Прогнозируемые и фактические цены I
Хороший способ оценить точность дюрации — построить график прогнозируемых цен облигации для различных уровней доходности и сравнить их с фактическими ценами.
В этом упражнении вы начнёте с вычисления дюрации облигации, а также её цены при разных уровнях доходности. В следующем упражнении вы найдёте прогнозируемую цену на основе дюрации и построите график отклонений.
Рассматривается 10-летняя облигация с годовым купоном 5% и доходностью к погашению 5%.
numpy, numpy_financial, pandas и matplotlib уже импортированы как np, npf, pd и plt соответственно.
Это упражнение является частью курса
Оценка и анализ облигаций в Python
Инструкции к упражнению
- Найдите дюрацию и долларовую дюрацию облигации.
- Создайте массив доходностей облигации от 0 до 10 с шагом 0,1 и преобразуйте его в DataFrame
pandasс именемbond_yield. - Добавьте столбец
price, содержащий цену облигации для каждого уровня доходности.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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, ____, ____, ____)