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季节性、预测扩展和商业周期不确定性

作者

上市的：
  • 托马索·普罗埃蒂

摘要

季节性是经济时间序列最重要的特征之一。从季节性中提取用于评估经济状况的可能性是一个广受争议的问题。在本文中，我们提出了一种评估季节调整对商业周期计量的作用的策略。特别是，我们提供了一种方法，用于量化由常用过滤器（如Baxter、King和Hodrick-Prescott）提取的估计循环的不可靠性。主要结论是，在序列的转折点附近和样本周期的极值处，贡献较大；此外，高通滤波器的规模要大得多，比如Hodrick-Prescott滤波器，它在很大程度上保留了时间序列中的高频波动，后者更受季节性调整的影响。如果考虑带通分量，则该效应减小了尺寸。最后，我们讨论了预测扩展的作用和周期预测。对于插图中所考虑的工业生产时间序列，不可能在样本结束时提供对周期的可靠估计。
（此摘要是从该项目的另一个版本中借来的。）

建议引用

  • Tommaso Proietti，2012年。"季节性、预测扩展和商业周期不确定性,"经济调查杂志Wiley Blackwell，第26卷（4），第555-569页，9月。
    • 手柄：RePEc:bla:jecsur:v:26:y:2012:i:4:p:555-569
    内政部：j.1467-6419.2010.00660.x
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    3. 托马索·普罗埃蒂，2009年。"基于模型的滤波器解释与趋势周期估计的可靠性,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第28卷（1-3），第186-208页。
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

    博客提及

    由发现EconAcademics.org公司，经济研究博客聚合器：
    1. 测量季节性
      由经济逻辑学家于经济逻辑2010年3月31日19:05:00

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    1. Kaiser，Regina&Maravall，Agustin，2005年。"将滤波器设计与基于模型的滤波相结合（应用于商业周期估计）,"国际预测杂志爱思唯尔，第21卷（4），第691-710页。
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    11. 托马索·普罗埃蒂，2009年。"基于模型的滤波器解释与趋势周期估计的可靠性,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第28卷（1-3），第186-208页。
    12. Drew Creal&Siem Jan Koopman&Eric Zivot，2010年。"使用基于时变多变量模型的带通滤波器提取稳健的美国商业周期,"应用计量经济学杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第25卷（4），第695-719页。
    13. 迪米特里奥斯·托马科斯，2008年。"单位根协整过程的最优线性滤波、平滑和趋势提取,"工作文件0024，伯罗奔尼撒大学经济系。
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    17. 暹粒-扬·库普曼（Siem Jan Koopman）、马吕斯·奥姆斯（Marius Ooms）和伊尔马·欣德拉扬托（Irma Hindrayanto），2009年。"季节时间序列中的周期性未观测周期及其在美国失业中的应用,"牛津经济统计公报牛津大学经济系，第71卷（5），683-713页，10月。
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    20. Pollock，D.S.G.，2003年。"计量经济学中的递归估计,"计算统计与数据分析，爱思唯尔，第44卷（1-2），第37-75页，10月。

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