Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Is the Hamilton regression filter really superior to Hodrick-Prescott detrending?

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11230%2F24%3A10490059" target="_blank" >RIV/00216208:11230/24:10490059 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=aoT7TlhEYj" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=aoT7TlhEYj</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1017/S136510052400018X" target="_blank" >10.1017/S136510052400018X</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Is the Hamilton regression filter really superior to Hodrick-Prescott detrending?

  • Popis výsledku v původním jazyce

    An article published in 2018 by J.D. Hamilton gained significant attention due to its provocative title, &quot;Why you should never use the Hodrick-Prescott filter.&quot; Additionally, an alternative method for detrending, the Hamilton regression filter (HRF), was introduced. His work was frequently interpreted as a proposal to substitute the Hodrick-Prescott (HP) filter with HRF, therefore utilizing and understanding it similarly as HP detrending. This research disputes this perspective, particularly in relation to quarterly business cycle data on aggregate output. Focusing on economic fluctuations in the United States, this study generates a large amount of artificial data that follow a known pattern and include both a trend and cyclical component. The objective is to assess the effectiveness of a certain detrending approach in accurately identifying the real decomposition of the data. In addition to the standard HP smoothing parameter of $lambda = 1600$ , the study also examines values of $lambda &lt;^&gt;{star }$ from earlier research that are seven to twelve times greater. Based on three unique statistical measures of the discrepancy between the estimated and real trends, it is evident that both versions of HP significantly surpass those of HRF. Additionally, HP with $lambda &lt;^&gt;{star }$ consistently outperforms HP-1600.

  • Název v anglickém jazyce

    Is the Hamilton regression filter really superior to Hodrick-Prescott detrending?

  • Popis výsledku anglicky

    An article published in 2018 by J.D. Hamilton gained significant attention due to its provocative title, &quot;Why you should never use the Hodrick-Prescott filter.&quot; Additionally, an alternative method for detrending, the Hamilton regression filter (HRF), was introduced. His work was frequently interpreted as a proposal to substitute the Hodrick-Prescott (HP) filter with HRF, therefore utilizing and understanding it similarly as HP detrending. This research disputes this perspective, particularly in relation to quarterly business cycle data on aggregate output. Focusing on economic fluctuations in the United States, this study generates a large amount of artificial data that follow a known pattern and include both a trend and cyclical component. The objective is to assess the effectiveness of a certain detrending approach in accurately identifying the real decomposition of the data. In addition to the standard HP smoothing parameter of $lambda = 1600$ , the study also examines values of $lambda &lt;^&gt;{star }$ from earlier research that are seven to twelve times greater. Based on three unique statistical measures of the discrepancy between the estimated and real trends, it is evident that both versions of HP significantly surpass those of HRF. Additionally, HP with $lambda &lt;^&gt;{star }$ consistently outperforms HP-1600.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50201 - Economic Theory

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Macroeconomic Dynamics

  • ISSN

    1365-1005

  • e-ISSN

    1469-8056

  • Svazek periodika

    29

  • Číslo periodika v rámci svazku

    May 2024

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    1-14

  • Kód UT WoS článku

    001214586800001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85192814681