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यूएस लेबर मार्केट के लिए प्रमुख मैक्रो ड्राइवर्स की रूपरेखा तैयार करना

प्रकाशित 24/03/2022, 12:33 pm
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मॉर्निंगस्टार ने हाल ही में देखा कि अमेरिकी श्रम बाजार की दिशात्मक ताकत या कमजोरी का सटीक आकलन करने के लिए कारकों की व्यापक समीक्षा की आवश्यकता है। दिसंबर में सही ढंग से सलाह देना कि आर्थिक आंकड़ों के अधिक विस्तृत पठन के आधार पर तत्कालीन वर्तमान पेरोल रिपोर्ट (नवंबर) के लिए कमजोर प्रिंट "केवल एक ब्लिप दी गई ताकत" थी।

विश्लेषण प्रश्न के परिप्रेक्ष्य की तलाश में मैक्रो कारकों में गहराई से देखने के लिए प्रेरित करता है: श्रम बाजार गतिविधि के मूल्यांकन के लिए प्रासंगिक (या नहीं) क्या है?

यह एक महत्वपूर्ण सवाल है, खासकर अब, जब अमेरिकी मंदी का खतरा बढ़ रहा है। अर्थव्यवस्था की ताकत, या उसके अभाव की निगरानी के लिए एक प्रमुख चर, श्रम बाजार (गैर-कृषि पेरोल के रूप में परिभाषित) है।

फिलहाल, पेरोल में रुझान कम से कम फरवरी तक स्वस्थ रहता है। लेकिन रूस के यूक्रेन पर आक्रमण के कारण झटका लग रहा है। बदले में, श्रम बाजार के लिए, अच्छे या बुरे के लिए, परिवर्तन के प्रमुख चालक कौन से मैक्रो कारक होंगे?

कोई आसान या असफल-सुरक्षित उत्तर नहीं हैं, लेकिन शुरू करने का एक उपयोगी तरीका प्रमुख आर्थिक और वित्तीय-बाजार कारकों के एक सेट पर एक सरल रैखिक प्रतिगमन चलाकर है। उदाहरण के लिए, आइए निम्नलिखित 12 कारकों की तुलना में गैर-कृषि पेरोल के डेटा को क्रंच करें:

  • रोजगार-से-जनसंख्या अनुपात
  • उत्पादन/गैर-पर्यवेक्षी कर्मचारियों की औसत प्रति घंटा आय
  • बेरोजगारी भत्ता
  • औद्योगिक उत्पादन
  • व्यक्तिगत आय
  • खर्च करता उपभोक्ता
  • बैंक ऋण और बैंक क्रेडिट में लीज
  • मूडीज सीजनेड BAA कॉरपोरेट बॉन्ड यील्ड
  • घर शुरू होते हैं
  • गैसोलीन की कीमतें
  • 10 साल की ट्रेजरी यील्ड
  • यूएस स्टॉक मार्केट (विल्शायर 5000 इंडेक्स)

मासिक डेटा की आरंभ तिथि सितंबर 1990 है और सेंट लुइस फेड के FRED डेटाबेस के आंकड़ों के आधार पर जनवरी 2022 तक चलती है। परिप्रेक्ष्य के लिए, हम विश्लेषण को तीन बार आवृत्तियों पर चलाएंगे: मासिक, छह महीने और एक साल का प्रतिशत परिवर्तन।

आइए मासिक से शुरू करें। प्रतिध्वनित होने वाले कारकों की पहचान करने का पहला कट सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंधों की तलाश में है, जो एक या अधिक तारक द्वारा दूर-दाएं कॉलम में इंगित किया गया है। उस आधार पर, कुछ डेटासेट दूसरों की तुलना में अधिक प्रासंगिक दिखाई देते हैं।

Linear Regression

अधिक संदर्भ के लिए, मैंने छह महीने और एक साल के परिवर्तनों के आधार पर विश्लेषण भी चलाया।

Linear Regression 6 Month % Change

Linear Regression 1-Year % Change

परिणामों को छानने का एक तरीका उन परिणामों पर ध्यान केंद्रित करना है जहां आवृत्तियों के तीन सेटों में महत्व सुसंगत है। उस आधार पर, केवल तीन कट बनाते हैं:

*रोजगार-से-जनसंख्या अनुपात
* औद्योगिक उत्पादन
* मूडीज सीजनेड बा कॉरपोरेट बॉन्ड यील्ड

यदि हम मानक को ढीला करते हैं और उन कारकों की तलाश करते हैं जो तीन समय आवृत्तियों में से किन्हीं दो पर दिखाई देते हैं तो सूची में यह भी शामिल है:

* बैंक ऋण और बैंक ऋण में पट्टे
* बेरोजगारी भत्ता
*10 साल की ट्रेजरी यील्ड
* यूएस स्टॉक मार्केट (विल्शायर 5000 इंडेक्स)

हाँ, हमें इन परिणामों में बहुत अधिक पढ़ने से सावधान रहना चाहिए। लेकिन ध्यान केंद्रित करने के पहले अनुमान के रूप में, यह विश्लेषण गहन समीक्षा के लिए एक दिलचस्प और कुछ हद तक आश्चर्यजनक आधार प्रदान करता है।

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