Baisse des prix des maisons et prêts hypothécaires « underwater »
Malheureusement, vous savez aussi que les prix des maisons ne montent pas toujours.
Une hypothèque underwater survient lorsque le solde restant de votre prêt hypothécaire est plus élevé que la valeur de la maison elle-même.
Dans cet exercice, vous allez calculer le pire scénario, où les prix des maisons diminuent de façon constante à un rythme de 0,45 % par mois. Pour aller plus vite, la baisse cumulative des prix des maisons a déjà été prévue et stockée pour vous dans une variable appelée cumulative_decline_forecast, qui est un tableau de coefficients multiplicatifs par rapport au prix d'aujourd'hui — pas besoin d'ajouter 1 au tableau de taux.
Le capital impayé de l'hypothèque est disponible sous principal_remaining.
Cette activité fait partie du cours
Introduction aux concepts financiers en Python
Instructions de l’exercice
- Établissez la prévision de la valeur de la maison dans le temps à l'aide d'une simple opération entre le tableau
cumulative_decline_forecastet la valeur initialehome_value. - Calculez où l'hypothèque est « underwater » à chaque période, en stockant un tableau de valeurs booléennes selon que la condition est vraie ou fausse.
- Exécutez le code existant pour tracer la valeur de la maison par rapport au capital restant dû dans le temps.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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()