연봉 상승과 생활비 예측
경력에 따른 생산성 향상과 물가상승(인플레이션) 때문에, 직업에 따라 급여는 서로 다른 속도로 상승해요. 이제 여러분은 수요가 높고 성장하는 분야인 Data Scientist로 일하고 있으니, 성과를 바탕으로 매년 연봉이 꾸준히 오른다고 가정해 보겠습니다.
연봉 상승률을 연 5%로 가정하면, 처음 연 $85,000에서 시작할 때 15년 뒤에는 연 $176,000 이상을 받을 수 있어요. 세후로는, 세율이 변하지 않았다고 가정하면 대략 연 $125,000 정도가 되며, Data Scientist에게 무리한 수준은 아니에요. 사실 몇 년 안에 그 수준에 도달할 수도 있죠! 다만 보수적으로 예측하는 것이 안전합니다.
이 애플리케이션에서는 인플레이션과 급여 상승이 매년 말 한 번에 크게 일어나는 것이 아니라, 매달 조금씩 누적된다고 가정하세요.
이전 연습 문제의 monthly_takehome_salary 변수를 사용할 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 금융 기초
연습 안내
- 동등한 월급 상승률을 도출하세요(공식은 힌트를 참고하세요!).
- 우리가 제공한
cumulative_salary_growth_forecast를 사용해 시간에 따른 실제 급여 예측을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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()