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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최용옥 (중앙대학교) 정민수 (연세대학교)
저널정보
한국계량경제학회 계량경제학보 계량경제학보 제33권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
1 - 10 (10page)

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This paper provides a novel approach to extract the trend and seasonal components from panel data consisting of individual entries showing both strong trend and seasonality. For such a data set, the usual principal component analysis generally fails to disentangle them. In the paper, we suggest a methodology to separately identify them using the Hodrick-Prescott filter that is commonly and widely used to remove trends in various economic data. We apply our methodology to a food product sales panel data and show that it effectively disentangles the trend and seasonal components in the data set.
#trend #seasonality #panel data #principal component analysis #Hodrick-Prescott filter

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