Прогноз роста зарплаты и стоимости жизни
Под влиянием инфляции и роста производительности с накоплением опыта зарплата увеличивается с разной скоростью в зависимости от профессии. Поскольку вы работаете в востребованной и активно развивающейся области — Data Science, — можно рассчитывать на стабильный ежегодный рост зарплаты по результатам работы.
Предположим, что ежегодный рост составляет 5%. Это значит, что начав с 85 000 долларов в год, через 15 лет вы будете зарабатывать более 176 000 долларов в год. После вычета налогов — при условии, что налоговая ставка не изменится — это составит около 125 000 долларов в год, что вполне реалистично для специалиста по данным. Возможно, вы достигнете этого уровня даже раньше! Тем не менее при планировании лучше придерживаться консервативных оценок.
В этом приложении будем считать, что инфляция и рост зарплаты происходят постепенно — ежемесячно, а не одним скачком в конце каждого года.
Переменная monthly_takehome_salary из предыдущего упражнения уже доступна.
Это упражнение является частью курса
Введение в финансовые концепции на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите эквивалентный ежемесячный темп роста зарплаты (формулу смотрите в подсказке!).
- Рассчитайте фактический прогноз зарплаты во времени с помощью заранее определённой переменной
cumulative_salary_growth_forecast.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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()