估计未观测变量的半结构方法的比较

Comparing Semi-Structural Methods to Estimate Unobserved Variables : The HPMV and Kalman Filters Approaches

【作者】 Laurence Boone

【关键词】 unobserved component models  ; Kalman filter  ; standard errors  ; NAIRU  ;

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经济学家经常试图估计未观察到的变量,代表经济变量的“平衡”或“预期”值,作为评估这些变量的观察到的、实现的值的基准。这种比较通常被用作经济政策指标,例如,以实际国内生产总值与潜在国内生产总值之比衡量的产出差距,通常被用作评估通胀压力时过度需求的衡量标准。为了估计这些未观察到的变量,一种流行的方法是所谓的半结构方法,它包括:Hodrick-Prescott多元滤波器(由Laxton和Tetlow开发,1992年)和卡尔曼滤波器(见Harvey,1992和Cuthberson等人,1992)。本文表明了这两种方法是紧密联系在一起的,具体地说,它解释了如何使用卡尔曼滤波器再现Hodrick-Prescott多元滤波器。能够做到这一点至少有两个可能的优势。首先,传统的HPMV滤波器。。。

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