Što je Hodrick-Prescott (HP) filter?
Hodrick-Prescott (HP) filter odnosi se na tehniku izravnavanja podataka. HP-ov filter često se primjenjuje tijekom analize za uklanjanje kratkoročnih fluktuacija povezanih s poslovnim ciklusom. Uklanjanje ovih kratkoročnih fluktuacija otkriva dugoročne trendove. Ovo može pomoći u gospodarskom ili drugom predviđanju vezanom za poslovni ciklus.
Ključni odvodi
- Hodrick-Prescottov filter odnosi se na tehniku izravnavanja podataka koja se prvenstveno koristi u makroekonomiji. U toku analize koristi se za uklanjanje kratkoročnih fluktuacija povezanih s poslovnim ciklusom. U praksi se koristi za poravnavanje i smanjivanje indeksa pomoći željenog odbora konferencije kako bi se mogao usporediti s JOLTS-om Biroa rada statistike, koji mjeri posao slobodna radna mjesta u SAD-u
Razumijevanje Hodrick-Prescottova (HP) filtra
Hodrick-Prescott (HP) filter je alat koji se često koristi u makroekonomiji. Ime je dobio po ekonomistima Robertu Hodricku i Edwardu Prescottu koji su prvi popularizirali ovaj filtar u ekonomiji u 1990-ima. Hodrick je bio ekonomist koji se specijalizirao za međunarodne financije. Prescott je dobio Nobelovu memorijalnu nagradu, podijelivši je s drugim ekonomistom za njihova istraživanja u makroekonomiji.
Ovaj filtar određuje dugoročni trend vremenske serije smanjujući važnost kratkoročnih oscilacija cijena. U praksi se filtar koristi za ugađanje i uništavanje indeksa pomoći traženih članova konferencije (HWI), tako da se može usporediti sa JOLTS-om Biroa radne statistike (BLS), ekonomskim nizom podataka koji može preciznije izmjeriti slobodna radna mjesta u SAD-u.
HP filter je alat koji se obično koristi u makroekonomiji.
Posebna razmatranja
HP filter jedan je od najčešće korištenih alata u makroekonomskoj analizi. Ima tendenciju da ima povoljne rezultate ako se buka normalno distribuira i kada se analiza provodi povijesnom.
Prema radu koji je objavio ekonomist i profesor James Hamilton - a koji se pojavljuje na web stranici Nacionalnog ureda za ekonomska istraživanja - postoji nekoliko razloga zbog kojih se ne treba koristiti HP filter. Hamilton prvo predlaže da datoteka stvori rezultate koji nemaju osnovu u procesu generiranja podataka. Također kaže da su vrijednosti koje su filtrirane na kraju uzorka potpuno različite od vrijednosti u sredini.
