Hodrickův-Prescottův filtr a jeho aplikace na makroekonomické časové řady
| Název práce: | Hodrickův-Prescottův filtr a jeho aplikace na makroekonomické časové řady |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Drážný, Jaroslav |
| Typ práce: | Diplomová práce |
| Vedoucí práce: | Plašil, Miroslav |
| Oponenti práce: | Karel, Tomáš |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Práce se zabývá řešením jednoho z hlavních problémů Hodrickova-Prescottůva filtru, který se používá k modelování trendové složky časových řad. Jedná se o tzv. end point bias – tedy potenciálně velké revize odhadů trendu na koncích časové řady po příchodu nových pozorování. Na reálných ekonomických řadách HDP je analyzováno, jak jsou metody navržené v literatuře účinné při redukci tohoto zkreslení a v jakých fázích hospodářského cyklu je vhodné jednotlivé metody použít. Výsledky ukazují, že aplikace uvedených metod může výši zkreslení podstatně snížit, přičemž jako nejúčinnější se jeví prodloužení časových řad o ARIMA předpověď. Závěry práce lze využít v praxi při získávání odhadu trendu HDP v reálném čase. |
| Klíčová slova: | Bruchézova modifikace; end-point bias; Hodrickův-Prescottův filtr; hospodářský cyklus; prodloužení ARIMA předpovědí |
| Název práce: | Hodrick-Prescott filter and its application on macroeconomic time series |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Drážný, Jaroslav |
| Typ práce: | Diploma thesis |
| Vedoucí práce: | Plašil, Miroslav |
| Oponenti práce: | Karel, Tomáš |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | The work deals with the one of the biggest problems of Hodrick-Prescott filter, which is the method used for modelling trend component of a time series. The problem is end-point bias – potential significant revision of estimates after gaining new observations. On the real economic GDP time series is analysed, how the methods proposed in literature are effective in reduction of this bias and in which business cycle phases is suitable to use individual methods. The results show that application of listed methods can reduce bias, whereas the most effective seems to be time series extension by ARIMA prediction. The conclusions of work can be used in practice for obtaining the real-time estimates of GDP trend. |
| Klíčová slova: | business cycle; Bruchez´s modification; end-point bias; Hodrick-Prescott filter; ARIMA prediction extension |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Kvantitativní metody v ekonomice/Statistika |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Ing. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
| Katedra: | Katedra statistiky a pravděpodobnosti |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 19. 6. 2019 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 7. 12. 2020 |
| Datum obhajoby: | 3. 2. 2021 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/70056/podrobnosti |