Zur Approximation der Trend-Zyklus-Komponente am aktuellen Rand einer Zeitreihe / A new Approach to Approximate the Trend-Cyclical-Component at the Current End of a Time Series
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Georg Goldrian
Zusammenfassung
Es wird ein Tiefpaßfilter vorgestellt, der speziell dafür entworfen wurde, die konjunkturelle Entwicklung am aktuellen Rand einer Zeitreihe nachzuvollziehen. Anhand von Transferfunktionen, praktischen Anwendungen und stochastischen Simulationen werden seine Eigenschaften mit den Eigenschaften des Hodrick-Prescott-Filters und eines gewöhnlichen gleitenden Durchschnitts verglichen. Insbesondere im Rahmen der stochastischen Simulationen zeigt sich die unterschiedliche Leistungsfähigkeit der drei Filter in der Genauigkeit der Approximation künstlich erzeugter Konjunkturkomponenten. Die Untersuchungen kommen zu dem Ergebnis, daß mit dem trigonometrischen Filter das aktuelle Konjunkturbild etwas unverzerrter und zuverlässiger dargestellt wird, als es die beiden Referenzfilter vermögen. Außerdem zeichnet er sich durch vergleichsweise frühe Wendesignale aus. Der neue Filter kann den Konjunkturverlauf noch deutlicher nachvollziehen, wenn er im Wirkungszusammenhang mit der Schätzung einer Saisonkomponente zur Anwendung kommt und damit weniger Störungen von Seiten anderer systematischer Reihenkomponenten unterworfen ist. Zumindest bei Reihen mit nur schwach ausgeprägter irregulärer Bewegung ist ein eindeutiger Vorteil des direkten Blicks auf die Konjunktur gegenüber der undeutlichen Information einer saisonbereinigten Reihe zu konstatieren.
Summary
In this paper, the authors compare a trigonometrically designed low-pass filter with the Hodrick- Prescott filter and a conventional moving average. The authors examine by means of transfer functions, some practical applications and in comprehensive stochastic simulations how well the three filters extract the current business cycle development of economic time-series. Within the framework of the simulations the correlation between the true and the estimated component is measured. The analysis show that the trigonometrically designed filter represents the current cyclical information more unbiased and reliable than the two other filters. Besides, it delivers early turning point signals. The new filter performs even better, if it is used in interaction with the estimation of a seasonal component. Especially for time-series showing not too high irregular fluctuations, the advantage of a directly approximated cyclical component increases against the blurred seasonally adjusted time-series.
© 1999 by Lucius & Lucius, Stuttgart
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