Scăderea prețurilor la locuințe și ipotecile „sub apă"
Din păcate, știi prea bine că prețurile locuințelor nu cresc întotdeauna.
O ipotecă „sub apă" apare atunci când suma rămasă de plătit pentru ipotecă este mai mare decât valoarea actuală a casei în sine.
În acest exercițiu, vei calcula scenariul cel mai pesimist, în care prețurile locuințelor scad constant cu 0,45% pe lună. Pentru a simplifica lucrurile, scăderea cumulată a prețurilor a fost deja prognozată și stocată într-o variabilă numită cumulative_decline_forecast, care este un array de factori multiplicativi de reducere față de prețul de astăzi – nu mai trebuie să adaugi 1 la array-ul de rate.
Principalul neachitat al ipotecii este disponibil ca principal_remaining.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în concepte financiare în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Prognozează valoarea locuinței în timp printr-o operație simplă între array-ul
cumulative_decline_forecastși valoarea inițialăhome_value. - Calculează perioadele în care ipoteca este
underwater, stocând un array de valori booleene care indică dacă condiția este adevărată sau falsă. - Rulează codul existent pentru a reprezenta grafic valoarea locuinței față de principalul rămas în timp.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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()