Projetar crescimento salarial e custo de vida
Devido tanto à inflação quanto ao aumento de produtividade com a experiência, você pode esperar que seu salário cresça em ritmos diferentes dependendo do trabalho. Agora, como você está em uma área em crescimento e com alta demanda, como Data Scientist, pode assumir um crescimento constante no seu salário anual a cada ano com base no desempenho.
Você pode assumir uma taxa de crescimento salarial anual de 5%, o que significa que, se você começar com US\( 85.000 por ano, pode esperar ganhar mais de US\) 176.000 por ano após 15 anos. Depois dos impostos, assumindo que sua alíquota não mudou, isso dá aproximadamente US$ 125.000 por ano, o que não é irreal para um Data Scientist. Na verdade, você pode até chegar a esse nível em alguns anos! Mas, para ser prudente, é melhor ser conservador nas suas projeções.
Para este aplicativo, assuma que toda a inflação e o crescimento salarial acontecem em incrementos menores, mensalmente, em vez de um único aumento grande ao final de cada ano.
monthly_takehome_salary do exercício anterior está disponível.
Este exercicio faz parte do curso
Introdução a Conceitos Financeiros em Python
Instruções do exercicio
- Calcule o crescimento salarial mensal equivalente (veja a dica para a fórmula!)
- Calcule sua projeção salarial ao longo do tempo usando
cumulative_salary_growth_forecast, que definimos para você.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
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()