問得好好呀月
Seasonal adjustment簡單嚟講就係「數據一向較低嘅月份,調整後就會高返啲,而數據一向較高嘅月份,調整後又會低返啲。」
第一個問題係調整後數據可能會脫離市民真實嘅感受,例如每年1月就業人數都係較低,就會調整返高啲。結果就出現「明明多咗人失業,但係調整完的就業人數竟然上升」的奇怪情況。
如果你唔係睇個別月份,而係睇一段時間嘅trend,seasonal adjustment有時調高有時調低,唔會每個月都調高就業人數,調整嘅影響係會average out。所以如果你研究就業人數一段時間嘅trend,都係應該用seasonal adjusted嘅數據。
但係睇個別月份嘅話,睇調整前數據會比較直接feel到美國人對衰退、通脹嘅情緒。 今個月對美國經濟實際情況有好多疑問,所以我先特別留意未經調整嘅數據。
第二個問題係adjust嘅方法涉及好多人為嘅改動,特別係點樣處理疫情嘅異常數據。
不過依啲太technical我真係無能力研究。(有興趣可以睇
https://www.bls.gov/opub/mlr/2022/article/ppi-and-cpi-seasonal-adjustment-during-the-covid-19-pandemic.htm ,利申我都無認真睇過)
我嘅想像就係一班經濟學家對住啲數據,好自信咁決定邊啲sample要剔走、邊啲sample嘅比重要調整。
咁前所未見、咁大規模嘅調整到底有幾準,就睇你對經濟學家有幾大信心囉。