Kaj je filter Hodrick-Prescott (HP)?
Hodrick-Prescott (HP) filter se nanaša na tehniko glajenja podatkov. Med analizami se običajno uporablja HP-jev filter za odstranjevanje kratkoročnih nihanj, povezanih s poslovnim ciklom. Odprava teh kratkoročnih nihanj razkriva dolgoročne trende. To lahko pomaga pri gospodarskih ali drugih napovedih, povezanih s poslovnim ciklom.
Ključni odvzemi
- Hodrick-Prescott filter se nanaša na tehniko glajenja podatkov, ki se uporablja predvsem v makroekonomiji. Med analizo se običajno uporablja za odstranjevanje kratkoročnih nihanj, povezanih s poslovnim ciklom. V praksi se uporablja za poravnavo in zmanjševanje indeksa pomoči zaželenih pri konferenčnem odboru, tako da se lahko primerja z JOLTS Bureau of Labor Statistics, ki meri delovno mesto prosta delovna mesta v ZDA
Razumevanje filtra Hodrick-Prescott (HP)
Filter Hodrick-Prescott (HP) je orodje, ki se pogosto uporablja v makroekonomiji. Ime je dobila po ekonomistih Robertu Hodricku in Edwardu Prescottu, ki sta ta filter prvič popularizirala v ekonomiji v devetdesetih letih. Hodrick je bil ekonomist, ki se je specializiral za mednarodne finance. Prescott je dobil Nobelovo spominsko nagrado in jo delil z drugim ekonomistom za njihovo raziskovanje makroekonomije.
Ta filter določa dolgoročni trend časovne serije z diskontiranjem pomena kratkoročnih nihanj cen. V praksi se filter uporablja za poravnavo in zmanjševanje indeksa pomoči želenih konferenc (HWI), tako da ga je mogoče primerjati z BOLTS statistiko urada za delo (BLS), ekonomsko vrsto podatkov, ki lahko natančneje meri prosta delovna mesta v ZDA
HP-jev filter je orodje, ki se pogosto uporablja v makroekonomiji.
Posebna vprašanja
HP-ov filter je eno najpogosteje uporabljanih orodij v makroekonomskih analizah. Običajno ima ugodne rezultate, če se hrup distribuira normalno in če je analiza, ki se izvaja, zgodovinska.
Glede na prispevek ekonomista in profesorja Jamesa Hamiltona, ki je objavljen na spletnem mestu Nacionalnega urada za ekonomska raziskovanja, obstaja več razlogov, zakaj HP filtra ne bi smeli uporabljati. Hamilton najprej predlaga, da proizvajalec ustvari rezultate, ki nimajo podlage v procesu pridobivanja podatkov. Prav tako navaja, da so vrednosti, ki so filtrirane na koncu vzorca, popolnoma drugačne od vrednosti na sredini.
