Vergleiche quartalsweises BIP-Wachstum und Aktienrenditen

Mit deiner neuen Fähigkeit, Zeitreihen herunterzusampeln und zu aggregieren, kannst du höherfrequente Aktienkursreihen mit niederfrequenten wirtschaftlichen Zeitreihen vergleichen.

Als erstes Beispiel vergleichen wir die quartalsweise BIP-Wachstumsrate mit der quartalsweisen Rendite des (resampleten) Dow Jones Industrial Index aus 30 großen US-Aktien.

Das BIP-Wachstum wird zu Beginn eines jeden Quartals für das vorherige Quartal berichtet. Um passende Aktienrenditen zu berechnen, resamplest du den Aktienindex auf die Quartalsanfangs-Frequenz mit dem Alias 'QS' und aggregierst mit den .first()-Beobachtungen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Zeitreihen in Python bearbeiten

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Anleitung zur Übung

Wie üblich haben wir pandas als pd und matplotlib.pyplot als plt für dich importiert.

Verwende pd.read_csv(), um 'gdp_growth.csv' und 'djia.csv' zu importieren. Setze bei beiden einen DateTimeIndex basierend auf der Spalte 'date' mithilfe von parse_dates und index_col, und weise die Ergebnisse gdp_growth bzw. djia zu. Inspiziere sie anschließend mit .info().
Resample djia mit dem Frequenzalias 'QS', aggregiere mit .first(), und weise das Ergebnis djia_quarterly zu.
Wende .pct_change() auf djia_quarterly an und nutze .mul() mit 100, um djia_quarterly_return zu erhalten.
Verwende pd.concat(), um gdp_growth und djia_quarterly_return entlang axis=1 zu verketten, und weise das Ergebnis data zu. Benenne die Spalten über .columns mit den neuen Labels 'gdp' und 'djia' um und .plot() anschließend die Ergebnisse.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import and inspect gdp_growth here
gdp_growth = ____


# Import and inspect djia here
djia = ____


# Calculate djia quarterly returns here 
djia_quarterly = ____
djia_quarterly_return = ____

# Concatenate, rename and plot djia_quarterly_return and gdp_growth here 
data = ____

Code bearbeiten und ausführen