是否有人有任何想法?
编辑:
所以像这样:
Balance_i = Balance_i-1 - (pmt - Balance_i-1 * 汇率)
。
最佳答案
下面创建了 this Excel example 的 Python 实现设置以下值:
import pandas as pd
import numpy as np
prin = 200000 # principal/beginning loan balance
rate = 0.0675 # annual rate; monthly will be 6.75%/12
n = 30 # years; total periods will be 360 w/ monthly pmts
接下来可以使用NumPy的Financial functions找出每期的利息和本金。请注意,这些并不取决于您的流动贷款余额。好处是下面的结果是数组(付款计划):
months = np.arange(1, n * 12 + 1) # months 1 thru 360
principal = np.ppmt(rate / 12, months, n * 12, prin)
interest = np.ipmt(rate / 12, months, n * 12, prin)
我们可以在下面定义。实现时要小心标志。
def balance(pv, r, n, p):
dfac = (1 + r / 12) ** n
return pv * dfac - p * (dfac - 1) / (r / 12)
此外,计算“恒定”PMT 值。这是利息加本金,并且在所有时期都是恒定的。它是一个标量值,而不是数组。
pmt = np.pmt(rate / 12, n * 12, prin)
最后,将以上内容整理成表格:
table = pd.DataFrame({'Beg Balance' : balance(prin, rate, months - 1, -pmt),
'Principal' : principal,
'Interest' : interest,
'End Balance' : balance(prin, rate, months, -pmt)},
index=months)
# Check that the loan amortizes down to 0
assert np.allclose(table['End Balance'].tail(1), 0)
print(table.round(2))
Beg Balance End Balance Interest Principal
1 200000.00 199827.80 -1125.00 -172.20
2 199827.80 199654.64 -1124.03 -173.16
3 199654.64 199480.50 -1123.06 -174.14
4 199480.50 199305.38 -1122.08 -175.12
5 199305.38 199129.28 -1121.09 -176.10
.. ... ... ... ...
356 6377.95 5116.63 -35.88 -1261.32
357 5116.63 3848.22 -28.78 -1268.42
358 3848.22 2572.67 -21.65 -1275.55
359 2572.67 1289.94 -14.47 -1282.72
360 1289.94 -0.00 -7.26 -1289.94
关于Python 现金流计算器,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44911302/