給与成長と生活費の予測
インフレや、経験による生産性向上の影響で、職種によって給与の伸び率は異なります。あなたは需要が高く成長中の分野であるData Scientistとして働いているため、パフォーマンスに基づいて毎年安定した年収の伸びを見込めます。
年率の給与成長を5%と仮定しましょう。年収$85,000から始めると、15年後には年収が$176,000を超える見込みです。税率が変わらないと仮定した税引後では、およそ$125,000/年になります。Data Scientistとしては十分現実的な水準です。実際、数年でそこまで到達する可能性もあります。ただし安全のため、見通しは保守的に立てておきましょう。
このアプリケーションでは、毎年末に一度だけ大きく増えるのではなく、インフレと給与の成長は毎月の小さな増加として発生すると仮定します。
前の演習で作成したmonthly_takehome_salaryが利用できます。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶファイナンス入門
演習の手順
- 同等の月次の給与成長率を導出します（式はヒントを参照してください）。
- 用意した
cumulative_salary_growth_forecastを使って、時間経過に伴う実際の給与予測を導出します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
import numpy as np
# Create monthly forecasts up to 15 years from now
forecast_months = 12*15
# Set your annual salary growth rate
annual_salary_growth = 0.05
# Calculate your equivalent monthly salary growth rate
monthly_salary_growth = ____
# Forecast the cumulative growth of your salary
cumulative_salary_growth_forecast = np.cumprod(np.repeat(1 + monthly_salary_growth, forecast_months))
# Calculate the actual salary forecast
salary_forecast = ____
# Plot the forecasted salary
plt.plot(salary_forecast, color='blue')
plt.show()