Caída de precios de la vivienda e hipotecas underwater
Por desgracia, también sabes que los precios de la vivienda no siempre suben.
Una hipoteca underwater es cuando la cantidad que te queda por pagar es mayor que el valor de la propia vivienda.
En este ejercicio, calcularás el peor escenario, en el que los precios de la vivienda caen de forma constante a un ritmo del 0,45% mensual. Para agilizar, la caída acumulada de los precios ya se ha pronosticado y se ha guardado en una variable llamada cumulative_decline_forecast, que es un array de factores de descuento multiplicativos respecto al precio de hoy; no hace falta sumar 1 al array de tasas.
El principal pendiente de la hipoteca está disponible como principal_remaining.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a los conceptos financieros en Python
Instrucciones del ejercicio
- Pronostica el valor de la vivienda a lo largo del tiempo usando una operación simple entre el array
cumulative_decline_forecasty elhome_valueinicial. - Calcula en qué periodos la hipoteca está
underwater, guardando un array de valores booleanos según se cumpla o no la condición. - Ejecuta el código existente para trazar el valor de la vivienda frente al principal pendiente a lo largo del tiempo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
import numpy as np
import pandas as pd
# Cumulative drop in home value over time as a ratio
cumulative_decline_forecast = np.cumprod(1+decline_array)
# Forecast the home value over time
home_value_forecast = ____
# Find all periods where your mortgage is underwater
underwater = ____
pd.value_counts(underwater)
# Plot the home value vs principal remaining
plt.plot(home_value_forecast, color='red')
plt.plot(principal_remaining, color='blue')
plt.legend(handles=[homevalue_plot, principal_plot], loc=2)
plt.show()