绘制久期与因子的关系图
将久期与某个因子（如到期年限、票息或收益率）作图，是观察该因子如何影响债券久期的好方法。
在视频中，我们绘制了久期与到期年限的关系图。本练习中，您将对票息率做相同的事情。您将使用一只期限为 10 年、收益率为 5%、面值为 USD 100 的债券。
numpy、numpy_financial、pandas 和 matplotlib 已分别以 np、npf、pd 和 plt 的别名为您导入。
本练习是课程的一部分
用 Python 进行债券定价与分析
练习说明
- 创建一个从 0 到 10、步长为 0.1 的票息数组，并将其转换为一个
pandasDataFrame。 - 在该 DataFrame 中新增四列：
price、price_up、price_down和duration，用于该债券。 - 绘制一张图，将
bond_coupon置于 x 轴，将duration置于 y 轴。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create array of coupon rates and assign to pandas DataFrame
bond_coupon = np.arange(____, ____, ____)
bond = pd.DataFrame(____, columns=['____'])
# Calculate bond price, price_up, price_down, and duration
bond['price'] = -npf.pv(rate=0.05, nper=10, pmt=bond['bond_coupon'], fv=100)
bond['price_up'] = ____
bond['price_down'] = ____
bond['duration'] = (bond['____'] - bond['____']) / (2 * bond['____'] * 0.01)
# Plot coupon vs. duration, add labels & title, show plot
plt.plot(____, ____)
plt.xlabel('Coupon (%)')
plt.ylabel('Duration (%)')
plt.show()