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多数据源提高经济计量准确性：以工资就业数据为例

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上市的：
  • 托马斯·卡伊纳
  • Leland D.Crane公司
  • 瑞安·A·戴克
  • 阿德里安·哈明斯·普尔托拉斯
  • 克里斯托弗·库尔兹

摘要

本文结合了来自美国私人工资就业的两个来源的信息，以提高劳动力市场实时测量的准确性。这些数据来源于劳工统计局的当前就业统计数据（CES）和工资处理公司ADP的微观数据。我们简要描述了ADP衍生的数据系列，将其与BLS数据进行了比较，并描述了将该数据系列作为就业普查基准的一项练习。CES和ADP就业数据均来自大致相等的样本。我们认为，结合CES和ADP数据系列可以减少这两种数据源固有的测量误差。特别是，我们使用状态空间模型推断出“真实的”未观察到的工资就业增长，并发现未观察到状态的最佳预测值对CES和ADP衍生序列的权重大致相等。此外，估计状态包含有关未来工资就业读数的信息。

建议引用

  • 托马斯·卡纳（Tomaz Cajner）、利兰·德克兰（Leland D.Crane）、瑞安·德克尔（Ryan A.Decker）、阿德里安·哈明斯·普尔托拉斯（Adrian Hamins-Puertolas）和克里斯托弗·库兹（Christopher Kur。"多数据源提高经济计量准确性：以工资就业数据为例,"NBER工作文件26033，国家经济研究局。
    • 手柄：RePEc:nbr:nerw:26033
    注：EFG LS
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    1. Eiji Goto&Jan P.A.M.Jacobs&Tara M.Sinclair&Simon van Norden，2023年。"就业协调和即时广播,"应用计量经济学杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第38卷（7），第1007-1017页，11月。
    2. 托马斯·卡纳（Tomaz Cajner）、莱兰德·克莱恩（Leland D.Crane）、瑞安·戴克（Ryan A.Decker）、阿德里安·哈明斯·普尔托拉斯（Adrian Hamins-Puertolas）、克里斯托弗·库兹（Christopher J.Kurz）和泰勒·。"使用工资处理器微数据测量总劳动力市场活动,"财经讨论系列2018-005年，美国联邦储备系统理事会。
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    7. 托马斯·卡纳（Tomaz Cajner）、莱兰·德克兰（Leland D.Crane）、瑞恩·戴克（Ryan A.Decker）、约翰·格里格斯比（John Grigsby）、阿德里安·哈明斯·普尔托拉斯（Adrian Hamins-Puertolas）、埃里克·赫斯特（Erik Hurst）、克里斯托弗·约翰。"大萧条初期的美国劳动力市场,"工作文件2020-58_修订，贝克·弗里德曼经济研究所。
      • 托马斯·卡纳（Tomaz Cajner）、莱兰·德克兰（Leland D.Crane）、瑞安·戴克（Ryan A.Decker）、约翰·格里格斯比（John Grigsby）、阿德里安·哈明斯·普尔托拉斯（Adrian Hamins-Puertolas）、埃里克·赫斯特（Erik Hurst）、克里斯托弗。"大萧条初期的美国劳动力市场,"NBER工作文件27159，国家经济研究局。
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