ड्यूरेशन बनाम फैक्टर का प्लॉट
मॅच्योरिटी, कूपन, या यील्ड जैसे किसी फैक्टर के मुकाबले ड्यूरेशन का ग्राफ़ प्लॉट करना यह देखने का अच्छा तरीका है कि वह फैक्टर बॉन्ड की ड्यूरेशन को कैसे प्रभावित करता है.
वीडियो में, हमने ड्यूरेशन बनाम मॅच्योरिटी का ग्राफ़ प्लॉट किया था. इस अभ्यास में, आप यही काम कूपन रेट के लिए करेंगे. आप 10 साल के बॉन्ड का उपयोग करेंगे जिसकी यील्ड 5% है और फेस वैल्यू USD 100 है.
numpy, numpy_financial, pandas, और matplotlib पहले से 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
- 0 से 10 तक 0.1 के इन्क्रिमेंट में कूपन का एक array बनाइए और उसे
pandasDataFrame में कन्वर्ट कीजिए. - DataFrame में बॉन्ड के लिए चार अतिरिक्त कॉलम जोड़िए:
price,price_up,price_down, औरduration. - एक ग्राफ़ प्लॉट कीजिए जिसमें x-axis पर
bond_couponऔर y-axis परdurationहो.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create array of coupon rates and assign to pandas DataFrame
bond_coupon = np.arange(____, ____, ____)
bond = pd.DataFrame(____, columns=['____'])
# Calculate bond price, price_up, price_down, and duration
bond['price'] = -npf.pv(rate=0.05, nper=10, pmt=bond['bond_coupon'], fv=100)
bond['price_up'] = ____
bond['price_down'] = ____
bond['duration'] = (bond['____'] - bond['____']) / (2 * bond['____'] * 0.01)
# Plot coupon vs. duration, add labels & title, show plot
plt.plot(____, ____)
plt.xlabel('Coupon (%)')
plt.ylabel('Duration (%)')
plt.show()