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plot(cars)

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#Sea un bono de nominal de 1000 euros, con vencimiento a 10 años, cupón anual del 2.5% y rentabilidad a vencimiento de 2%.Responder a las siguientes cuestiones, usando R y Excel cuando sea posible, indicando las fórmulas utilizadas:

bono <- bond(f=1000,r=0.025,c=1000,n=10,i=0.02,ic=1,cf=1,plot=FALSE)
bono
         Bond Summary
Price     1044.912925
Premium     44.912925
Coupon      25.000000
Eff Rate     0.020000
Years       10.000000
MAC D        8.997807
MOD D        8.821380
MAC C       86.399156
MOD C       91.692583

A #¿Cual es el precio del bono? El precio del bono es de 1044.9129 €

B #¿Cual es la duración del bono?

DURACION 8.9978 años D. MODIFICADA 8.8213 años

C #¿Que variación relativa del precio del bono pronostica la duración si la rentabilidad del mercado es de 3%?

CON UN MERCADO AL 3% , HAY UNA SUBIDA DE 100 PUNTOS BÁSICOS, ES DECIR UN 1% = 0.01 SI SUBE EL INTERÉS DEL MERCADO , BAJA EL PRECIO DEL BONO Y POR ESO LA DURACIÓN TAMBIÉN ES MENOR ( EL SIGNO MENOS INDICA LA RELACIÓN INVERSA, NO EL VALOR NEGATIVO)

^P/P = - DM * ^ r

= - 8.821280 * 0.01 = - 0.08822 VARIACIÓN RELATIVA

lo multiplicamos por el precio del bono

1044.9129 * - 0.08822 = -92.18 euros.

Por cada variación de 100 puntos básicos (1%) el precio del bono cambiará en 92.18 € en relación inversa a la variación

D #¿Que precio del bono pronostica la duración si el rendimiento es del 3%? Entiendo que la variación se estima del precio de mercado , no del rendimiento del cupón, ya que se supone que está pactado pues se trata de un bono de renta fija sin estar referenciada ni condicionada.

El nuevo precio es : 1044,9129 - 92.18 = 952.73€

E #Calcular la convexidad del bono

la convexidad del bono al 2% es MAC C 86.399156

F #¿Que precio aproximado del bono se obtendría si usamos la duración y la convexidad con rendimiento del 3%?

^P/P = - DM *(^r) + ½ C (^r)²

½

G #¿Cual es el precio del bono si se vende 6 años después de su emisión?

El precio a 6 años para el bono con una rentabilidad del mercado del 2% es de

Price(t=6) 1019.038 €

bono <- bond(f=1000,r=0.025,c=1000,n=10,i=0.02,ic=1,cf=1,t=6,plot=FALSE)
bono
             Bond Summary
Price         1044.912925
Premium         44.912925
Coupon          25.000000
Eff Rate         0.020000
Years           10.000000
MAC D            8.997807
MOD D            8.821380
MAC C           86.399156
MOD C           91.692583
At Period 6:     6.000000
Price(t)      1019.038643
Write-Down       4.528654

#Sea un bono de nominal de 1000 euros, con vencimiento a 10 años, cupón semestral a una tasa de interés nominal del 2% y rentabilidad a vencimiento de 2.5% efectivo anual. Responder a las siguientes cuestiones usando R y Excel cuando sea posible, indicando las fórmulas utilizadas:

#¿Cual es el precio del bono?

El precio del bono es de 957.33 €

bono <- bond(f=1000,r=0.02,c=1000,n=20,i=0.025,ic=1,cf=2,plot=FALSE)
bono
         Bond Summary
Price    957.32693494
Discount  42.67306506
Coupon    10.00000000
Eff Rate   0.02500000
i^(2)      0.02484567
Periods   20.00000000
Years     10.00000000
MAC D     18.17674527
MOD D     17.95370927
MAC C    351.23710973
MOD C    360.40376097

#¿Cual es la duración del bono?

La DURACIÓN B ES DE 18.17 SEMESTRES = 9.085 AÑOS

#Segun los resultados de la duración ¿qué bono sería más sensible a cambios en los tipos de interés, el del ejercicio 1 o el de este ejercicio ?

La DURACIÓN B ES DE 18.17 SEMESTRES = 9.085 AÑOS

La DURACIÓN A ES DE 18.17 SEMESTRES = 8.99 AÑOS

EL BONO B TIENE UNA DURACIÓN MAYOR POR LO QUE ES MÁS SENSIBLE A LOS CAMBIOS DE MERCADO

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