Soi báo cáo việc làm dưới lăng kính của Sherlock Holmes

Soi báo cáo việc làm dưới lăng kính của Sherlock Holmes

Lê Hải Linh

Lê Hải Linh

Junior Analyst

10:59 22/06/2023

Hãy bắt đầu với một điều khiến tôi bối rối hơn hầu hết mọi thứ khác - làm thế nào mà các nhà kinh tế học lại đánh giá số lượng công việc của tháng trước một cách tồi tệ như vậy?

Nghiêm túc mà nói, tỷ lệ để tất cả 76 dự báo của các chuyên gia Bloomberg - TẤT CẢ đều thấp hơn con số việc làm được công bố thực tế, là bao nhiêu?

Điều này đã khiến tôi rất lo lắng, vì lập luận chính chống lại suy thoái kinh tế là sức mạnh của thị trường việc làm. Thị trường việc làm mạnh mẽ = Không suy thoái. Tôi hiểu điều đó, tôi chỉ bối rối về việc các chuyên gia (gọi chung) đã đánh giá nó một cách tồi tệ như thế nào! Đây là những người rất thông minh. Họ có nguồn lực. Họ cũng có nhiều cách khác nhau để tính toán dự báo của họ. Chúng tôi không có ước tính chính thức của riêng chúng tôi, chúng tôi chỉ xem xét sự đồng thuận và ý kiến của một số người mà tôi tôn trọng và tin tưởng về dữ liệu.

Vì vậy, nếu bạn có một số lượng rất lớn các con thú gõ máy tính đủ lâu, một con thú nào đó sẽ ngẫu nhiên tạo ra một tác phẩm của Shakespeare. Khả năng nó xảy ra là cực kỳ, cực kỳ thấp, nhưng với đủ chữ cái được gõ, nó sẽ có khả năng xảy ra. Tuy nhiên, với rất nhiều người thông minh (một số người trong đó có lẽ sử dụng AI trong dự báo của họ), không một người nào dự báo cao hơn dữ liệu chính thức. Điều đó là thực sự có khả năng xảy ra?

Câu hỏi đầu tiên mà tôi nghĩ đến là họ đang dự đoán điều gì? Thoạt nhìn, đó có vẻ là một câu hỏi ngu ngốc vì câu trả lời rõ ràng là “họ đang dự đoán dữ liệu việc làm”, nhưng nó thực sự mang nhiều sắc thái hơn thế.

Họ đang cố gắng dự đoán số lượng việc làm theo Khảo sát hay họ đang cố gắng dự đoán số lượng việc làm thực tế được tạo ra? Đó không phải là hai điều hoàn toàn giống nhau.

Ví dụ, ADP đã thay đổi phương pháp của họ để cố gắng tạo ra một số lượng công việc có thể dự đoán được hơn đối với dữ liệu NFP. Tại sao họ lại lấy dữ liệu bảng lương duy nhất của riêng họ (và thao túng dữ liệu đó) để cố gắng đo lường dữ liệu chính thức của chính phủ thì tôi không hiểu, nhưng họ đã làm được. Vì vậy, ADP không thực sự cố gắng phân tích có bao nhiêu việc làm được tạo ra, mà đang cố gắng tạo ra dữ liệu giúp mọi người dự đoán NFP (ít nhất là dự đoán kết quả Khảo sát).

Vì vậy, có bao nhiêu người trong sự đồng thuận của Bloomberg đang cố gắng dự báo số lượng việc làm được tạo ra so với dự đoán NFP (trước những sửa đổi lớn không thể tránh khỏi)? Giả định của tôi là mọi người đang cố gắng ước tính số lượng công việc (không dự đoán NFP), nhưng đó có thể là một lỗ hổng trong logic của tôi. Tôi cảm thấy vô cùng tiếc cho những người rõ ràng đã đoán sai kết quả công bố ban đầu, và chỉ được chứng minh là chính xác sau khi các bản sửa đổi cuối cùng được công bố. “Này, hóa ra là bạn đã đúng và chúng tôi đã sai”, nhưng sự thừa nhận đó chỉ ở dạng “bản sửa lỗi” và sẽ ít người chú ý đến nó.

