Dolar AS: Menilai Keandalan Rilis NFP – Standard Chartered

Ekonom Standard Chartered Dan Pan menganalisis bulan-bulan Nonfarm Payrolls (NFP) AS mana yang memberikan sinyal awal paling andal mengenai kondisi pasar tenaga kerja. Dengan menggunakan perbandingan mean absolute error antara rilis awal dan data benchmark final, ia menemukan bahwa April dan November menonjol sebagai yang paling akurat, sementara Januari, September, Maret, dan Mei cenderung mengalami revisi yang lebih besar, bahkan ketika menggunakan moving average tiga bulan.

Membaca keandalan NFP

"Volatilitas yang tinggi menjadi alasan untuk tidak menafsirkan rilis awal nonfarm payroll (NFP) secara harfiah. Perhatian pasar telah bergeser ke moving average setidaknya tiga bulan untuk menghaluskan kesalahan estimasi bulanan akibat noise musiman, tetapi tren jangka pendek ini juga tunduk pada revisi benchmark bulanan dan tahunan. Hal ini memunculkan pertanyaan mengenai rilis awal NFP mana yang paling andal menangkap kondisi pasar tenaga kerja pada bulan tertentu."

"Dengan membandingkan rilis awal dengan revisi benchmark final, kami mencatat bahwa rilis pertama pada bulan April memiliki mean absolute error (MAE) terendah pada basis satu bulan (1m) dan MAE terendah kedua pada basis moving average tiga bulan (3mma). MAE 1m bulan November juga rendah, meskipun akurasinya memburuk pascapandemi. Dengan kata lain, ketika menilai bulan-bulan mana yang rilis awalnya paling dekat dengan estimasi final, April dan November menonjol."

"Sebaliknya, Januari, September, Maret, dan Mei memiliki revisi terbesar. Perbedaannya tidak kecil: MAE pada bulan-bulan yang paling tidak andal hampir dua kali lipat dibandingkan bulan-bulan yang paling andal – jadi perdagangkan kejutan itu dengan risiko Anda sendiri."

"MAE lebih rendah pada basis 3mma dibandingkan pada basis 1m, karena kesalahan pada satu bulan sering kali tampak saling meniadakan pada bulan berikutnya. Pada basis 3mma, April, Juli, dan Oktober tampak paling andal, sedangkan Januari, Mei, dan September paling tidak andal. Lagi-lagi, kesenjangan antara yang paling andal dan paling tidak andal sangat besar."

"3mma Januari dan Mei cenderung melebih-lebihkan tren di tengah bias naik yang terakumulasi dari NFP bulan-bulan sebelumnya sering kali diremehkan sebelum pandemi, tetapi kini overstatement menjadi hal yang umum pascapandemi."

(Artikel ini dibuat dengan bantuan alat Kecerdasan Buatan dan ditinjau oleh editor. Pelajari lebih lanjut.)