Classical vs wavelet-based filters Comparative study and application to business cycle
Résumé
In this article, we compare the performance of Hodrickk-Prescott and Baxter-King filters with a method of filtering based on the multi-resolution properties of wavelets. We show that overall the three methods remain comparable if the theoretical cyclical component is defined in the usual waveband, ranging between six and thirty two quarters. However the approach based on wavelets provides information about the business cycle, for example, its stability over time which the other two filters do not provide. Based on Monte Carlo simulation experiments, our method applied to the American GDP using growth rate data shows that the estimate of the business cycle component is richer in information than that deduced from the level of GDP and includes additional information about the post 1980 period of great moderation.
Dans cet article, nous comparons les performances des filtres de Hodrick et Prescott et de Baxter et king avec une méthode de filtrage basée sur les propriétés multi-résolution des ondelettes. Nous montrons que globalement les trois méthodes restent comparables si la composante cyclique théorique est définie dans la bande de fréquences usuelle comprise entre six et trente et deux trimestres. En revanche, l'approche basée sur les ondelettes fournit des informations sur le cycle des affaires, par example sa stabilité dans le temps, que les deux autres filtres ne permettent pas. Nos résultats s'appuient sur des expériences de Monte Carlo. Notre méthode appliquée au PIB américain montre aussi que l'estimation de la composante du cycle économique basée sur les données du taux de croissance est meilleur et plus riche d'informations que celle déduite du PIB en niveau et apporte des éléments d'information sur la période de "grande modération" de l'après 1980.
Origine :
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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