Co to jest filtr Hodrick-Prescott (HP)?
Filtr Hodricka-Prescotta (HP) odnosi się do techniki wygładzania danych. Filtr HP jest powszechnie stosowany podczas analizy w celu usunięcia krótkoterminowych wahań związanych z cyklem koniunkturalnym. Usunięcie tych krótkoterminowych fluktuacji ujawnia długoterminowe trendy. Może to pomóc w prognozowaniu ekonomicznym lub innym związanym z cyklem koniunkturalnym.
Kluczowe dania na wynos
- Filtr Hodricka-Prescotta odnosi się do techniki wygładzania danych wykorzystywanej przede wszystkim w makroekonomii. Jest powszechnie stosowany podczas analizy w celu usunięcia krótkoterminowych fluktuacji związanych z cyklem koniunkturalnym. W praktyce służy do wygładzania i odrzucania indeksu Wanted Help Conference Board, dzięki czemu można go porównywać z JOLTS Bureau of Labor Statistics, które mierzy pracę wolne miejsca pracy w USA
Zrozumienie filtru Hodrick-Prescott (HP)
Filtr Hodricka-Prescotta (HP) to narzędzie powszechnie stosowane w makroekonomii. Jego nazwa pochodzi od ekonomistów Roberta Hodricka i Edwarda Prescotta, którzy po raz pierwszy spopularyzowali ten filtr w ekonomii w latach 90. Hodrick był ekonomistą specjalizującym się w finansach międzynarodowych. Prescott zdobył Nagrodę Nobla, dzieląc się nią z innym ekonomistą za badania w dziedzinie makroekonomii.
Filtr ten określa długoterminowy trend szeregu czasowego poprzez zdyskontowanie znaczenia krótkoterminowych wahań cen. W praktyce filtr służy do wygładzania i odrzucania indeksu Want Wanted Index (HWI), aby można go było porównać z JOLTS Bureau of Labor Statistics (seria danych ekonomicznych), który może dokładniej mierzyć wolne miejsca pracy w USA
Filtr HP jest narzędziem powszechnie stosowanym w makroekonomii.
Uwagi specjalne
Filtr HP jest jednym z najczęściej używanych narzędzi w analizie makroekonomicznej. Daje to pozytywne wyniki, jeśli hałas rozkłada się normalnie, a przeprowadzana analiza jest historyczna.
Według artykułu opublikowanego przez ekonomistę i profesora Jamesa Hamiltona, który pojawia się na stronie internetowej National Bureau of Economic Research, istnieje kilka powodów, dla których nie należy stosować filtra HP. Hamilton po raz pierwszy proponuje, aby filtr dawał wyniki, które nie mają podstaw w procesie generowania danych. Stwierdza również, że wartości, które są filtrowane na końcu próbki, są całkowicie różne od tych w środku.
