supuestos
Las proyecciones de empleo de BLS se desarrollan con una serie de supuestos subyacentes, tanto explícitos como implícitos. Las proyecciones se desarrollan a partir de modelos estadísticos y econométricos combinados con análisis subjetivo. Todas las proyecciones analíticas suponen implícitamente que las relaciones exhibidas en el pasado continuarán manteniéndose durante el período de proyección. Los modelos estadísticos y econométricos proyectan formalmente las relaciones históricas sobre una base matemática., El análisis subjetivo proyecta el comportamiento actual e histórico hacia el futuro sobre la base de experiencias pasadas análogas. La eficacia de las proyecciones depende tanto de la comprensión de la historia como de la expectativa de que el pasado pueda extrapolarse al futuro.
notas
1 para más información sobre la metodología de la fuerza de trabajo, Ver Paul F. Velleman, «Definition and Comparison of Robust Nonlinear Data Smoothing Algorithms,» Journal of the American Statistical Association, septiembre de 1980, Theory and Methods Section, PP.609-15.,
2 para una discusión más detallada, véase conceptos y métodos de las Cuentas Nacionales de ingresos y productos de los Estados Unidos (Bureau of Economic Analysis, octubre de 2009), capítulos 1-5, y conceptos y métodos de las cuentas de entrada y salida de los Estados Unidos (Bureau of Economic Analysis, septiembre de 2006; actualizado en abril de 2009), https://www.bea.gov/papers/pdf/IOmanual_092906.pdf.
3 H. S. Houthakker y Lester D. Taylor, Consumer Demand in the United States: Analyses and Projections (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1970).
4 Los estados UNIDOS, las cuentas nacionales de ingresos y productos (NIPA) han adoptado un índice de Fisher ponderado en cadena para calcular los agregados reales. Debido a que los datos de BLS se basan en las cuentas Bea NIPA y input-output, los datos de las proyecciones reales también se miden en dólares ponderados en cadena. Debido a las propiedades matemáticas de la ponderación en cadena, para un año en particular, los detalles no necesariamente agregan a sus agregados de nivel más alto para un año en particular.
5 las categorías pueden variar de un estudio de proyección a otro, dependiendo de la disponibilidad de datos.,
6 Para información detallada sobre el análisis input-output, ver Ronald E. Miller y Peter D. Blair, Input-Output Analysis: Foundations and Extensions (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1985), pp.276-94.
7 RAS es un procedimiento de equilibrio de matriz BI-proporcional desarrollado por Richard Stone. Para más información sobre los RAS, Véase Richard Stone, Input-Output and National Accounts (organización de Cooperación Económica Europea, París, 1961).
8 Las definiciones utilizadas en la clasificación de educación y formación se pueden encontrar en https://www.bls.gov/emp/documentation/nem-definitions.htm.,
Fecha de Última Modificación: 01 de septiembre de 2020
