Прогнозні та фактичні ціни I
Побудова графіка прогнозних цін облігацій для різних рівнів дохідності за допомогою дюрації та порівняння цих прогнозів із фактичними цінами — чудовий спосіб візуалізувати точність дюрації.
У цій вправі ви почнете з обчислення дюрації облігації, а також ціни облігації за різних рівнів дохідності. У наступній вправі ви знайдете прогнозну ціну за дюрацією та побудуєте різницю.
Розглядається 10‑річна облігація з річним купоном 5% та дохідністю до погашення 5%.
numpy, numpy_financial, pandas і matplotlib уже імпортовано для вас як np, npf, pd та plt відповідно.
Ця вправа є частиною курсу
Оцінювання та аналіз облігацій у Python
Інструкції до вправи
- Знайдіть дюрацію та дюрацію в доларах для облігації.
- Створіть масив дохідностей облігації від 0 до 10 з кроком 0,1 і перетворіть цей масив на DataFrame
pandasз назвоюbond_yield. - Додайте стовпчик
price, що містить ціну облігації для кожного рівня дохідності.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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, ____, ____, ____)