利率是否具自我相關？
當你觀察利率的每日變動時，自我相關接近 0。然而，若你重新取樣並觀察每年的變動，自我相關會是負的。這表示短期利率變動可能彼此不相關，但長期利率變動呈現負向自我相關。利率每日上或下的一步，通常無法告訴你明天的走勢；但一年期間的利率變動，能提供下一年利率走向的一些訊息。這在經濟上也合理：在較長期間，當利率上升，經濟往往放緩，進而使利率下降，反之亦然。
DataFrame daily_rates 包含 1962 到 2017 年之間的 10 年期利率每日資料。
本練習屬於課程
Python 中的時間序列分析
練習說明
- 使用
.diff()方法，建立一個新的 DataFramedaily_diff，表示每日利率的變動。 - 以
.autocorr()方法計算daily_diff中'US10Y'欄位的自我相關。 - 使用
.resample()方法並傳入引數rule='A'，接著串接.last()，將頻率轉為年度。 - 如同前述步驟，建立新的 DataFrame
yearly_diff以表示年度利率變動，並計算其自我相關。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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))