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A note on using the Hodrick-Prescott filter in electricity markets

机译：关于在电力市场上使用Hodrick-Prescott滤波器的说明

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Recently, Nowotarski et al, (2013) have found that wavelet-based models for the long-term seasonal component (LTSC) are not only better in extracting the LTSC from a series of spot electricity prices but also significantly more accurate in terms of forecasting these prices up to a year ahead than the commonly used monthly dummies and sine-based models. However, a clear disadvantage of the wavelet-based approach is the increased complexity of the technique, as compared to the other two classes of LTSC models, and the resulting need for dedicated numerical software, which may not be readily available to practitioners in their work environments. To facilitate this problem, we propose here a much simpler, yet equally powerful method for identifying the LTSC in electricity spot price series. It makes use of the Hodrick-Prescott (HP) filter, a widely-recognized tool in macroeconomics. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：最近，Novotarski等人（2013年）发现，基于小波的长期季节性分量（LTSC）模型不仅可以更好地从一系列现货电价中提取LTSC，而且在预测方面也更加准确这些价格比常用的每月虚拟模型和基于正弦的模型高出一年。但是，与其他两类LTSC模型相比，基于小波的方法的明显缺点是该技术的复杂性增加，并且需要专用的数值软件，因此从业人员在工作中可能无法轻易获得它们环境。为了解决这个问题，我们在这里提出一种更简单但同样有效的方法来识别电价序列中的LTSC。它利用了Hodrick-Prescott（HP）过滤器，该过滤器是宏观经济学中公认的工具。 （C）2014 Elsevier B.V.保留所有权利。

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