Hodrick-Prescott (HP)-filteret er et verktøy som brukes i finansiell analyse for å fjerne kortsiktige svingninger fra data for bedre å identifisere langsiktige trender.
HP-filteret fungerer ved å ta en tidsserie med data og dele dem i to komponenter: en trendkomponent og en syklisk komponent. Trendkomponenten er den langsiktige trenden til dataene, mens den sykliske komponenten representerer de kortsiktige svingningene.
HP-filteret er oppkalt etter økonomene Charles Hodrick og Edward Prescott, som utviklet teknikken på begynnelsen av 1990-tallet.
Hva er Hamilton-filteret?
Hamilton-filteret er et økonometrisk filter som brukes til å fjerne effekten av sesongsykluser fra økonomiske tidsseriedata. Det er oppkalt etter James D. Hamilton, som først foreslo filteret i sin artikkel fra 1994, "Time Series Analysis".
Hamilton-filteret fungerer ved å ta sesongkomponenten av et tidsseriedatasett og trekke det fra det opprinnelige datasettet. Dette etterlater datasettet med kun den ikke-sesongbaserte komponenten, som deretter kan analyseres lettere.
Hamilton-filteret er et populært valg for sesongjustering, da det er relativt enkelt å implementere og vanligvis gir gode resultater. Det er imidlertid ikke uten ulemper. Et potensielt problem er at den sesongmessige komponenten i datasettet kanskje ikke er stasjonær, noe som kan føre til unøyaktige resultater.
Et annet potensielt problem er at Hamilton-filteret noen ganger kan gi "falske" resultater, noe som betyr at resultatene kanskje ikke er statistisk signifikante. Det er mer sannsynlig at dette skjer når datasettet er lite eller når det er mye støy i dataene.
Hvordan bruker jeg Hodrick Prescott-filteret i Excel?
Hodrick Prescott-filteret er et økonomisk verktøy som brukes til å fjerne prognosefeil i tidsseriedata. Excel har ikke en innebygd funksjon for Hodrick Prescott-filteret, men filteret kan implementeres ved hjelp av LINJE-funksjonen.
For å bruke Hodrick Prescott-filteret i Excel, velg først dataene du vil filtrere. Klikk deretter på fanen Data og velg "Dataanalyse". Hvis dataanalyse ikke er et alternativ, må du installere Analysis ToolPak.
Når Dataanalyse er valgt, velg "Regresjon" fra listen over alternativer. I regresjonsdialogboksen velger du dataene du vil bruke for den avhengige variabelen i Y-området og dataene du vil bruke for den uavhengige variabelen i X-området.
Velg deretter fanen "Alternativer" og merk av for "Rester" og "Standardfeil". Til slutt klikker du på "OK"-knappen for å kjøre regresjonen.
Resultatene av regresjonen vil inkludere koeffisientene for Hodrick Prescott-filteret. Den første koeffisienten er skjæringspunktet og den andre koeffisienten er helningen. Hodrick Prescott-filteret implementeres ved å trekke stigningskoeffisienten fra hvert datapunkt. Hva er det normale pH-nivået i urin? pH i urin varierer avhengig av individets kosthold og helsestatus. Det normale pH-området for urin er 4,6 til 8,0.
Hvordan bruker jeg Fred API?
For å bruke Fred API må du først registrere deg for en gratis API-nøkkel på https://research.stlouisfed.org/docs/api/api_key.html. Deretter velger du dataserien du vil ha tilgang til via API og konstruer en URL ved hjelp av følgende format:
https://api.stlouisfed.org/fred/series/observations?series_id=&api_key=
For eksempel, for å få tilgang til data for "M2 Money Stock"-serien, bruker du følgende URL:
https://api.stlouisfed.org/fred/series/observations?series_id= M2&api_key=
Du kan deretter bruke denne URLen til å hente dataene ved å bruke ditt foretrukne programmeringsspråk. For eksempel, i Python kan du bruke forespørselsbiblioteket til å hente dataene slik:
importforespørsler
url = 'https://api.stlouisfed.org/fred/series/observations?series_id=M2&api_key ='
r = requests.get(url)
data = r.json()
print(data)
Hvordan bruker du et høypassfilter?
Et høypassfilter er et elektrisk filter som lar høyfrekvente signaler passere gjennom mens de demper (eller filtrerer ut) lavfrekvente signaler. Det er det motsatte av et lavpassfilter.
Høypassfiltre brukes i en rekke applikasjoner, inkludert lyd (for å fjerne bassfrekvenser), telekommunikasjon (for å fjerne talefrekvenser) og bildebehandling (for å fjerne lavfrekvent støy).
Ved utforming av et høypassfilter er hovedhensynet grensefrekvensen (frekvensen som dempingen begynner med) og avrullingen (hastigheten som dempingen øker med frekvensen). Grensefrekvensen er typisk spesifisert i form av -3 dB-punktet, som er frekvensen der signalet dempes med 3 dB. Roll-off er typisk spesifisert i form av -6 dB-punktet, som er frekvensen som signalet dempes med 6 dB.
Det finnes en rekke måter å implementere et høypassfilter på, inkludert aktive filtre (som bruker elektroniske komponenter som forsterkere og kondensatorer) og passive filtre (som bruker induktorer og kondensatorer). Aktive filtre er vanligvis dyrere og krever mer strøm, men de har fordelen av å kunne stilles inn til en bestemt grensefrekvens. Passive filtre er vanligvis rimeligere og krever mindre strøm, men de er ikke like lett innstilt til en spesifikk grensefrekvens.
En vanlig måte å implementere et passivt høypassfilter på er å bruke et første-ordens filter. Et første-ordens filter er et elektrisk filter som bruker en enkelt kondensator i serie med lasten. Grensefrekvensen til et førsteordens filter bestemmes av verdien til kondensatoren. En større kondensatorverdi gir en lavere grensefrekvens, og en mindre kondensatorverdi gir en høyere grensefrekvens.
En annen vanlig måte å implementere et passivt høypassfilter på er å bruke et andreordens filter. Et andre-ordens filter er et elektrisk filter som bruker to kondensatorer i serie