預測薪資成長與生活成本
由於通膨與累積經驗帶來的生產力提升，你的薪資可能會依工作而有不同的成長率。現在，因為你在需求持續成長的領域擔任 Data Scientist，可以假設你的年薪會隨表現逐年穩定成長。
你可以假設年薪成長率為 5%。也就是說，若你以每年 $85,000 起薪，15 年後每年可望超過 $176,000。稅後（假設稅率不變）約為每年 $125,000，對 Data Scientist 來說並不誇張。其實，你可能幾年內就能達到這個水準！但為了保守起見，你在預測時還是應該採取較審慎的假設。
在這個應用程式中，假設所有通膨與薪資成長都以每月的小幅調整發生，而不是在每年年底一次大幅調整。
上一個練習中的 monthly_takehome_salary 已可使用。
本練習屬於課程
Python 金融概念入門
練習說明
- 推導等效的月薪成長率（公式請見提示！）。
- 使用我們為你定義的
cumulative_salary_growth_forecast，推導你隨時間變化的實際薪資預測。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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()