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所谓的多元过滤器有更好的修正特性吗？实证分析

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上市的：
  • 克里斯托弗·普兰蒂尔
  • Ozer Karagedikli公司

摘要

产出缺口在许多中央银行的思维和行动中起着至关重要的作用，但随着更多数据的可用，实时测量值会进行大幅修正（Orphanides（2001）、Orphanides和van Norden（即将出版））。一些中央银行进行了扩充，如加拿大银行和新西兰储备银行，霍德里克和普雷斯科特（1997）使用条件结构信息进行了过滤，以减轻对产出缺口估计值进行修订的影响。在本文中，我们使用状态空间卡尔曼滤波器框架来检验增广（所谓的多变量滤波器）是否达到了这一目标。我们发现，对于实时新西兰数据，多元过滤器并不比霍德里克·普雷斯科特过滤器好。结构方程的加入增加了信号方程的数量，但同时也为系统增加了更多未观察到的趋势/平衡变量。我们发现，如何处理这些额外的趋势/平衡值非常重要，它们增加了估计值的不确定性。此外，这些模型的修正可以像一个单变量Hodrick-Prescott滤波器一样大。

建议引用

  • L Christopher Plantier和Ozer Karagedikli，2005年。"所谓的多元过滤器有更好的修正特性吗？实证分析,"2005年经济学和金融学中的计算机250，计算经济学学会。
    • 手柄：RePEc:sce:scecf5:250
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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    输出间隙;实时;多元滤波器;
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