Predicted बनाम actual prices I
विभिन्न yield स्तरों पर duration का उपयोग करके बॉन्ड के predicted prices निकालना, और फिर इन predicted prices की तुलना बॉन्ड के actual prices से करना, duration की सटीकता को विज़ुअलाइज़ करने का बेहतरीन तरीका है.
इस अभ्यास में, आप पहले बॉन्ड की duration निकालेंगे, साथ ही अलग-अलग yield स्तरों पर बॉन्ड का price भी निकालेंगे. अगले अभ्यास में, आप duration से predicted price निकालेंगे और अंतर का प्लॉट बनाएँगे.
जिस बॉन्ड पर आप काम करेंगे वह 10 साल की maturity वाला है, जिस पर 5% का वार्षिक कूपन है और yield to maturity 5% है.
numpy, numpy_financial, pandas, और matplotlib पहले से ही आपके लिए क्रमशः np, npf, pd, और plt के रूप में इम्पोर्ट किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में बॉन्ड वैल्यूएशन और एनालिसिस
अभ्यास निर्देश
- बॉन्ड की duration और dollar duration निकालिए.
- 0 से 10 तक 0.1 की वृद्धि में बॉन्ड yields का एक array बनाइए और इस array को
bond_yieldनाम केpandasDataFrame में बदलिए. - प्रत्येक yield स्तर के लिए बॉन्ड का price समाहित करने वाला
priceकॉलम जोड़िए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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, ____, ____, ____)