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实时预测基准美国各州就业数据

作者

上市的：
  • 斯科特·布拉夫
  • 查尔斯·S·加斯肯
  • 威廉·克伦德
  • 托马斯·沃尔斯特拉姆

摘要

美国的工资就业数据来自对非农业企业的调查，因此可能会进行修订。虽然在国家层面上，这些修订通常都很小，但在州层面上，它们可能足够大，足以大幅改变对当前经济状况的评估。因此，研究人员和政策制定者在解释州就业数据时必须谨慎，直到在参考期后大约5至16个月，将其与工人群体的行政数据进行“基准”比较。本文开发并测试了一个状态空间模型，该模型可以实时预测基准美国州就业数据。该模型有两个明显的特点：1）数据修订过程的明确模型；2）动态因素模型，其中包含来自其他国家级劳动力市场指标的实时信息。我们发现，在美国50个州中，该模型将基准修订的平均规模减少了约9%。当我们将模型的预测与现有模型的预测进行最佳平均时，我们发现可以将修订的平均大小减少约15%。

建议引用

  • Scott Brave和Charles S.Gascon、William Kluender和Thomas Walstrum，2019年。"实时预测基准美国各州就业数据,"工作文件系列WP 2019-11，芝加哥联邦储备银行。
    • 手柄：RePEc:fip:fedhwp:87482
    DOI:10.21033/wp-2019-11
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    引用人：

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    动态因子模型;就业;数据修订;临近预报;
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