Preiswirkungen mithilfe der Duration vorhersagen
Die Verwendung der Duration zur Vorhersage von Preisänderungen ist sehr verbreitet, wenn ein großes Anleiheportfolio verwaltet wird – jede Anleihe einzeln neu zu bepreisen, wäre sehr zeitaufwendig. Stattdessen kannst du die Dollar-Duration des Portfolios ermitteln und damit vorhersagen, was mit dem Portfolio passiert, wenn sich die Zinsen ändern.
In dieser Übung schätzt du die Preisänderung einer Anleihe mithilfe der Duration und vergleichst sie anschließend mit dem tatsächlichen Preis der Anleihe, um zu sehen, wie genau deine Schätzung war.
Die Anleihe hat eine Laufzeit von 5 Jahren, einen Kupon von 7 %, eine Rendite von 4 % und einen Nennwert von 100 USD. Ihr Preis beträgt 113,36 USD und die Dollar-Duration 4,83 USD. Du sagst die Preisänderung für einen Zinsrückgang um 2 % voraus.
numpy_financial ist bereits als npf für dich importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Anleihebewertung und -analyse in Python
Anleitung zur Übung
- Weisen wir den Anleihepreis, die Dollar-Duration und die Renditeänderung den Variablen
bond_price,dollar_durationundyield_changezu. - Berechne die erwartete Preisänderung mithilfe der Dollar-Duration.
- Berechne die tatsächliche Preisänderung, indem du die Anleihe bei 2 % Rendite neu bepreist und ihren vorherigen Preis abziehst.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Assign bond price, dollar duration, yield change to variables
bond_price = ____
dollar_duration = ____
yield_change = ____
# Predict bond price change using duration
price_prediction = ____ * ____ * ____
print("Predicted Change: USD ", ____)
# Find actual price change and compare
price_actual = -npf.pv(rate=____, nper=____, pmt=____, fv=____) - ____
print("Actual Change: USD ", ____)
print("Estimation Error: USD ", price_prediction - price_actual)