อัตราดอกเบี้ยมี Autocorrelation หรือไม่?

เมื่อดูการเปลี่ยนแปลงรายวันของอัตราดอกเบี้ย จะพบว่า autocorrelation มีค่าใกล้เคียงศูนย์ แต่หากทำการ resample ข้อมูลแล้วดูการเปลี่ยนแปลงรายปี จะพบว่า autocorrelation มีค่าเป็นลบ ซึ่งหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ยในระยะสั้นอาจไม่มีความสัมพันธ์กัน แต่การเปลี่ยนแปลงในระยะยาวกลับมี autocorrelation เชิงลบ การเคลื่อนไหวของอัตราดอกเบี้ยในแต่ละวันแทบไม่บอกอะไรเกี่ยวกับอัตราดอกเบี้ยวันถัดไป แต่การเปลี่ยนแปลงในช่วงหนึ่งปีสามารถบ่งชี้ทิศทางของอัตราดอกเบี้ยในปีถัดไปได้ ซึ่งสอดคล้องกับหลักเศรษฐศาสตร์: ในระยะยาว เมื่ออัตราดอกเบี้ยสูงขึ้น เศรษฐกิจมักชะลอตัว และส่งผลให้อัตราดอกเบี้ยปรับลดลงในที่สุด และในทางกลับกันด้วย

DataFrame daily_rates มีข้อมูลอัตราดอกเบี้ยระยะ 10 ปีรายวัน ตั้งแต่ปี 1962 ถึง 2017

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

สร้าง DataFrame ใหม่ชื่อ daily_diff เพื่อเก็บการเปลี่ยนแปลงของอัตรารายวัน โดยใช้เมธอด .diff()
คำนวณ autocorrelation ของคอลัมน์ 'US10Y' ใน daily_diff โดยใช้เมธอด .autocorr()
ใช้เมธอด .resample() โดยระบุอาร์กิวเมนต์ rule='A' ตามด้วยฟังก์ชัน .last() เพื่อแปลงข้อมูลให้อยู่ในความถี่รายปี
สร้าง DataFrame ใหม่ชื่อ yearly_diff เพื่อเก็บการเปลี่ยนแปลงของอัตรารายปี แล้วคำนวณ autocorrelation ในลักษณะเดียวกับข้างต้น

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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))

แก้ไขและรันโค้ด