Прогноз зростання зарплати та вартості життя
Через інфляцію та зростання продуктивності завдяки досвіду ваша зарплата може зростати різними темпами залежно від посади. Оскільки ви працюєте в перспективній і затребуваній сфері як Data Scientist, можна припустити стабільне щорічне зростання вашої річної зарплати на основі результатів роботи.
Можна взяти річний темп зростання зарплати 5%. Це означає, що якщо ви починаєте з $85 000 на рік, то через 15 років можете очікувати понад $176 000 на рік. Після сплати податків, за умови, що ставка податку не змінилася, це приблизно $125 000 на рік — цілком реально для Data Scientist. Насправді, ви можете вийти на такий рівень уже за кілька років! Але, щоб бути обережними, варто робити консервативніші прогнози.
У цій застосункові припустімо, що вся інфляція та зростання зарплати відбуваються невеликими кроками щомісяця, а не одним великим підвищенням наприкінці кожного року.
monthly_takehome_salary з попередньої вправи доступна.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до фінансових концепцій у Python
Інструкції до вправи
- Обчисліть еквівалентне місячне зростання зарплати (формулу див. у підказці!)
- Побудуйте свій фактичний прогноз зарплати в часі, використовуючи
cumulative_salary_growth_forecast, який ми для вас визначили.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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()