NxBK - Filtro Baxter-King

Calcula la atendencia y componente cíclico de una serie de tiempo usando el filtro asimétrico de longitud ajustado Baxter-King.

 

Sintaxis

NxBK(X, Order, P, Q, K, Drift, Unit-Root, RetType)

X son los datos univariantes de las series de tiempo (un array unidimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).

Order es el orden cronologico en las series de datos (Ej. el primer punto de datos corresponde a la fecha (la más temprana fecha=1 (defecto), la última fecha = 0)).

Orden Descripción
1 ascendente (el primer punto de datos corresponde a la fecha más temprana) (defecto)
0 descendente (el primer punto de datos corresponde a la última fecha)

P es el número de periodos para el filtro de paso alto (Ej. 6 para datos trimestrales, 18 para datos mesnuales).

Q es el número de periodos para el filtro de paso bajo (Ej. 32 para datos trimestrales, 96 para datos mesnuales).

K es el número de puntos a usar en el filtro óptimo aproximado. Si falta, se asume un valor de 12 por defecto.

Drift es un valor lógico: FALSO si no hay una derivación (drift) en las series de tiempo (defecto), VERDADERO si existe una derivación (drift) en las series de tiempo.

Unit-Root es un valor lógico: FALSO si no hay raiz unitaria en las series de tiempo (defecto), VERDADERO si una raiz unitaria existe en las series de tiempo.

RetType es una enumeración entera para el filtro de salida: (1 = componente tendencial (defecto), 2 = componente cíclico, 3 = componente ruidoso).

 

Observaciones

  1. Las series de tiempo son homogéneas o igualmente espaciadas.
  2. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
  3. El primer y último punto de datos K, no sera filtrado y por lo tanto es reemplazado por #N/A en la salida de las series de tiempo asi como sus valores no son confiables.
  4. Los valores recomendados de P y Q son 6 and 32/40 para los datos trimestrales, o 18 y 96/120 para los datos mensuales.
  5. Setting Q=P produce un filtro a single bandpass filter y el componente ciclico sera cero 0.
  6. El componente de ruido son simplemente los datos originales menos la tendencia y componente cíclico.
  7. El ajuste estacional apropiado debe ser realizado antes de la filtración de BK.

Ejemplos de archivos

Referencias

  • Marianne Baxter, Robert G. King (1999). "Measuring Business Cycles: Approximate Band-Pass Filters for Economic Time Series". The Review of Economics and Statistics 81 (4): 575–593.
  • Hodrick, R., Prescott, E. (1997): "Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation", Journal of Money, Credit, and Banking, 29(1), pp. 1-16.
  • Beveridge, S., Nelson, C. R. (1981): "A New Approach to Decomposition of Economic Time Series into Permanent and Transitory Components with Particular Attention to Measurement of the Business Cycle", Journal of Monetary Economics, No. 7, pp. 151-174
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