Khảo sát hộ gia đình cho thấy kết quả âm 310k! Tại sao dường như không ai quan tâm đến điều đó? Khảo sát hộ gia đình được sử dụng để tính toán tỷ lệ thất nghiệp, vì vậy rõ ràng ai đó phải nghĩ rằng nó hữu ích. Chúng tôi chủ yếu đề cập đến dữ liệu NFP về việc làm khi thảo luận về tỷ lệ thất nghiệp (Khảo sát hộ gia đình). Những số này không đến từ cùng một chuỗi dữ liệu!

Biên độ sai số trên dữ liệu (theo BLS) là 130,000 đối với Khảo sát Cơ sở và 600,000 đối với Khảo sát Hộ gia đình! Vì vậy, số lượng việc làm thực sự trong Khảo sát Hộ gia đình sẽ không có ý nghĩa thống kê nếu nó nằm trong khoảng từ -900,000 đến +300,000! Ngay cả trong Khảo sát Cơ sở, việc tạo ra “chỉ” 210,000 việc làm sẽ nằm trong phạm vi sai số. Điều này có nghĩa là 20 ước tính sẽ đúng hoặc hơi cao (hoặc con số “thực” thậm chí còn cao hơn là 469,000). Tôi cảm thấy kỳ lạ đến mức chúng tôi công bố 339,000 là một con số chính xác như vậy, nhưng độ lệch +/- 130,000 sẽ không có ý nghĩa thống kê.

Nhân tiện, tỷ lệ phản hồi đang giảm. BLS theo dõi tỷ lệ phản hồi. Vào tháng 4 năm 2013, dữ liệu việc làm có tỷ lệ phản hồi là 64% (điểm C- ngay cả trong hệ thống chấm điểm hào phóng). Nó giảm xuống còn 42.7% . Tại sao tỷ lệ trả lời khảo sát giảm nhiều như vậy? Có bất kỳ sự thiên kiến "lựa chọn" nào giữa những người trả lời khảo sát so với những người không trả lời khảo sát không? Có ai ở BLS hỏi họ đang làm gì sai khi chưa đến 50% người trả lời không? Tôi sẽ bị sốc nếu không có, nhưng chúng ta đang ở đây, công bố số lượng xuống chỉ còn 1,000 người khảo sát. JOLTS thậm chí còn tồi tệ hơn - từ 69% xuống còn 31%.

Điều rút ra là nếu chúng ta dự đoán NFP (chứ không phải việc làm), thì nhiệm vụ đó trở nên khó khăn hơn do tỷ lệ phản hồi khảo sát giảm và nhiều con số phải được “làm giả” một cách chính thức để đưa ra báo cáo. Tất cả những yếu tố “làm mờ” hoặc “làm mịn” hoặc “tính thời vụ” (luôn luôn phức tạp) đó hầu như không thể theo dõi được trong một nền kinh tế đã trải qua COVID, các đợt đóng cửa do COVID và các giai đoạn “mở cửa lại” khác nhau, v.v.

Tôi quay lại câu hỏi ban đầu, khả năng rất nhiều người thông minh lại cùng nhau mắc sai lầm là bao nhiêu?

Vị thám tử hư cấu được cho là đã nói như sau:

“Khi bạn đã loại bỏ tất cả những gì không thể, thì những gì còn lại, dù khó tin đến đâu, phải là sự thật.”

Điều gì sẽ xảy ra nếu điều “không thể” là nhiều người thông minh, làm việc độc lập với nguồn tài nguyên phong phú (bao gồm cả một số khai thác AI), đã hiểu sai?

  • Chúng tôi biết rằng tỷ lệ phản hồi hiện đang thấp.
  • Chúng tôi biết rằng rất khó để “làm mịn” dữ liệu sau những đợt gián đoạn lớn do COVID.
  • Chúng tôi biết rằng biên độ lỗi được thừa nhận là lớn.

