Thursday, October 25, 2012

醉駕和美國失業數字


2012年10月19日
曾國平 經濟3.0


上周篇幅所限,未能盡言,今天要再作一點補充。

那位教勞工經濟的美國朋友雖不懂中文,但知道筆者寫到美國的就業情況,除送上精美圖表,也指出了數字中的一條「規律」,由於此「規律」對投資者可能有點參考價值,筆者不厭其煩,再談一下美國勞工市場。

抽樣少波動大

話說9月份的兩套統計數字出入甚大,家庭調查(household survey)錄得87萬多的就業人口升幅,機構調查(establishment survey)只有11萬多;雖然兩者的調查對象不同,但兩者的差異之源似乎是統計錯誤居多。

家庭調查抽樣小,數字一向比機構調查波動大,只是今次的差異大得有點引人注目而已。筆者把2006年至今的就業人口變化製成圖表,好讓讀者有個深刻的印象【圖】。

從1980年至今三十多年,兩套就業人口變化數字之間的分別超過50萬的,只發生了37次;37次之中,家庭調查在隨後的月份「改正」的有36次,例如,根據1990年1月的家庭調查,就業人口上升125萬,但同月的機構調查上升只有34萬,兩者相差約90萬人。可是,到了2月,機構調查錄得約25萬的升幅,家庭調查卻錄得兩萬多的就業人口下跌!

咄咄怪事,其故安在?家庭調查似乎懂得修正錯誤,在2月落後於機構調查,好讓兩者再次並駕齊驅。

讀者如果有點不明白,可想像兩架汽車一前一後,往目的地進發。前車裏是個模範司機,不偏不倚如本報社論;後車的司機剛喝了德國啤酒,沒坐多久就駕車,行車於是忽左忽右。

讀者如坐直昇機鳥瞰此情此景,會見到前車隨馬路前進,後車的路線雖然一樣緊隨其後,其司機卻需要不斷的扭左扭右去「修正」錯誤,以免衝上行人路或闖進對面線。

機構調查和家庭調查的差異也是如此,只不過分歧的原因不是調查者喝醉了,而是調查抽樣大小不同而已。

時間序列的移動平均

筆者不勝其煩,把兩套就業人口變化統計數字的差距以時間序列(time series)方法進行分析,發現兩種調查的差距可以移動平均(moving average)模型規範之。

所謂移動平均,跟讀者們買股票時參考的移動平均不一樣。技術分析中的移動平均,指的是過去如20天或200天的平均股價;視乎今天的股價的高低,投資者可視移動平均為股價的支持位或阻力位。筆者只在大學時稍稍涉獵技術分析,略懂皮毛也算不上,在「理財投資版」的讀者面前實在是班門弄斧!

至於時間序列分析中的移動平均模型,用處在分析、形容時間性的數據。什麼是時間序列?把每天的股價順序看,或把每季的國民生產總值順序看,從古到今,就是時間序列了。

最簡單的移動平均模型所描述的現象,就是今次的數值主要由最近一次的數值所決定,跟更舊的數值無關。例如,要知道那位醉駕司機這秒鐘駕駛方向,只要知道他上一秒鐘的駕駛方向就可以了;若上一秒扭得過右,這一秒就要扭得過左以改正之,更早的駕駛方向也就無關宏旨了。醉酒司機的駕駛方式,也就可以移動平均模型形容之了。

升跌有序

筆者把兩套美國就業人口變化數字的差距看成時間序列,發現其變化符合最簡單的移動平均模型:今次升,下次跌;今次大升,下次大跌。

若歷史有其規律,這次就業人口的異常上升,隨後而來的很可能是其異常下跌。

戲劇性的安排下,10月份的就業報告在11月2日(周五)公布,再過三天卻是美國總統大選。若報告令人失望,至今只輕微領先的奧巴馬可要擔心一個周末,那數天的股市更會緊張刺激。投資要密切留意了。

曾國平
維珍尼亞理工大學經濟系助理教授

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