Filtro Hodrick Prescott informado en Matlab e Iris

El siguiente ejemplo muestra cómo obtener estimaciones de la brecha de producción usando el filtro hp para distintos periodos. En primer lugar, cargamos los datos del gdp real, disponible en el Banco Central en frecuencia trimestral.

Tomamos el logaritmo del PIB y realizamos el ajuste estacional usando el procedimiento x12.

%Do housekeeping   
close all; clear; clc;
 
load('data_for_model_dom.mat');
 
dq.l_gdp = 100*log(dq.GDP_U);
dq.l_gdp_adj = x12(dq.l_gdp);
 
dbplot(dq,sdate:ehist,{'"GDP and potential GDP" [l_gdp,l_gdp_adj]'},'Linewidth',2);

Posteriormente, estimamos el PIB potencial usando el filtro hp de IRIS (versión [IrisToolbox] for Macroeconomic Modeling Release 20211222).

[dq.l_gdp_bar,dq.l_gdp_gap] = hpf(dq.l_gdp);
[dq.l_gdp_bara,dq.l_gdp_gapa] = hpf(dq.l_gdp_adj);
 
% set important dates
sdate = qq(2012,1);
ehist = qq(2023,4);
 
dbplot(dq,sdate:ehist,{'"GDP and potential GDP" [l_gdp_adj, l_gdp_bara]'},'Linewidth',2);

Finalmente, usamos el objeto lbar_tnd para informarle que valores queremos tenga el PIB potencial en determinados periodos. Note por ejemplo que sin informar el efecto COVID tienen un efecto sobre el PIB potencial que inicia antes de 2020.

lbar_tnd = Series([sdate,qq(2012,2)    ,qq(2019,4)],...
                 [dq.l_gdp(qq(2012,2)),dq.l_gdp(qq(2012,2)),520]);
[dq.l_gdp_bara1,dq.l_gdp_gapa1] = hpf(dq.l_gdp_adj,'level',lbar_tnd);
 
dbplot(dq,sdate:ehist,...
    {'"GDP and potential GDP" [l_gdp_adj, l_gdp_bara, l_gdp_bara1]', ...
    '"Cycle GDP" [l_gdp_gapa1]'},...
    'Linewidth',2, ...
    'zeroline',true, ...
    'highlight',qq(2020,1):qq(2020,4));
legend('Obs','hp','Location','best');