Vậy thì tại sao lại khó tin rằng dữ liệu chính thức (thậm chí còn không khớp với chính nó) là sai?

Tôi sẽ đặt cược vào các nhà kinh tế học, những người có thể linh hoạt thay vì bản chất cứng nhắc của dữ liệu chính thức.

Tôi không hoàn toàn cam chịu và u ám, nhưng khẳng định rằng việc làm cực kỳ mạnh mẽ và do đó rủi ro suy thoái thấp có thể đang được xây dựng trên một nền tảng không vững chắc (ít nhất là một nền tảng mà Sherlock sẽ đặt câu hỏi).

Quy tắc con số 3

Trong một thế giới nơi chúng ta nghe thấy sự đồng thuận thế này/đồng thuận thế kia, phản đối điều này/phản đối điều kia, v.v., tôi cứ nghĩ về Quy tắc số 3.

Quy tắc số 3 có liên quan chút ít với quy tắc “đến lúc mẹ tôi biết”. Vào lúc mẹ tôi hỏi tôi về điều gì đó trong thế giới tài chính, mọi thứ đã kết thúc.

Quy tắc 3 kỳ quặc, nhưng có lẽ hữu ích.

  • Một cái gì đó xảy ra mà rất ít người chú ý đến.
  • Sau đó, mọi người bắt đầu nói về “điều” này và nó xảy ra. “Điều” có thể đơn giản như “cổ phiếu tăng từ 3:50 đến 4:00” mỗi ngày. Chỉ một số người đang nói về nó và ít người đặt cược vào nó
  • Sau đó, ngày càng có nhiều người bắt đầu nói về điều gì đó “luôn luôn” xảy ra. Lần này có rất nhiều “bàn tán” về “cổ phiếu tăng từ 3:50 đến 4:00” và nhiều người đặt cược vào nó hơn.
  • Sau đó, “mọi người” đang nói về việc cổ phiếu phải tăng giá như thế nào từ 3:50 đến 4:00. Tất cả các loại lý do được cung cấp, và mọi người đặt cược vào điều này. Sau đó, nó không xảy ra nữa.

Nói một cách lỏng lẻo, “Quy tắc 3” nói rằng đến lần thứ 3 một điều gì đó được cho là sẽ xảy ra (và “mọi người” đồng ý rằng điều đó sẽ xảy ra”), thì điều đó sẽ không xảy ra.

Nghe có vẻ kỳ quặc, nhưng khi cố gắng trở nên trái ngược, tôi thấy rằng suy nghĩ về điều này sẽ hữu ích. Chẳng hạn, “mọi người” nói gì sẽ xảy ra “sau FOMC”? Có phải chúng ta luôn bán tháo trước khi có thông báo và mua mạnh sau khi Powell kết thúc cuộc họp báo? Tôi không biết, nhưng tôi nghĩ rằng đây là một cách thú vị để nghĩ về những thứ như thế này.

Mặc dù vậy, “Quy tắc 3” có áp dụng cho “Quy tắc 3” không? Đối với tôi, điều này tương tự như việc đặt câu hỏi, “nếu sự đồng thuận luôn sai” và đó là sự đồng thuận, vậy nó có sai không? Nếu “sự đồng thuận luôn sai” là hoàn toàn chính xác, thì mọi người đi ngược lại sẽ là tỷ phú đô la (và việc tìm kiếm sự đồng thuận sẽ dễ dàng hơn bao giờ hết khi sử dụng AI). Nó cũng sẽ vi phạm quy tắc của chính nó về “điều gì đó là sự đồng thuận không phải lúc nào cũng đúng”, vì vậy việc đặt cược chống lại sự đồng thuận đôi khi sẽ sai.

Hoặc, có thể hiểu là, với “Quy tắc 3”, cứ lần thứ 3 lần áp dụng “Quy tắc 3”, thì sẽ sai.

