Ipotesi
Le proiezioni sull’occupazione BLS sono sviluppate con una serie di ipotesi sottostanti, sia esplicite che implicite. Le proiezioni sono sviluppate a partire da modelli statistici ed econometrici combinati con analisi soggettive. Tutte le proiezioni analitiche implicitamente presuppongono che le relazioni esposte in passato continueranno a tenere durante il periodo di proiezione. I modelli statistici ed econometrici proiettano formalmente relazioni storiche su base matematica., L’analisi soggettiva proietta il comportamento attuale e storico nel futuro sulla base di analoghe esperienze passate. L’efficacia delle proiezioni si basa sia sulla comprensione della storia che sull’aspettativa che il passato possa essere estrapolato nel futuro.
Note
1 Per ulteriori informazioni sulla metodologia della forza lavoro, vedere Paul F. Velleman, “Definizione e confronto di algoritmi di smoothing dei dati non lineari robusti”, Journal of the American Statistical Association, settembre 1980, Theory and Methods Section, pp. 609-15.,
2 Per una discussione più dettagliata, vedi Concetti e metodi dei conti del reddito nazionale e del prodotto degli Stati Uniti (Bureau of Economic Analysis, ottobre 2009), capitoli 1-5 e Concetti e metodi dei conti Input-Output degli Stati Uniti (Bureau of Economic Analysis, settembre 2006; aggiornato ad aprile 2009), https://www.bea.gov/papers/pdf/IOmanual_092906.pdf.
3 H. S. Houthakker and Lester D. Taylor, Consumer Demand in the United States: Analyses and Projections (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1970).
4 Gli Stati Uniti, i National Income and Product accounts (NIPA) hanno adottato un indice Fisher ponderato a catena per calcolare gli aggregati reali. Poiché i dati BLS si basano sui conti BEA NIPA e input-output, i dati delle proiezioni reali sono misurati anche in dollari ponderati a catena. A causa delle proprietà matematiche della ponderazione della catena, per un particolare anno, i dettagli non aggiungono necessariamente ai loro aggregati di livello superiore per un particolare anno.
5 Categorie possono variare da uno studio di proiezione all’altro, a seconda della disponibilità dei dati.,
6 Per informazioni dettagliate sull’analisi input-output, vedere Ronald E. Miller e Peter D. Blair, Input-Output Analysis: Foundations and Extensions (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1985), pp. 276-94.
7 RAS è una procedura di bilanciamento a matrice bi-proporzionale sviluppata da Richard Stone. Richard Stone, Input-Output and National Accounts (Organizzazione per la cooperazione economica europea, Parigi, 1961).
8 Definizioni utilizzate nella classificazione dell’istruzione e della formazione si trovano all’indirizzo https://www.bls.gov/emp/documentation/nem-definitions.htm.,
Data ultima modifica: 01 settembre 2020
