Чи є автокореляція процентних ставок?
Якщо подивитися на щоденні зміни процентних ставок, автокореляція близька до нуля. Проте після ресемплінгу даних і переходу до річних змін автокореляція стає від'ємною. Це означає, що короткострокові зміни процентних ставок можуть бути некорельовані, тоді як довгострокові зміни мають від'ємну автокореляцію. Щоденний рух ставки вгору чи вниз навряд чи підкаже вам щось про ставку завтра, зате зміна за рік може підказати, куди рухатимуться ставки наступного року. І це має економічний сенс: на довгих інтервалах, коли ставки зростають, економіка має схильність сповільнюватися, що зрештою призводить до зниження ставок, і навпаки.
DataFrame daily_rates містить щоденні дані за 10-річними ставками з 1962 до 2017 року.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз часових рядів у Python
Інструкції до вправи
- Створіть новий DataFrame
daily_diffзі змінами щоденних ставок за допомогою методу.diff(). - Обчисліть автокореляцію стовпця
'US10Y'уdaily_diffза допомогою методу.autocorr(). - Скористайтеся методом
.resample()з аргументомrule='A', а потім функцією.last(), щоб перетворити дані на річну частоту. - Створіть новий DataFrame
yearly_diffзі змінами річних ставок і так само обчисліть автокореляцію.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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))