渣打银行经济学家丹·潘分析了哪些美国非农就业报告(NFP)月份能最可靠地提供劳动力市场状况的初步信号。通过比较初步发布数据与最终基准修正数据之间的平均绝对误差,他发现4月和11月最为准确,而1月、9月、3月和5月往往会出现更大的修正,即便使用三个月移动平均值也是如此。
"高波动性意味着不应照单全收初步非农就业(NFP)数据。市场关注已转向至少三个月的移动平均,以平滑季节性噪音带来的月度估算误差,但这些短期趋势同样会受到月度和年度基准修正的影响。这就引出了一个问题:哪些初步NFP数据最能可靠地反映某个月的劳动力市场状况。"
"将初步发布数据与最终基准修正进行比较后,我们注意到4月的首次发布在单月(1m)基础上的平均绝对误差(MAE)最低,在三个月移动平均(3mma)基础上的MAE也位居第二低。11月的1m MAE也较低,尽管疫情后准确性有所恶化。换句话说,在评估哪些月份的初步数据最接近最终估计时,4月和11月最为突出。"
"相比之下,1月、9月、3月和5月的修正幅度最大。差异并不小:最不可靠月份的MAE几乎是最可靠月份的两倍——因此,交易这些意外数据时务必谨慎。"
"从3mma基础来看,MAE低于1m基础,因为一个月的误差往往会在下一个月被抵消。按3mma基础,4月、7月和10月似乎最为可靠,而1月、5月和9月最不可靠。再次强调,最可靠与最不可靠之间的差距很大。"
"1月和5月的3mma往往会高估趋势,因为此前几个月累积的上行偏差。疫情前,NFP数据经常被低估,但疫情后高估已变得普遍。"
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