Kredit-Tilgungspläne mit Python und numpy/pandas erstellen
Als der Kauf unserer Wohnung anstand, wollte ich die entsprechende Angebote der Banken nachrechnen und habe mir ein Python-Skript geschrieben, das die entsprechenden Berechnungen vornimmt. Berücksichtigt werden dabei auch Sondertilgungen im Dezember eines Jahres sowie eine Wartezeit von n Jahren ohne Sondertilgung.
Hier jetzt das Skript:
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np def berechne_jaehrliche_Annuitaet(kreditsumme, nominalzins_prozent, tilgungssatz_prozent): """ Berechnet die _jährliche_ Annuität. Jährliche_Rate = (nominalzins + tilgungssatz) * Kreditsumme Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Annuit%C3%A4tendarlehen """ zinssatz = nominalzins_prozent / 100 tilgung = tilgungssatz_prozent / 100 return round(kreditsumme * (zinssatz + tilgung), 2) def berechne_monatliche_Annuitaet(kreditsumme, nominalzins_prozent, tilgungssatz_prozent): """ Berechnet die _monatliche_ Annuität. Jährliche_Rate = (nominalzins + tilgungssatz) * Kreditsumme Monatliche_Rate = Jährliche_Rate / 12 """ zinssatz = nominalzins_prozent / 100 tilgung = tilgungssatz_prozent / 100 return round(kreditsumme * (zinssatz + tilgung) / 12, 2) def tilgungsplan_df(kreditsumme, nominalzins_prozent, tilgungssatz_prozent, sondert, wartezeit, monate): """ Gibt DataFrame der monatlichen Tilgungen zurück "monate" für wieviele Monate wird der Tilgungsplan erstellt "sondert" Betrag der jährlichen Sondertilgung "wartezeit" Anzahl der Jahre ohne Sondertilgung """ df = pd.DataFrame() restschuld = kreditsumme # Am Anfang entspricht die Restschuld der Kreditsumme zinssatz = nominalzins_prozent / 100 tilgung = tilgungssatz_prozent / 100 annuitaet = berechne_monatliche_Annuitaet(kreditsumme, nominalzins_prozent, tilgungssatz_prozent) zinsen = 0 for j in range(1,monate+1): # Split der Annuität in ihre Komponenten Zinslast und Tilgung zinsen = restschuld * zinssatz / 12 # Wenn Restschuld kleiner Annuität, dann wird die komplette # Restschuld getilgt tilgung = restschuld if restschuld < annuitaet else annuitaet - zinsen anfangsschuld = restschuld jahr = ((j-1) // 12) + 1 # in welchem Monat befinden wir uns # Sondertilgungen im Dezember eines Jahres, wenn wir # nicht in der Wartezeit sind if j % 12 == 0 and anfangsschuld > 0 and jahr > wartezeit: sondertilgung = sondert else: sondertilgung = 0 # Restschuld_neu = Restschuld_alt minus Tilgung minus Sondertilgung restschuld = restschuld - tilgung - sondertilgung # Dataframe befüllen df = df.append({'Monat': j, 'Jahr': jahr,'Anfangsschuld': anfangsschuld, 'Zinsen':zinsen, 'Tilgung': tilgung, 'Sondertilgung': sondertilgung, 'Restschuld': restschuld}, ignore_index=True) # Indikatorspalte, "1" wenn der Kredit noch nicht abbezahlt ist, sonst "0" df['Indikator'] = np.where(df['Anfangsschuld']>0, 1, 0) # Umsortieren der Spalten df = df[['Monat', 'Jahr', 'Anfangsschuld', 'Zinsen', 'Tilgung', 'Sondertilgung', 'Restschuld', 'Indikator']] # Runden auf 2 Nachkommastellen for i in ['Anfangsschuld', 'Zinsen', 'Tilgung', 'Restschuld']: df[i] = df[i].apply(lambda x: round(x, 2)) # Monat als Index nutzen df.set_index('Monat', inplace=True) return df print(berechne_jaehrliche_Annuitaet(200000, 2.0, 3.0), 'jährliche Annuität') print(berechne_monatliche_Annuitaet(200000, 2.0, 3.0), 'monatliche Annuität') tilgungsplan = tilgungsplan_df(200000, 2.0, 3.0, 5000, 0, 200) #Wie lange läuft der Kredit print('Gesamtlaufzeit:', round(tilgungsplan['Indikator'].sum(),1), 'Monate') tilgungsplan.to_excel('tilgungsplan_gesamt.xlsx') |
