Bộ lọc Hodrick-Prescott (Hodrick-Prescott Filter) là gì? Nhược điểm của bộ lọc Hodrick-Prescott

Bộ lọc Hodrick-Prescott

Khái niệm

Bộ lọc Hodrick-Prescott trong tiếng Anh là Hodrick-Prescott Filter.

Bộ lọc Hodrick-Prescott (HP) là một phương pháp lọc dữ liệu, được áp dụng trong quá trình phân tích để loại bỏ các biến động ngắn hạn liên quan đến chu kì kinh doanh. 

Loại bỏ những biến động ngắn hạn này sẽ giúp nhà phân tích quan sát được xu hướng dài hạn. Điều này rất hữu ích trong các dự báo kinh tế hay các dự báo khác liên quan đến chu kì kinh doanh. 

Đặc điểm Bộ lọc Hodrick-Prescott (HP) 

Bộ lọc Hodrick-Prescott (HP) là một công cụ thường được sử dụng trong kinh tế vĩ mô. Phương pháp lọc dữ liệu này được đặt theo tên của hai nhà kinh tế Robert Hodrick và Edward Prescott, những người đầu tiên phổ biến bộ lọc HP trong giới kinh tế học vào những năm 1990.     

Bộ lọc này xác định xu hướng dài hạn của một bộ dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách giảm thiểu tầm quan trọng của các biến động trong ngắn hạn.  

Về mặt toán học, bộ lọc Hodrick-Prescott (HP) là bộ lọc tuyến tính hai chiều tính tập dữ liệu s được lọc từ tập dữ liệu y bằng cách giảm thiểu phương sai của y xung quanh s, sử dụng sai phân bậc hai của s.   

Nhược điểm của Bộ lọc Hodrick-Prescott (HP)  

Bộ lọc Hodrick-Prescott (HP) là một trong những công cụ được sử dụng rộng rãi nhất trong phân tích kinh tế vĩ mô. Bộ lọc này có kết quả có ý nghĩa khi độ nhiễu được phân bổ theo phân phối chuẩn và mô hình phân tích được tiến hành là phân tích hiện tượng đã xảy ra.    

Trong một bài nghiên cứu của nhà kinh tế - giáo sư James Hamilton, ông đã đưa ra một số lí do tại sao không nên sử dụng bộ lọc HP.

- Bộ lọc Hodrick-Prescott (HP) không dựa trên cơ sở nền tảng nào của qui trình tạo ra dữ liệu nên mối quan hệ của các chuỗi số liệu thu được từ bộ lọc HP không quá tin cậy, nó là một phương pháp thống kê thuần túy.

- Các giá trị được lọc cuối vào cuối mẫu dữ liệu theo chuỗi thời gian có tính chính xác không cao.

- Bộ lọc Hodrick-Prescott (HP) yêu cầu người sử dụng chỉ ra giá trị làm trơn (smoothing parameter), giá trị này được Hodrick và Prescott để xuất là 1600 nếu dữ liệu theo quí tuy nhiên cũng đã được chứng minh là kém tối ưu.

(Theo Investopedia)