住宅価格下落とアンダーウォーターローン
残念ながら、住宅価格はいつも上がるわけではないこともよくご存じだと思います。
アンダーウォーターの住宅ローンとは、住宅ローンの残債が家そのものの価値よりも高い状態のことです。
この演習では、住宅価格が毎月0.45%ずつ着実に下落する最悪のシナリオを計算します。処理を速くするため、住宅価格の累積下落はすでに予測され、cumulative_decline_forecast という変数に保存されています。これは、今日の価格に対する乗算型の割引係数の配列であり、レート配列に 1 を足す必要はありません。
住宅ローンの未払元金は principal_remaining として利用できます。
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
cumulative_decline_forecast配列と初期のhome_valueとの単純な演算で、経時的な住宅価格を予測します。- 各期間で住宅ローンが
underwaterになる箇所を計算し、条件が真か偽かを示すブール値配列として保存します。 - 既存のコードを実行して、時間の経過に伴う住宅価格と残元金の推移をプロットします。
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
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()