Sind Zinssätze autokorreliert?
Bei täglichen Veränderungen von Zinssätzen liegt die Autokorrelation nahe null. Wenn du die Daten jedoch neu abtastest und jährliche Veränderungen betrachtest, ist die Autokorrelation negativ. Das bedeutet: Während kurzfristige Änderungen der Zinssätze möglicherweise unkorreliert sind, sind langfristige Änderungen negativ autokorreliert. Eine tägliche Auf- oder Abwärtsbewegung der Zinssätze sagt dir wahrscheinlich nichts über die Zinssätze von morgen, aber eine Veränderung über ein Jahr kann dir etwas darüber verraten, wohin die Zinssätze im nächsten Jahr tendieren. Und das ergibt auch ökonomisch Sinn: Über lange Zeiträume gilt, wenn die Zinssätze steigen, verlangsamt sich die Wirtschaft tendenziell, was wiederum zu fallenden Zinssätzen führt – und umgekehrt.
Der DataFrame daily_rates enthält Tagesdaten der 10-jährigen Zinssätze von 1962 bis 2017.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Zeitreihenanalyse in Python
Anleitung zur Übung
- Erstelle einen neuen DataFrame
daily_diffmit den Änderungen der täglichen Zinssätze mithilfe der Methode.diff(). - Berechne die Autokorrelation der Spalte
'US10Y'indaily_diffmit der Methode.autocorr(). - Verwende die Methode
.resample()mit dem Argumentrule='A'und anschließend die Funktion.last(), um auf jährliche Frequenz zu aggregieren. - Erstelle einen neuen DataFrame
yearly_diffmit den Änderungen der jährlichen Zinssätze und berechne die Autokorrelation wie oben.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Compute the daily change in interest rates
daily_diff = daily_rates.___
# Compute and print the autocorrelation of daily changes
autocorrelation_daily = daily_diff[___].___
print("The autocorrelation of daily interest rate changes is %4.2f" %(autocorrelation_daily))
# Convert the daily data to annual data
yearly_rates = daily_rates.resample(___).___
# Repeat above for annual data
yearly_diff = yearly_rates.___
autocorrelation_yearly = yearly_diff[___].___
print("The autocorrelation of annual interest rate changes is %4.2f" %(autocorrelation_yearly))