Kas ir Hodrick-Prescott (HP) filtrs?
Hodrick-Prescott (HP) filtrs attiecas uz datu izlīdzināšanas paņēmienu. HP filtru parasti izmanto analīzes laikā, lai noņemtu īslaicīgas svārstības, kas saistītas ar biznesa ciklu. Šo īstermiņa svārstību novēršana atklāj ilgtermiņa tendences. Tas var palīdzēt ar ekonomikas ciklu vai citām prognozēm, kas saistītas ar biznesa ciklu.
Taustiņu izņemšana
- Hodrika-Preskota filtrs attiecas uz datu izlīdzināšanas paņēmienu, ko galvenokārt izmanto makroekonomikā. To parasti izmanto analīzes laikā, lai noņemtu īstermiņa svārstības, kas saistītas ar biznesa ciklu. Praksē to izmanto, lai izlīdzinātu un izkliedētu Konferences padomes palīdzības meklējamo indeksu, lai to varētu salīdzināt ar Darba statistikas biroja JOLTS, kas mēra darbu. vakances ASV
Izpratne par Hodrick-Prescott (HP) filtru
Hodrika-Preskota (HP) filtrs ir rīks, ko parasti izmanto makroekonomikā. Tas ir nosaukts ekonomistu Roberta Hodrika un Edvarda Preskota vārdā, kuri 1990. gados pirmo reizi popularizēja šo filtru ekonomikā. Hodriks bija ekonomists, kurš specializējās starptautiskajās finansēs. Preskots ieguva Nobela piemiņas balvu, dalot to ar citu ekonomistu par viņu pētījumiem makroekonomikā.
Šis filtrs nosaka laika rindu ilgtermiņa tendenci, diskontējot īstermiņa cenu svārstību nozīmi. Praksē filtru izmanto, lai izlīdzinātu un izkliedētu Konferenču padomes palīdzības meklējamo indeksu (HWI), lai to varētu salīdzināt ar Darba statistikas biroja (BLS) JOLTS - ekonomisko datu sēriju, kas precīzāk varētu izmērīt brīvo darbavietu skaitu ASV.
HP filtrs ir rīks, ko parasti izmanto makroekonomikā.
Īpaši apsvērumi
HP filtrs ir viens no makroekonomiskajā analīzē visplašāk izmantotajiem instrumentiem. Tas parasti dod labvēlīgus rezultātus, ja troksnis tiek izplatīts normāli un ja veiktā analīze ir vēsturiska.
Saskaņā ar ekonomista un profesora Džeimsa Hamiltona publicēto rakstu, kas parādās Nacionālā ekonomisko pētījumu biroja vietnē, ir vairāki iemesli, kāpēc nevajadzētu izmantot HP filtru. Hamiltons vispirms ierosina, ka reģistrētājs rada rezultātus, kuriem nav pamata datu ģenerēšanas procesā. Viņš arī norāda, ka vērtības, kas tiek filtrētas parauga galā, pilnīgi atšķiras no tām, kas atrodas vidū.
