Filtro Hodrick-Prescott (HP)
Che cos’è il filtro Hodrick-Prescott (HP)?
Il filtro Hodrick-Prescott (HP) fa riferimento a una tecnica di livellamento dei dati. Il filtro HP viene comunemente applicato durante l’analisi per rimuovere le fluttuazioni a breve termine associate al ciclo economico. L’eliminazione di queste fluttuazioni a breve termine rivela tendenze a lungo termine. Questo può aiutare con previsioni economiche o di altro tipo associate al ciclo economico.
Punti chiave
- Il filtro Hodrick-Prescott si riferisce a una tecnica di livellamento dei dati utilizzata principalmente in macroeconomia.
- Viene comunemente applicato durante l’analisi per rimuovere le fluttuazioni a breve termine associate al ciclo economico.
- In pratica, viene utilizzato per smussare e detrarre l’indice di ricerca di aiuto del Conference Board in modo che possa essere confrontato con JOLTS del Bureau of Labor Statistic, che misura le offerte di lavoro negli Stati Uniti
Comprensione del filtro Hodrick-Prescott (HP)
Il filtro Hodrick-Prescott (HP) è uno strumento comunemente utilizzato in macroeconomia. Prende il nome dagli economisti Robert Hodrick e Edward Prescott che per primi hanno reso popolare questo filtro in economia negli anni ’90. Hodrick era un economista specializzato in finanza internazionale. Prescott ha vinto il Nobel Memorial Prize, condividendolo con un altro economista per la loro ricerca in macroeconomia.
Questo filtro determina la tendenza a lungo termine di una serie temporale scontando l’importanza delle fluttuazioni dei prezzi a breve termine. In pratica, il filtro viene utilizzato per smussare e penalizzare l’Help Wanted Index (HWI) del Conference Board in modo che possa essere confrontato con JOLTS del Bureau of Labor Statistic (BLS), una serie di dati economici che può misurare più accuratamente le offerte di lavoro negli Stati Uniti
Il filtro HP è uno strumento comunemente utilizzato in macroeconomia.
considerazioni speciali
Il filtro HP è uno degli strumenti più utilizzati nell’analisi macroeconomica. Tende ad avere risultati favorevoli se il rumore è distribuito normalmente e quando l’analisi in corso è storica.
Secondo un documento pubblicato dall’economista e professore James Hamilton – che appare sul sito web del National Bureau of Economic Research – ci sono diversi motivi per cui il filtro HP non dovrebbe essere utilizzato. Hamilton propone innanzitutto che il filer produca risultati che non hanno alcuna base nel processo di generazione dei dati. Afferma inoltre che i valori filtrati alla fine del campione sono totalmente diversi da quelli al centro.