Nhưng, cứ sau 3 lần áp dụng quy tắc vừa nói, chính nó cũng sẽ sai

Tôi đoán đó là một cách nói dài dòng và hơi màu mè rằng việc tìm ra sự đồng thuận là gì đã khó và việc tìm ra cách thị trường sẽ phản ứng với sự đồng thuận còn phức tạp hơn vẻ bề ngoài của nó. Điều này có thể thực sự phù hợp khi chúng ta bước vào một tuần với nhiều dữ liệu hơn tuần trước, một ngày cuối tuần dài sắp tới và FOMC. Tôi hiện đang tin rằng “tin tốt là tốt và tin xấu là xấu” đối với thị trường, nhưng điều đó có thể quá đồng thuận. Tuy nhiên, điều đó có thể không thành vấn đề (và vâng, tôi rất đau đầu). Điều này có vẻ kỳ quặc, nhưng tôi nghĩ rằng đây là một bài tập hữu ích.

zerohedge

Broker listing

Cùng chuyên mục

80 năm sau sự hình thành của hệ thống tiền tệ Bretton Woods (Phần 2)
Tuấn Hưng

Tuấn Hưng

Junior Analyst

80 năm sau sự hình thành của hệ thống tiền tệ Bretton Woods (Phần 2)

80 năm trước, đại diện của 44 quốc gia đã cùng nhau đến Bretton Woods, New Hampshire để điều chỉnh trật tự kinh tế quốc tế thời kỳ hậu chiến. Có nhiều những quyết định định hồi đó đã không còn nữa như việc giữ cố định tỷ giá hối đoái đã trở nên lỗi thời vào đầu những năm 1970, và các tổ chức Bretton Woods đã trở nên ít quan trọng hơn. Điều này đã cho thấy sự tiến và những cải cách nhưng đồng thời cũng làm dấy lên những lo ngại.
80 năm sau sự hình thành của hệ thống tiền tệ Bretton Woods (Phần 1)
Tuấn Hưng

Tuấn Hưng

Junior Analyst

80 năm sau sự hình thành của hệ thống tiền tệ Bretton Woods (Phần 1)

Ngày này 80 năm trước, đại diện của 44 quốc gia đã cùng nhau đến Bretton Woods, New Hampshire để điều chỉnh trật tự kinh tế quốc tế thời kỳ hậu chiến. Có nhiều những quyết định định hồi đó đã không còn nữa như việc giữ cố định tỷ giá hối đoái đã trở nên lỗi thời vào đầu những năm 1970, và các tổ chức Bretton Woods đã trở nên ít quan trọng hơn. Điều này đã cho thấy sự tiến và những cải cách nhưng đồng thời cũng làm dấy lên những lo ngại.
ECB đang dựa vào những dữ liệu gì để đưa ra quyết định chính sách tiền tệ?
Nguyễn Phương Anh

Nguyễn Phương Anh

Junior Analyst

ECB đang dựa vào những dữ liệu gì để đưa ra quyết định chính sách tiền tệ?

Đâu là các chỉ số mà các ngân hàng trung ương khu vực đồng euro quan tâm? Mọi người đang bàn tán sôi nổi về những gì sẽ xảy ra với lãi suất cơ bản của ECB trong những tháng tới. Ta sẽ cùng thảo luận về những chỉ số mà các ngân hàng trung ương khu vực đồng euro có thể để mắt đến, và những chỉ số có thể gây tranh cãi.
Bầu cử tại Pháp: Đảng RN của Le Pen thắng đợt 1 mang ý nghĩa như thế nào?
Nguyễn Phương Anh

Nguyễn Phương Anh

Junior Analyst

Bầu cử tại Pháp: Đảng RN của Le Pen thắng đợt 1 mang ý nghĩa như thế nào?

Bộ Nội vụ Pháp ngày 1/7 thông báo kết quả chính thức, cho thấy đảng cực hữu Mặt trận Quốc gia (RN) của Marine Le Pen cùng các đồng minh giành được 33% phiếu bầu, Mặt trận Bình dân Mới (NFP) theo xu hướng cánh tả giành được 28%, còn liên minh trung dung cầm quyền của Tổng thống Emmanuel Macron xếp thứ ba với 20% phiếu bầu
Forex Forecast - Diễn đàn dự báo tiền tệ