듀레이션과 요인 간의 그래프 그리기
만기, 쿠폰, 수익률 같은 요인에 대해 듀레이션과의 관계를 그래프로 그려 보면, 해당 요인이 채권의 듀레이션에 어떤 영향을 미치는지 한눈에 볼 수 있어요.
영상에서는 듀레이션과 만기의 관계를 그려 보았죠. 이번 연습에서는 같은 작업을 쿠폰 금리에 대해 진행합니다. 수익률 5%, 액면가 USD 100, 만기 10년인 채권을 사용하세요.
numpy, numpy_financial, pandas, matplotlib는 각각 np, npf, pd, plt로 이미 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 채권 가치평가와 분석
연습 안내
- 0부터 10까지 0.1 간격의 쿠폰 배열을 만들고, 이를
pandasDataFrame으로 변환하세요. - DataFrame에 채권의
price,price_up,price_down,duration네 개의 열을 추가하세요. - x축에는
bond_coupon, y축에는duration을 두고 그래프를 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()