미국 412,000명의 대규모 출생-사망 조정이 10월 일자리 보고서에 얼마나 영향을 미쳤습니까?

[이매진]

미국 412,000명의 대규모 출생-사망 조정이 10월 일자리 보고서에 얼마나 영향을 미쳤습니까?

https://mishtalk.com/economics/how-much-did-the-huge-412000-birth-death-adjustment-impact-octobers-job-report/#google_vignette

2023년 12월 8일

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오후 1시 44분

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댓글 12개412,000명의 대규모 출생-사망 조정이 10월 일자리 보고서에 얼마나 영향을 미쳤습니까?

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경제학

지난달 BLS는 조정되지 않은 일자리를 412,000개 늘렸습니다. 흥미롭게도 BLS조차도 그것이 헤드라인에 보고된 일자리 증가에 어떤 영향을 미쳤는지 말해 줄 수 없습니다.

출생-사망 모델 이해

나는 10년 동안 매달 직업 보고서에 이 주의 사항을 추가했습니다.

출생 사망 모델

2014년 1월부터 나는  이 보고서에서 출생/사망 모델  차트를 삭제했습니다.

출생-사망 모델은 암묵적인 경우를 제외하고는 개인이 아닌 기업의 탄생과 사망과 관련이 있습니다.

숫자를 따르는 사람들을 위해 나는 다음과 같은 주의 사항을 유지합니다. 보고된 헤드라인 숫자에서 보고된 출생-사망 숫자를 빼지 마십시오. 이러한 접근 방식은 통계적으로 유효하지 않습니다.

이 모델은 경제적 전환점에서 잘못되었으며 대폭 수정되어 본질적으로 쓸모가 없습니다.

나는주의 사항에 대해 자세히 설명하지 않았습니다. 다음 달부터 이 글을 링크하겠습니다.

위 BLS 링크의 주요 세부정보는 다음과 같습니다. 세 번째 문단이 여러분의 머리를 돌릴 것 같습니다.

사업체 개업과 샘플 프레임에 나타나는 것 사이에는 피할 수 없는 지연이 있습니다. 새로운 회사의 탄생은 매달 고용 증가의 일부를 창출하기 때문에 이러한 성장을 추정하려면 비표본 방법을 사용해야 합니다.

이전 연구에 따르면 총 고용에서 기업의 탄생과 사망 부분이 모두 일반적으로 중요하지만 순 기여도는 상대적으로 작고 안정적입니다.

두 번째 구성 요소는 전가로 설명되지 않은 잔여 출생-사망 고용을 추정하도록 설계된 자동 회귀 통합 이동 평균(ARIMA) 시계열 모델입니다. ARIMA 모델을 생성하고 테스트하는 데 사용된 과거 시계열은 UI 유니버스 마이크로 레벨 데이터베이스에서 파생되었으며 지난 5년간의 실제 잔여 출생과 사망을 반영합니다.

순 출생-사망 모델 구성요소는 매월 고유하며 일부 달에 음의 조정이 발생할 수 있는 계절적 패턴을 나타냅니다. 이러한 모델은 샘플링 오류나 설계 제한과 같은 CES 추정치의 다른 잠재적인 오류 원인을 수정하려고 시도하지 않습니다. 순 출생-사망 예측은 계절적으로 조정되지 않았으며 최종 CES 고용 추정치를 도출하기 위해 계절적으로 조정되지 않은 월별 고용 추정치에 적용됩니다.

세 번째 단락은 누구에게나 혼란을 줄 수 있습니다. 그러나 무의미함을 이해하는 열쇠는 위의 마지막 단락, 특히 마지막 문장에 있습니다.

계절 조정 및 조정되지 않은 비농업 일자리

지난 달 BLS는 157,984,000개의 비농업 일자리를 보고했습니다. 그 중 출생사망조정 대상자는 412,000명이다.

따라서 출생-사망 조정은 조정되지 않은 비농업 일자리를 ((412,000/157,984,000) * 100)만큼 채워 0.26% 정도입니다 .

그런 다음 BLS는 157,984,000개의 일자리를 확보하고 계절에 따라 총 일자리를 156,888,000개로 조정했습니다.

계절조정을 통해 출생사망자가 41만2000명 추가됐음에도 불구하고 미조정 수치에서 109만6000개(일자리 100만개 이상)를 뺀 것은 잘못된 비교다.

조정되지 않은 수치가 크게 감소했음에도 불구하고 계절 조정 수치는 156,738,000에서 156,888,000으로 증가했습니다.

그 결과 헤드라인은 "일자리 15만 개 증가"였습니다.

사랑스러운! 그러나 412,000이 계절 조정 이익인 150,000에 어떤 영향을 미쳤습니까?

BLS와의 대화

• Mish: 출생-사망 조정이 계절 조정 이익에 얼마나 영향을 미쳤습니까?
• BLS: 우리의 방법론 때문에 우리는 모릅니다.
• Mish: 계절에 따라 조정된 출생-사망 수는 무엇입니까?
• BLS: 우리의 방법론 때문에 우리는 모릅니다.

그 대화는 지난달의 얘기가 아니라 약 10년 전의 대화였습니다. 또한. 위의 변환이 압축되었습니다. BLS는 위에 제시된 것처럼 갑작스럽지 않고 정중했습니다.

긴 대화에서 파생된 다음 프로세스는 BLS 자체가 출생-사망 숫자가 헤드라인 숫자에 어떤 영향을 미치는지 알지 못하는 이유를 설명합니다.

5단계 프로세스

1. BLS는 조정되지 않은 출생 사망 수를 계산합니다.
2. 해당 조정 내용은 조정되지 않은 해당 월의 전체 추정치에 적용됩니다.
3. 그런 다음 조정되지 않은 합계를 가져와서 계절에 따라 조정합니다.
4. 그런 다음 이번 달의 계절 조정 수치를 비교하고 지난달에서 계절 보정 수치를 뺍니다.
5. 계절 조정 수치의 차이가 헤드라인 합계입니다.

그렇기 때문에 BLS는 출생 사망 모델이 계절 조정 헤드라인 수치에 얼마나 많은 영향을 미쳤는지 말할 수 없으며 다른 누구도 말할 수 없습니다.

여기에 제가 1월부터 반복해 온 또 다른 중요한 아이디어가 있습니다.

1월 고용 증가 894,000개 중 810,000개가 연간 벤치마크 개정으로 인한 것입니다. 그리고 BLS는 몇 달이 수정되었는지 말하지 않고 그냥 휙, 여기 있습니다. 

우리는 이러한 보고서가 일자리나 고용에 대한 정확한 그림을 묘사한다고 확신할 수 없습니다 .

비농업 급여와 고용 수준의 불일치

자세한 내용은 일자리와 고용 사이의 엄청난 격차에 대한 논의를 포함한 최신 일자리 보고서에서 ADP보다 강한 BLS 일자리 보고서, 부분적으로 UAW 파업 종료에 힘입어를 참조하세요.

또한 일자리를 잃으면 새 일자리를 찾는 것이 점점 더 어려워지고 있음 도 참조하세요.