Vad är Hodrick-Prescott (HP) -filtret?
Hodrick-Prescott (HP) -filtret hänvisar till en datautjämningsteknik. HP-filtret används ofta under analysen för att ta bort kortsiktiga fluktuationer förknippade med konjunkturcykeln. Avlägsnande av dessa kortsiktiga fluktuationer avslöjar långsiktiga trender. Detta kan hjälpa till med ekonomisk eller annan prognos i samband med konjunkturcykeln.
Key Takeaways
- Hodrick-Prescott-filtret hänvisar till en datautjämningsteknik som främst används inom makroekonomi. Det används vanligtvis under analysen för att ta bort kortsiktiga fluktuationer förknippade med konjunkturcykeln. I praktiken används det för att jämna ut och störa konferensstyrelsens Help Wanted Index så att det kan jämställas mot Bureau of Labor Statistics JOLTS, som mäter jobb vakanser i USA
Förstå Hodrick-Prescott (HP) -filtret
Hodrick-Prescott (HP) -filtret är ett verktyg som vanligtvis används inom makroekonomi. Det är uppkallad efter ekonomerna Robert Hodrick och Edward Prescott som först populariserade detta filter inom ekonomi på 1990-talet. Hodrick var en ekonom som specialiserade sig på internationell finansiering. Prescott vann Nobelminnespriset och delade det med en annan ekonom för deras forskning inom makroekonomi.
Detta filter bestämmer den långsiktiga trenden för en tidsserie genom att diskontera vikten av kortvariga prisfluktuationer. I praktiken används filtret för att jämna ut och avskräcka konferensstyrelsens Help Wanted Index (HWI) så att det kan jämställas mot Bureau of Labor Statistics (BLS) JOLTS, en ekonomisk dataserie som kan mäta mer lediga jobb i USA
HP-filtret är ett verktyg som vanligtvis används inom makroekonomi.
Särskilda överväganden
HP-filtret är ett av de mest använda verktygen i makroekonomisk analys. Det tenderar att ha gynnsamma resultat om bruset distribueras normalt och när analysen är historisk.
Enligt en artikel publicerad av ekonom och professor James Hamilton - som visas på webbplatsen för National Bureau of Economic Research - finns det flera skäl till varför HP-filtret inte ska användas. Hamilton föreslår först att filaren ger resultat som inte har någon grund i processen att generera data. Han säger också att värdena som filtreras vid provets slut är helt annorlunda än de i mitten.
