名目金利と実質金利のイールドカーブ

金利を見る時には実質金利と名目金利を見るのが良い。特にインフレが懸念される状況だと、尚更、その傾向は強い。また、利上げが見込まれる時には短期と長期の金利の動きを併せてイールドカーブを見るのが良いだろう。

という事で、Pythonを使って、米国の名目金利と実質金利のイールドカーブを見てみよう。

１．Googleコラボにアクセス。

Googleコラボにアクセス、リンクはこちら。

上記の様な画面が開くので「ノートブック新規作成」をクリック。

次に破線部分に、プログラムのコードを入力する。

２．実行するプログラム

入力欄に下記をコピペして左端の「▶︎」をクリックして実行。

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import gridspec
%matplotlib inline

# 対象URLを指定
url='https://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/pages/TextView.aspx?data=yieldYear&year=2021'
tbl=pd.read_html(url)

# １個目のテーブルを格納（ズレることがある。）
df = pd.DataFrame(tbl[1])
# 日付をインデックスに指定
df = df.set_index("Date")
# 日付のフォーマットを変換
df.index = pd.to_datetime(df.index, format = '%m/%d/%y').strftime('%Y-%m-%d')

#グラフ作成処理
fig = plt.figure(facecolor='white',figsize=(8,10),tight_layout=True)#
spec = gridspec.GridSpec(ncols=1, nrows=1)
ax1 =  fig.add_subplot(spec[0,0], title='Yield Curve')

##イールドカーブ作成処理####
ax1.plot([10,20,30,60,120,240,360,600,840,1200,2400,3600], df.iloc[-1,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]].astype(float), color="red"  ,alpha=1)
ax1.plot([10,20,30,60,120,240,360,600,840,1200,2400,3600], df.iloc[-2,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]].astype(float), color="red"  ,alpha=0.5)
ax1.plot([10,20,30,60,120,240,360,600,840,1200,2400,3600], df.iloc[-5,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]].astype(float), color="gray"  ,alpha=0.5)
ax1.plot([10,20,30,60,120,240,360,600,840,1200,2400,3600], df.iloc[-20,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]].astype(float), color="gray"  ,alpha=0.1)

# 対象URLを指定
url2='https://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/pages/TextView.aspx?data=realyieldYear&year=2021'
tbl2=pd.read_html(url2)

# １個目のテーブルを格納（ズレることがある。）
df2 = pd.DataFrame(tbl2[1])
# 日付をインデックスに指定
df2 = df2.set_index("DATE")
# 日付のフォーマットを変換
df2.index = pd.to_datetime(df2.index, format = '%m/%d/%y').strftime('%Y-%m-%d')

##イールドカーブ作成処理####
ax1.plot([600,840,1200,2400,3600], df2.iloc[-1,[0,1,2,3,4]].astype(float), color="red"  ,alpha=1)
ax1.plot([600,840,1200,2400,3600], df2.iloc[-2,[0,1,2,3,4]].astype(float), color="red"  ,alpha=0.5)
ax1.plot([600,840,1200,2400,3600], df2.iloc[-5,[0,1,2,3,4]].astype(float), color="gray"  ,alpha=0.5)
ax1.plot([600,840,1200,2400,3600], df2.iloc[-20,[0,1,2,3,4]].astype(float), color="gray"  ,alpha=0.1)

ax1.text(0.6, 0.05,"hippen_research Ltd.",horizontalalignment='left', verticalalignment='top',transform=ax1.transAxes, fontsize=15,color="gray"  ,alpha=0.5)  
ax1.set_title(label=('Yield Curve (& Yield Curve Real)' +"  "+df2.index[-1]), fontsize=15,color="gray")

##金利の長さ合わせて幅を調整###
ax1.set_xticks([10,20,30,60,120,240,360,600,840,1200,2400,3600])
ax1.set_xticklabels(["","","","","1y","","3y","5y","7y","10y","20y","30y"])
ax1.set_ylim(df2["5 YR"].min()-0.1,df["30 yr"].max()+0.1)
ax1.tick_params(axis='x', labelrotation=45)
plt.show()

３．実行結果

仕様
　横軸：金利の長さ（※）
　縦軸：金利
　グラフ下：実質金利
　グラフ上：名目金利
　薄い灰色：２０日前の金利
　濃い灰色：５日前の金利
　薄い赤色：1日前の金利
　濃い赤色：最新の金利
※：1 Mo 2 Mo 3 Mo 6 Mo 1 Yr 2 Yr 3 Yr 5 Yr 7 Yr 10 Yr 20 Yr 30 Yr

４．解説

20日間の金利の動きを見ると（灰色から赤色への動き）、短期金利の上昇傾向が強い。更に、名目金利と実質金利の動きを見ると（上と下のグラフ）、実質金利の上昇傾向が強い。

そして、1日前からの動きを見ると（薄い赤色と濃い赤色）、金利は少し落ち着いてきている。

まぁ、この先の事は分かりませんが、FRBのパウエル議長の再任が決まったところで、早期利上げを織り込んで、急激に短期金利（と実質金利）が上昇したが、今日時点（2021/11/25）では、少し落ち着いてきた状態の様だ。

５．おまけ

長期金利より短期金利が上がっている状態を、ベア・フラットニングと言う。

「金利が上がると債券価格が下がる」のでベアと言い、
「金利差が縮小する」と傾きが平らになるので、フラットニングというのだけど、

ベア・フラットニングと聞いた時の、私の頭の中のイメージは少し違うので、絵をかいてみた。

語感から連想される、私の頭の中のイメージは、上図の様な感じである。

このイメージが何かの参考になれば幸いです。

では！

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