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
- Las series de tiempo son homogéneas o igualmente espaciadas.
- Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Ej. #N/A) en cada extremo.
- 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.
- 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.
- Setting Q=P produce un filtro a single bandpass filter y el componente ciclico sera cero 0.
- El componente de ruido son simplemente los datos originales menos la tendencia y componente cíclico.
- El ajuste estacional apropiado debe ser realizado antes de la filtración de BK.
Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
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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