क्या ब्याज दरें Autocorrelated होती हैं?
जब आप ब्याज दरों में दैनिक बदलाव देखते हैं, तो autocorrelation लगभग शून्य के पास होती है। लेकिन जब आप डेटा को resample करके वार्षिक बदलाव देखते हैं, तो autocorrelation नकारात्मक होती है। इसका मतलब है कि जहाँ अल्पकालिक ब्याज-दर बदलाव असंबद्ध हो सकते हैं, वहीं दीर्घकालिक बदलाव नकारात्मक रूप से autocorrelated होते हैं। ब्याज दरों में रोज़ का ऊपर-नीचे होना आपको अगले दिन की दरों के बारे में ज़्यादा नहीं बताता, लेकिन एक साल के दौरान हुआ बदलाव अगले साल की दिशा के बारे में कुछ संकेत दे सकता है। और यह आर्थिक दृष्टि से भी समझ में आता है: लंबे समय में, जब ब्याज दरें बढ़ती हैं, तो अर्थव्यवस्था धीमी पड़ती है, जिससे आगे चलकर ब्याज दरें घटती हैं, और इसका उलटा भी सही है।
DataFrame daily_rates में 1962 से 2017 तक के 10-year interest rates का दैनिक डेटा है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Analysis
अभ्यास निर्देश
.diff()मेथड का उपयोग करके दैनिक दरों के बदलावों का नया DataFramedaily_diffबनाएँ।.autocorr()मेथड सेdaily_diffमें कॉलम'US10Y'की autocorrelation निकालें।- वार्षिक फ़्रीक्वेंसी में बदलने के लिए आर्ग्युमेंट
rule='A'के साथ.resample()और उसके बाद.last()का उपयोग करें। - वार्षिक दरों के बदलावों का नया DataFrame
yearly_diffबनाएँ और ऊपर की तरह उसकी autocorrelation निकालें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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))