Prognostizierte vs. tatsächliche Preise I
Die prognostizierten Anleihepreise für verschiedene Renditen mithilfe der Duration zu berechnen und dann mit den tatsächlichen Preisen zu vergleichen, ist eine hervorragende Möglichkeit, die Genauigkeit der Duration zu visualisieren.
In dieser Übung bestimmst du zunächst die Duration der Anleihe sowie den Preis der Anleihe bei unterschiedlichen Renditeniveaus. In der nächsten Übung leitest du daraus den prognostizierten Preis über die Duration ab und visualisierst die Abweichung.
Die betrachtete Anleihe hat eine Laufzeit von 10 Jahren, zahlt einen jährlichen Kupon von 5 % und hat eine Endfälligkeitsrendite (Yield to Maturity) von 5 %.
numpy, numpy_financial, pandas und matplotlib sind bereits als np, npf, pd bzw. plt importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Anleihebewertung und -analyse in Python
Anleitung zur Übung
- Bestimme die Duration und die Dollar-Duration der Anleihe.
- Erstelle ein Array der Anleiherenditen von 0 bis 10 in Schritten von 0,1 und wandle dieses Array in ein
pandas-DataFrame namensbond_yieldum. - Füge die Spalte
pricehinzu, die den Anleihepreis für jedes Renditeniveau enthält.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Price a 10 year bond with 5% coupon and 5% yield, reprice at higher and lower yields
price = ____
price_up = ____
price_down = ____
# Find the duration and dollar duration of the bond
duration = ____
dollar_duration = ____ * ____ * ____
# Create an array of yields from 0 to 10 in steps of 0.1, convert to DataFrame
bond_yields = np.arange(____, ____, ____)
bond = pd.DataFrame(____, columns=['bond_yield'])
# Add a column called price with the bond price for each yield level
bond['price'] = -npf.pv(rate=bond['bond_yield'] / 100, ____, ____, ____)