Business cycle estimation with high-pass and band-pass local polynomial regression

Abstract

Los filtros construidos a partir de métodos de regresión polinómica local (LPR) han sido utilizados en la literatura para estimar el ciclo económico. En este trabajo se proporciona una interpretación en el dominio de frecuencias del filtro de contraste obtenido como la diferencia entre una serie y su componente LPR de largo plazo y se demuestra que actúa como un filtro de paso alto, de modo que proporciona una estimación con ruido del ciclo económico. Alternativamente, se proponen métodos de regresión polinómica local de pasabanda con el objetivo de aislar el componente cíclico. Los resultados se comparan con filtros estándar de paso alto y pasabanda. Los procedimientos se ilustran usando la serie del PIB de Estados Unidos

Filters constructed on the basis of standard local polynomial regression (LPR) methods have been used in the literature to estimate the business cycle. We provide a frequency domain interpretation of the contrast filter obtained by the difference between a series and its long-run LPR component and show that it operates as a kind of high-pass filter, meaning it provides a noisy estimate of the cycle. We alternatively propose band-pass local polynomial regression methods aimed at isolating the cyclical component. Results are compared to standard high-pass and band-pass filters. Procedures are illustrated using the US GDP series