Soovitus

Hodrick Prescotti filtri analüüs - Python

Eviews: Filtro HP (Hodrick Prescott) (Juuni 2019).

Anonim

Wikipedia ütleb

Hodrick-Prescott'i filter (tuntud ka kui Hodrick-Prescott'i lagunemine) on matemaatiline vahend, mida kasutatakse makroökonoomias, eriti reaalses äritsükli teoorias, et eemaldada toorandmetest aegridade tsükliline komponent.

Hodrick Prescotti filter (HP filter) teeb ajatsüklite lagunemise, mis hõlmab ajajärjestuse eraldamist mitmesse erinevasse komponendiks (tsükli komponent ja suundumuse komponent). Ja see filter tundub, et seda saab rakendada mis tahes ajahetkede andmete jaoks, eriti aktsiahindadega, et mõista selle aluseks olevat suundumust ja sellega seotud tsüklit.

Siin on lihtne ipythoni sülearvuti näide Hodrick Prescotti filtri analüüsi jaoks. Me kasutame statsmodeli raamatukogu, et arvutada Hodrick Prescotti filtri komponendid, Matplotlib, andmete maatükkideks, NSEpy, et saada ajaperioodi andmete käsitsemisandmeid NSEIndia ja Pandas varude kohta.

Tabelis on toodud aktsiate TCSi hind ja HP ​​Filter komponentide trend ja tsükli komponent. Võib-olla olete märganud, et trendikomponent on äärmiselt sujuv ja väga hea keskmise TCS-i hinnasuuna tuleviku prognoosimisel. Ja Cycle Component äärmuslikud väärtused viitavad võimaliku trendide pöördumisele. Minu arvates peaks see olema parem vahend, et kauplejad ja investorid saaksid teada põhisuundumust. Eriti HP filter sobib nii suundumuste jälgijatele kui ka keskmistele reversiooniettevõtjatele!