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숫자의 합이 정확하게 나오지 않습니다.
BLS는 다음과 같이 설명합니다. " 이 표에 표시된 계절 조정 데이터에 대한 세부 정보는 다양한 시리즈의 독립적인 계절 조정으로 인해 반드시 총계에 추가되지는 않습니다. 업데이트된 인구 통제는 1월 데이터 발표와 함께 매년 도입됩니다. "
ZeroHedge가 정부 고용의 급증 을 지적한 데에 감사드립니다 .
BLS Table A-8 에서 최근의 급증도 확인할 수 있습니다 .
1948년 1월부터 1997년 12월까지 숫자는 정확히 합산되었습니다. 그 이후로는 그렇지 않았습니다.
동일한 원칙이 농업과 비농업의 구분에도 적용됩니다.
고용수준 변화 농업 및 비농업
9월 농업 고용의 변화는 비농업 고용이 527,000명 증가한 것에 비해 -60,000명이었습니다. 이는 467,000명에 해당합니다. BLS는 430,000명을 보고합니다.
1948년 이후 정부 고용의 변화
실업률 수학
BLS의 계산 방식 때문에 정부 일자리가 실업률(UR)에 미친 정확한 영향을 직접적으로 계산할 수는 없습니다(적어도 적절하게는).
그러나 우리는 고용 수준(EL)과 노동력(LF) 수치에 따라 다양한 실업률을 보여줄 수 있습니다.
9월 보고된 고용 수준은 161,864,000명이었습니다. 이는 161,434,000명에서 430,000명 증가한 것입니다. 노동력은 168,699,000명입니다.
UR = ((LF - EL) / LF) * 100
UR = ((168,699-161,864)/168,699) * 100 = 4.051이고 BLS는 이를 4.1%로 반올림했습니다.
노동력을 일정하게 유지하면 고용수준을 변경하여 다양한 실업률을 계산할 수 있습니다.
예를 들어, 고용 수준이 +430,000이 아니라 일정하다고 가정하면 다음과 같은 결론을 내릴 수 있습니다.
UR = ((168,699-161,434)/168,699) * 100 = 4.306이고 BLS에서는 이를 4.3%로 반올림했습니다.
그리고 만약 당신이 이 모든 것이 터무니없는 헛소리라고 믿는다면, 노동력을 1억 6,869만 9,000명으로 두고 선행 차트를 기준으로 자신의 고용 수준을 대입해 보세요.
설립 조사 수치
Establishment Survey에 따르면 785,000개의 일자리가 아니라 31,000개의 정부 일자리가 추가되었다고 합니다. 이는 BLS가 올바르게 샘플링하고 있는 한 가지 영역입니다.
BLS 일자리 수정 818,000건의 부정적인 부문별 분석
8월 22일, 저는 818,000개의 BLS 일자리 수정에 대한 부정적인 부문별 분석을 제공했습니다.
어제 아침, 저는 BLS 일자리 수정 사항을 찾는 데 어려움을 겪었습니다. 다른 사람들도 마찬가지였습니다. 결국 BLS는 -818,000을 게시했지만, 제가 조정하지 않은 -915,000도 정확합니다.
그 818,000개 개정은 Establishment Survey에 대한 것이었습니다. BLS 출생-사망 모델 및/또는 중소기업 샘플링이 엉망이 되었습니다.
하지만 BLS가 올바르게 샘플링하는 것이 하나 있다면, 그건 바로 정부 일자리일 것입니다.
BLS, 9월 일자리가 예상보다 많이 회복되었다고 보고
10월 4일, 저는 BLS가 9월 일자리가 예상보다 더 많이 회복되었다고 보고 했다는 사실을 알게 되었습니다.
BLS는 9월에 급여 고용이 254,000명 증가했다고 보고했습니다. 저는 보고서가 의심스러운 두 가지 이유를 논의했습니다.
이 보고서는 세 번째 오류의 원인을 제공합니다.
지난 5개월 동안 근로자 감축을 진행 중인 중소기업
또한 지난 5개월 동안 근로자 감축을 진행 중인 중소기업에 대한 ADP 보고서도 참조하세요.
ADP 데이터에 따르면, 1~49명의 직원을 둔 중소기업이 5개월 동안 직원 수를 줄여 왔습니다.
저는 BLS 샘플링이나 가정에서 무언가(여러 가지가?) 완전히 잘못된 일이 일어났고, 경제가 9월에 갑자기 785,000명의 정부 직원을 추가하지 않았다고 확신합니다.
그러나 BLS 수학에 따르면 785,000명에서 시작하여 총 일자리 감소를 외삽할 수 없습니다(외삽해서는 안 됩니다).
9월 보고서는 쓰레기였습니다. 최근에 모두 쓰레기였지만, 이번 보고서는 지금까지 최악으로 1위를 차지했습니다.
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