LPR定價合適，還是固定利率合適，python幫你算一算

LPR利率

貸款市場報價利率（LPR）由各報價行於每月20日（遇節假日順延），以0.05個百分點爲步長，向全國銀行間同業拆借中心提交報價，全國銀行間同業拆借中心按去掉最高和最低報價後算術平均，向0.05%的整數倍就近取整計算得出LPR，於當日9時30分公佈，公衆可在全國銀行間同業拆借中心和中國人民銀行網站查詢。目前，LPR包括1年期和5年期以上兩個品種。

LPR浮動利率示例

如果您目前的個人房貸利率是在5年期貸款基準利率上打9折，那麼按照目前5年期貸款基準利率計算，您的實際執行利率水平爲4.41%（=4.9%×0.9）。根據人民銀行〔2019〕30號公告，個人房貸轉換前後利率水平保持不變。
（1）如果您選擇轉爲固定利率，那麼您的個人房貸在整個合同剩餘期限內，都將執行4.41%這個利率。
（2）如果您選擇轉爲參考LPR定價，您的個人房貸利率水平將按照“5年期以上LPR+（-0.39%）”確定。其中，-0.39是固定加點點差，根據當前實際執行利率（4.41%）與2019年12月公佈的5年期以上LPR（4.8%）之間的差確定。轉換後到第一個重定價日前，您的房貸利率還是4.41%，但計算方式變成了“LPR4.8%+（-0.39%）”；從第一個重定價日起，您的房貸利率就會變成“當時最新的5年期LPR+（-0.39%）”；以後每個重定價日都以此類推。

貸款利息計算公式

1、等額本息法：計算公式月還款額＝本金＊月利率＊［（1＋月利率）＾n／［（1＋月利率）＾n－1］；式中n表示貸款月數，＾n表示n次方，如＾240，表示240次方（貸款20年、240個月），月利率＝年利率／12；總利息＝月還款額＊貸款月數－本金

2、等額本金法：計算公式：月還款額＝本金／n＋剩餘本金＊月利率；總利息＝本金＊月利率＊（貸款月數／2＋0．5）。

python實現

前提條件：貸款100w，貸款週期：30年，基準利率4.9%，LPR基準使用2019年12月公佈的4.8%

計算不同折扣利率（上浮下浮利率情況），未來LPR利率情況下對貸款利率和月供影響

結果如下：

分析：截圖是貸款100w，30年，打85折對比情況，如果貸款調整成LPR浮動利率，每年1月1日爲更新日，2020年5月20日更新的5年期LPR利率是4.65%若該利率不變（即到12月也是該數值），則明年施行此利率，調整LPR浮動利率每月少繳月供87元，若LPR一直保持不變（當然不可能的）30年少繳3w左右。

中短期來看利率是下行的，如果這個下行時間持續比較長，那麼會緩解貸款壓力，但是利率是均值回覆的，若有幾年利率上漲會帶來月供壓力的風險，因爲利率變更選擇只有一次。所以如果是保守者就選擇固定利率。

代碼：

import numpy as np
import pandas as pd


def repayment_fun(loan_amount, current_benchmark_interest_rate, N=20):
    """
    等額本息計算每月償還金額，和總金額
    :param loan_amount:貸款總金額
    :param current_benchmark_interest_rate:當前基準利率
    :param N:貸款週期
    :return:
    """
    month_rate = current_benchmark_interest_rate / 12
    repayment = loan_amount * month_rate * (1 + month_rate) ** (N * 12) / (
            (1 + month_rate) ** (N * 12) - 1)
    return repayment, repayment * N * 12


def style_apply(series, colors, back_ground=''):
    """
    :param series: 傳過來的數據是DataFramt中的一列   類型爲pd.Series
    :param colors: 內容是字典  其中key 爲標題名   value 爲顏色
    :param back_ground: 北京顏色
    :return:
    """
    series_name = series.name[0]
    a = list()
    # 爲了給每一個單元格上色
    for col in series:
        # 其中 col 爲pd.DataFrame 中的 一個小單元格   大家可以根據不同需求爲單元格設置不同的顏色
        # 獲取什麼一級標題獲取什麼顏色
        if series_name in colors:
            for title_name in colors:
                if title_name == series_name:
                    back_ground = 'background-color: ' + colors[title_name]
                    # '; border-left-color: #080808'
        a.append(back_ground)
    return a


# 基準利率
benchmark_interest_rate = 4.9 * 0.01
# 折扣
discount = np.arange(0.7, 1.25, 0.05)
# LPR未來利率利率
lpr = np.arange(4, 6, 0.05) * 0.01
# 2019年12月LPR利率
base_lpr = 4.8 * 0.01
# 加點
diff = base_lpr - benchmark_interest_rate * discount
# 貸款
loan = 100 * 10000
#  期限
term = 30
data = []
for discount_item in discount:
    diff = base_lpr - benchmark_interest_rate * discount_item
    discount_rate = discount_item * benchmark_interest_rate
    print(loan, discount_rate, term)
    discount_repayment, discount_total_amount = repayment_fun(loan, discount_rate, term)
    for lpr_item in lpr:
        lpr_rate = lpr_item - diff
        lpr_repayment, lpr_total_amount = repayment_fun(loan, lpr_rate, term)
        data.append(
            {"LPR利率": lpr_item, "折扣利率": discount_item, "浮動利率月供": round(lpr_repayment,2), "固定利率月供": round(discount_repayment, 2),
             "月供差": round((lpr_repayment - discount_repayment), 2),
             "累計少繳金額": round(lpr_total_amount - discount_total_amount, 2)})
output_data = pd.DataFrame(data)
output_data = output_data.style.background_gradient(cmap='gray_r')
output_data.to_excel('lpr.xlsx', index=None)