論文の概要: The boosted HP filter is more general than you might think
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09810v2
- Date: Fri, 12 Apr 2024 18:36:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 00:46:46.578054
- Title: The boosted HP filter is more general than you might think
- Title(参考訳): HPの強化フィルターは、想像以上に汎用的だ
- Authors: Ziwei Mei, Peter C. B. Phillips, Zhentao Shi,
- Abstract要約: 本稿では,高次統合プロセスや時系列に拡張する傾向決定能力を拡張した。
さまざまな動的パターンを示すFREDデータベースに時系列の宇宙が与えられ、危機時のダウンターンをタイムリーにキャプチャし、その後に続くリカバリを行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The global financial crisis and Covid recession have renewed discussion concerning trend-cycle discovery in macroeconomic data, and boosting has recently upgraded the popular HP filter to a modern machine learning device suited to data-rich and rapid computational environments. This paper extends boosting's trend determination capability to higher order integrated processes and time series with roots that are local to unity. The theory is established by understanding the asymptotic effect of boosting on a simple exponential function. Given a universe of time series in FRED databases that exhibit various dynamic patterns, boosting timely captures downturns at crises and recoveries that follow.
- Abstract(参考訳): 世界的な金融危機とコビッド不況は、マクロ経済データにおけるトレンドサイクル発見に関する新たな議論を巻き起こし、最近、人気の高いHPフィルタを、データリッチで高速な計算環境に適した現代的な機械学習デバイスにアップグレードした。
本稿では,高次統合プロセスと局所的な根を持つ時系列に拡張する傾向決定能力を拡張した。
この理論は、単純な指数関数に対するブースティングの漸近効果を理解することによって確立される。
さまざまな動的パターンを示すFREDデータベースに時系列の宇宙が与えられ、危機時のダウンターンをタイムリーにキャプチャし、その後に続くリカバリを行う。
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