Hausse des prix de l’immobilier
La valeur des logements augmente régulièrement chaque année, et il s’agit d’un investissement important pour vous.
Calculez la valeur de votre part de propriété (home equity) au fil du temps en supposant un taux de croissance constant de 0,25 % par mois. Un tableau répétant ce taux de croissance (dont la longueur est égale au nombre de périodes de remboursement du prêt) est déjà stocké dans un objet appelé growth_array.
Les variables home_value et cumulative_percent_owned de l’exercice précédent sont disponibles.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction aux concepts financiers en Python
Instructions
- Calculez la croissance cumulée dans le temps à l’aide de
np.cumprod()et degrowth_array. - Effectuez la prévision de la valeur du logement dans le temps en utilisant le tableau de croissance cumulée et la valeur initiale
home_value. - Prévoyez la part de la valeur de la propriété que vous possédez dans le temps à partir de
home_value_forecastet decumulative_percent_owned. - Exécutez le code fourni pour afficher un graphique de la valeur du logement par rapport à la valeur nette (Home Equity) dans le temps.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
import numpy as np
# Calculate the cumulative growth over time
cumulative_growth_forecast = ____
# Forecast the home value over time
home_value_forecast = ____
# Forecast the home equity value owned over time
cumulative_home_value_owned = ____
# Plot the home value vs equity accumulated
plt.plot(home_value_forecast, color='red')
plt.plot(cumulative_home_value_owned, color='blue')
plt.legend(handles=[homevalue_plot, homeequity_plot], loc=2)
plt.show()