Viele ökonomische Zeitreihen lassen sich in vorübergehende Phänomene, zyklische Bewegungen und permanente Verschiebungen zerlegen.  Es können Bandpassfilter wie die von Baxter und King (BK) und Christiano und Fitzgerald (CF) verwendet werden, um solche Serien zu zerlegen, ohne dass feste Modellannahmen über die Dynamik der Zeitreihen erforderlich sind.

Allerdings haben beide Filter einige bekannte Nachteile. Der BK-Filter kann Trends bei der Nullfrequenz effektiv beseitigen, unterdrückt aber andere unerwünschte Niederfrequenzfluktuationen nicht ausreichend. Darüber hinaus erfordert die Verbesserung der Näherung des Frequenzgangs idealer Filter, dass auf weitere Beobachtungen verzichtet werden muss. Der CF-Filter verbessert die Näherung des Frequenzgangs, zeigt aber in der Nähe der Endpunkte der Daten eine Verschlechterung der Leistung und führt zu Verzerrungen der Phasenverschiebung. In diesem Beitrag stellen wir einen approximativen Bandpassfilter vor, der die Nachteile des bisherigen Filter überwindet.  Der Filter ordnet mehreren trigonometrischen Funktionen im Zeitbereich beobachtete Serien rekursiv zu und filtert das verbleibende Residuum direkt im Frequenzbereich. Indem nur die Frequenzen im gewünschten Durchlassbereich beibehalten werden, wird ein Bandpassfilter mit den gewünschten Eigenschaften definiert. Insbesondere erzeugt der Filter keine Phasenverschiebungen und erfordert keine Abwertung oder Entfernung von Daten. Wir stellen zwei empirische Anwendungen des Filters zur Verfügung. Bei der ersten Anwendung filtern wir eine europaweite makroökonomische Output-Reihe mit Konjunkturzyklen und führen eine vergleichende Analyse mit den Ergebnissen der BK- und CF-Filter durch. Bei der zweiten Anwendung führen wir zur Erstellung eines Konjunkturindikators eine bi-orthogonale Zerlegung mit einer Kombination aus Bandpassfilterung und Hauptkomponentenanalyse aus.

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