Hodrick-Prescott (HP) फ़िल्टर
Hodrick-Prescott (HP) फ़िल्टर एक डेटा-चौरसाई तकनीक को संदर्भित करता है। एचपी फ़िल्टर आमतौर पर व्यापार चक्र से जुड़े अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को दूर करने के लिए विश्लेषण के दौरान लागू किया जाता है। इन अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को हटाने से दीर्घकालिक रुझानों का पता चलता है। यह व्यवसाय चक्र से जुड़े आर्थिक या अन्य पूर्वानुमान के साथ मदद कर सकता है।
चाबी छीन लेना
- Hodrick-Prescott फ़िल्टर एक डेटा-चौरसाई तकनीक को संदर्भित करता है जो मुख्य रूप से मैक्रोइकॉनॉमिक्स में उपयोग किया जाता है।
- यह आमतौर पर व्यापार चक्र से जुड़े अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को दूर करने के लिए विश्लेषण के दौरान लागू किया जाता है।
- व्यवहार में, इसका उपयोग सम्मेलन बोर्ड की सहायता प्राप्त सूचकांक को सुचारू करने और रोकने के लिए किया जाता है, इसलिए इसे ब्यूरो ऑफ लेबर स्टेटिस्टिकल जॉल्स के खिलाफ बेंचमार्क किया जा सकता है, जो अमेरिका में नौकरी की रिक्तियों को मापता है
Hodrick-Prescott (HP) फ़िल्टर को समझना
Hodrick-Prescott (HP) फ़िल्टर एक उपकरण है जिसका उपयोग आमतौर पर मैक्रोइकॉनॉमिक्स में किया जाता है। इसका नाम अर्थशास्त्रियों रॉबर्ट हॉड्रिक और एडवर्ड प्रेस्कॉट के नाम पर रखा गया है, जिन्होंने 1990 के दशक में पहली बार अर्थशास्त्र में इस फिल्टर को लोकप्रिय बनाया था। होड्रिक एक अर्थशास्त्री थे जो अंतर्राष्ट्रीय वित्त में विशिष्ट थे। प्रेस्कॉट ने नोबेल मेमोरियल पुरस्कार जीता, इसे मैक्रोइकॉनॉमिक्स में अपने शोध के लिए एक अन्य अर्थशास्त्री के साथ साझा किया।
यह फ़िल्टर अल्पकालिक मूल्य के उतार-चढ़ाव के महत्व को कम करके समय श्रृंखला के दीर्घकालिक रुझान को निर्धारित करता है। व्यवहार में, फ़िल्टर का उपयोग कॉन्फ्रेंस बोर्ड की हेल्प वांटेड इंडेक्स (HWI) को सुचारू और बंद करने के लिए किया जाता है, इसलिए इसे ब्यूरो ऑफ लेबर स्टेटिस्टिकल्स (BLS) JOLTS के खिलाफ बेंचमार्क किया जा सकता है, जो एक आर्थिक डेटा श्रृंखला है जो यूएस में नौकरी की रिक्तियों को अधिक सटीक रूप से निर्धारित कर सकती है।
एचपी फ़िल्टर एक उपकरण है जो आमतौर पर मैक्रोइकॉनॉमिक्स में उपयोग किया जाता है।
विशेष ध्यान
एचपी फिल्टर मैक्रोइकॉनॉमिक विश्लेषण में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले उपकरणों में से एक है। यह अनुकूल परिणाम देता है यदि शोर सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, और जब विश्लेषण किया जा रहा है तो ऐतिहासिक है।
अर्थशास्त्री और प्रोफेसर जेम्स हैमिल्टन द्वारा प्रकाशित एक पेपर के अनुसार- जो कि नेशनल ब्यूरो ऑफ़ इकोनॉमिक रिसर्च वेबसाइट पर दिखाई देता है - ऐसे कई कारण हैं, जिनमें HP फ़िल्टर का उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। हैमिल्टन ने पहले प्रस्ताव दिया कि फाइलर ऐसे परिणाम उत्पन्न करता है जिनका डेटा बनाने की प्रक्रिया में कोई आधार नहीं है। वह यह भी बताता है कि नमूना के अंत में फ़िल्टर किए गए मान बीच के उन लोगों से बिल्कुल अलग हैं।
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