Падіння цін на житло та «підводні» іпотеки
На жаль, ви також добре знаєте, що ціни на житло зростають не завжди.
Іпотека під водою — це коли залишок боргу за іпотекою вищий за фактичну вартість самого будинку.
У цій вправі ви розрахуєте найгірший сценарій, коли ціни на житло стабільно знижуються на 0,45% щомісяця. Щоб пришвидшити обчислення, сукупне падіння цін уже спрогнозовано й збережено для вас у змінній cumulative_decline_forecast, яка містить масив мультиплікативних коефіцієнтів зниження відносно сьогоднішньої ціни — немає потреби додавати 1 до масиву ставок.
Залишок основного боргу за іпотекою доступний у змінній principal_remaining.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до фінансових концепцій у Python
Інструкції до вправи
- Прогнозуйте вартість будинку в часі за допомогою простої операції між масивом
cumulative_decline_forecastта початковоюhome_value. - Обчисліть, коли іпотека є
underwaterу кожному періоді, зберігаючи масив булевих значень залежно від виконання умови. - Запустіть наявний код, щоб побудувати графік вартості будинку та залишку основного боргу в часі.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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()