Faiz Oranları Otokorelasyona Sahip mi?
Günlük faiz oranı değişimlerine baktığında, otokorelasyon sıfıra yakındır. Ancak veriyi yeniden örnekleyip yıllık değişimlere baktığında, otokorelasyon negatiftir. Bu da kısa vadeli faiz oranı değişimlerinin ilişkisiz olabileceğini, uzun vadeli değişimlerin ise negatif otokorelasyona sahip olduğunu ima eder. Faiz oranlarında günlük yukarı ya da aşağı bir hareket yarınki faiz oranları hakkında pek bir şey söylemez, ama bir yıl içindeki hareket, sonraki yıl faizlerin nereye gidebileceğine dair bir şeyler söyleyebilir. Bu da ekonomik olarak mantıklıdır: Uzun vadede, faizler yükseldiğinde ekonomi yavaşlama eğilimindedir; bu da faizlerin düşmesine yol açar ve tersi de geçerlidir.
daily_rates DataFrame'i, 1962–2017 dönemine ait 10 yıllık faiz oranlarının günlük verilerini içerir.
Bu egzersiz
Python ile Zaman Serisi Analizi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
.diff()yöntemini kullanarak günlük oranlardaki değişimlerden oluşan yeni bir DataFrame,daily_diff, oluştur.daily_diffiçindeki'US10Y'sütununun otokorelasyonunu.autocorr()yöntemiyle hesapla.- Yıllık frekansa dönüştürmek için
rule='A'argümanıyla.resample()yöntemini kullan ve ardından.last()fonksiyonunu uygula. - Yıllık oranlardaki değişimlerden oluşan yeni bir DataFrame,
yearly_diff, oluştur ve otokorelasyonu yukarıdaki gibi hesapla.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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))