hypothèses
Les projections de L’emploi du BLS sont élaborées avec un certain nombre d’hypothèses sous-jacentes, explicites et implicites. Les Projections sont élaborées à partir de modèles statistiques et économétriques combinés à une analyse subjective. Toutes les projections analytiques supposent implicitement que les relations observées dans le passé continueront de se maintenir au cours de la période de projection. Les modèles statistiques et économétriques projettent formellement les relations historiques sur une base mathématique., L’analyse Subjective projette le comportement actuel et historique dans le futur sur la base d’une expérience passée analogue. L’efficacité des projections repose à la fois sur la compréhension de l’histoire et sur l’attente que le passé puisse être extrapolé dans l’avenir.
Notes
1 pour plus d’informations sur la méthodologie de la main-d’œuvre, voir Paul F. Velleman, « Definition and Comparison of Robust Nonlinear Data Smoothing Algorithms”, Journal of the American Statistical Association, septembre 1980, section théorie et méthodes, pp. 609-15.,
2 pour une discussion plus détaillée, voir Concepts and Methods of the U. S. National Income and Product Accounts (Bureau of Economic Analysis, octobre 2009), chapitres 1 à 5, et Concepts and Methods of the U. S. Input-Output Accounts (Bureau of Economic Analysis, septembre 2006; mis à jour en avril 2009), https://www.bea.gov/papers/pdf/IOmanual_092906.pdf.
3 H. S. Houthakker et Lester D. Taylor, à la Demande des Consommateurs aux États-unis: les Analyses et les Projections (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1970).
4 Les états-UNIS, les comptes nationaux du revenu et des produits (ANIP) ont adopté un indice de Fisher pondéré en chaîne pour calculer les agrégats réels. Étant donné que les données BLS sont basées sur les comptes Bea NIPA et input-output, les données des projections réelles sont également mesurées en dollars pondérés par chaîne. En raison des propriétés mathématiques de la pondération en chaîne, pour une année donnée, les détails ne s’ajoutent pas nécessairement à leurs agrégats de niveau supérieur pour une année donnée.
5 Catégories peuvent varier d’une projection étude à l’autre, selon la disponibilité des données.,
6 pour des informations détaillées sur l’analyse des entrées-sorties, voir Ronald E. Miller et Peter D. Blair, Input-Output Analysis: Foundations and Extensions (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1985), pp. 276-94.
7 RAS est une procédure d’équilibrage matriciel bi-proportionnelle développée par Richard Stone. Pour plus d’informations sur les RAS, voir Richard Stone, Input-Output and National Accounts (Organisation européenne de coopération économique, Paris, 1961).
8 Les définitions utilisées dans la classification de l’éducation et de la formation se trouvent àhttps://www.bls.gov/emp/documentation/nem-definitions.htm.,
Date de dernière modification: 01 septembre 2020
