Filtre Hodrick-Prescott (HP)
Qu’est-ce que le filtre Hodrick-Prescott (HP)?
Le filtre Hodrick-Prescott (HP) fait référence à une technique de lissage des données. Le filtre HP est généralement appliqué pendant l’analyse pour supprimer les fluctuations à court terme associées au cycle économique. L’élimination de ces fluctuations à court terme révèle des tendances à long terme. Cela peut aider avec les prévisions économiques ou autres associées au cycle économique.
Points clés à retenir
- Le filtre Hodrick-Prescott fait référence à une technique de lissage des données utilisée principalement en macroéconomie.
- Il est couramment appliqué lors de l’analyse pour éliminer les fluctuations à court terme associées au cycle économique.
- Dans la pratique, il est utilisé pour lisser et réduire l’indice de recherche d’aide du Conference Board afin qu’il puisse être comparé au JOLTS du Bureau of Labor Statistic, qui mesure les postes vacants aux États-Unis.
Comprendre le filtre Hodrick-Prescott (HP)
Le filtre Hodrick-Prescott (HP) est un outil couramment utilisé en macroéconomie. Il porte le nom des économistes Robert Hodrick et Edward Prescott qui ont popularisé ce filtre pour la première fois en économie dans les années 1990. Hodrick était un économiste spécialisé dans la finance internationale. Prescott a remporté le prix Nobel Memorial, le partageant avec un autre économiste pour ses recherches en macroéconomie.
Ce filtre détermine la tendance à long terme d’une série chronologique en ignorant l’importance des fluctuations de prix à court terme. Dans la pratique, le filtre est utilisé pour lisser et décourager l’indice de recherche d’aide (HWI) du Conference Board afin qu’il puisse être comparé au JOLTS du Bureau of Labor Statistic (BLS), une série de données économiques qui peut mesurer plus précisément les postes vacants aux États-Unis.
Le filtre HP est un outil couramment utilisé en macroéconomie.
Considérations particulières
Le filtre HP est l’un des outils les plus utilisés en analyse macroéconomique. Il a tendance à avoir des résultats favorables si le bruit est distribué normalement et lorsque l’analyse en cours est historique.
Selon un article publié par l’économiste et professeur James Hamilton – qui apparaît sur le site Web du National Bureau of Economic Research , il y a plusieurs raisons pour lesquelles le filtre HP ne devrait pas être utilisé. Hamilton propose d’abord que le déclarant produise des résultats qui n’ont aucun fondement dans le processus de génération de données. Il déclare également que les valeurs filtrées à la fin de l’échantillon sont totalement différentes de celles du milieu.