日本国債の金利（の期間構造、イールドカーブ）の時系列推移を可視化してみた

前に書いた記事（βはいかにして時系列推移するのか？ - My Life as a Mock Quant）で可視化といふなるものを学習したので調子にのりましてもうちょいやってみようと。
今回は財務省がココに出している日本の国債金利の期間構造、つまりイールドカーブ、これの時系列推移を可視化してみた。
データが1974年から日次で手に入るんだけど、日次で可視化するの重たいから月次で表示。
値の入ってない年限に関しては

• 直近の年限（９Yがないなら８Yの値）の値で外挿入
• ↑がだめなら同年限の直近値

と補間してます（コードでは”na.locf(t(na.locf(t(coredata(jgb.xts)))))”なってる箇所）

結果はこんなかんじ。

・・・動きが気持ちわるっ！そして言うまでもなく昔は金利が高かったのがよくわかる。

これ作るためのソースは↓。コピペすれば動くはず。
主に財務省のデータを捌くのがめんどくさかった、和暦やめて・・・
実行するには前回同様Rのxts、animationパッケージ、それからImageMagick（別途インストール）が必要です。

library(xts)
#Source of JGB curve
source.jgb <- NULL
source.jgb[[length(source.jgb) + 1]] <- "http://www.mof.go.jp/jgbs/reference/interest_rate/data/jgbcm_1974-1979.csv"
source.jgb[[length(source.jgb) + 1]] <- "http://www.mof.go.jp/jgbs/reference/interest_rate/data/jgbcm_1980-1989.csv"
source.jgb[[length(source.jgb) + 1]] <- "http://www.mof.go.jp/jgbs/reference/interest_rate/data/jgbcm_1990-1999.csv"
source.jgb[[length(source.jgb) + 1]] <- "http://www.mof.go.jp/jgbs/reference/interest_rate/data/jgbcm_2000-2009.csv"
source.jgb[[length(source.jgb) + 1]] <- "http://www.mof.go.jp/jgbs/reference/interest_rate/data/jgbcm_2010.csv"
source.jgb[[length(source.jgb) + 1]] <- "http://www.mof.go.jp/jgbs/reference/interest_rate/jgbcm.csv"
#From Japanese era To ChristianEra
ToChristianEra <- function(x)
{
  era  <- substr(x, 1, 1)
  year <- as.numeric(substr(x, 2, nchar(x)))
  if(era == "H"){
    year <- year + 1988
  }else if(era == "S"){
    year <- year + 1925
  }
  as.character(year)
}
#Down load yield curve and convert to xts object
GetJGBYield <- function(source.url)
{
  jgb <- read.csv(source.url, stringsAsFactors = FALSE)
  #Extract date only
  jgb.day  <- strsplit(jgb[, 1], "\\.")
  #stop warning
  warn.old <- getOption("warn")
  options(warn = -1)
  #From Japanese era To ChristianEra
  jgb.day <- lapply(jgb.day, function(x)c(ToChristianEra(x[1]), x[2:length(x)]))
  #From date string to date object
  jgb[,  1] <- as.Date(sapply(jgb.day, function(x)Reduce(function(y,z)paste(y,z, sep="-"),x)))
  #Convert data from string to numeric
  jgb[, -1] <- apply(jgb[, -1], 2, as.numeric)
  options(warn = warn.old)
  as.xts(read.zoo(jgb))
}
#Download JBG yield
jgb.list <- lapply(source.jgb, GetJGBYield)
#convert one xts object
jgb.xts <- Reduce(rbind, jgb.list)
#Interpolate(nearest value)
coredata(jgb.xts) <- na.locf(t(na.locf(t(coredata(jgb.xts)))))
#to monthly
jgb.xts <- jgb.xts[endpoints(jgb.xts, on="months",k = 1)]

#Label for x-axis
label.term <- paste(gsub("X", "", colnames(jgb.xts)), "Y", sep="")
#The range of y 
y.max <- c(min(jgb.xts), max(jgb.xts))
#plot one image
Snap <- function(val){
  term.structure <- coredata(val)
  index.date     <- index(val)
  par(xaxt="n")
  plot(t(term.structure),type="l",lwd=3, col = 2, xlab = "Term", ylab = "Rate", ylim = y.max)
  par(xaxt="s")
  axis(1, 1:length(label.term), label.term)
  text(0.5, y.max[2], as.character(index.date), pos = 4)
}
#save as gif
library(animation)
saveGIF({
  for(i in 1:nrow(jgb.xts)){Snap(jgb.xts[i])}
},interval = 0.01)