マクロ経済データを解釈する際の7つのコツ

についてCEA委員長のジェイソン・ファーマンが書いている（H/T Economist's View）。
以下はその7項目の概要。

1. より長期のトレンドを見る
   • 経済データを平滑化する高度な統計技法は数多あるが、トレンドを見るには特に加重しない単純な移動平均で十分。
2. 改訂に注意する
   • 毎月の雇用統計は過去2ヶ月を改訂。
   • GDP統計は四半期ごとの推計値を3回発表するほか、7月に過去数年分を改訂する。
3. 概念的に同じ統計を組み合わせる
   • GDPとGDI（gross domestic income）は同一値であるべきだが、実際には乖離が生じる。経済分析局は両者の平均としてGDO（gross domestic output）を公表するようになったが、これはGDPもしくはGDI単独よりも安定した経済の指標となっている。
4. 概念的に似た統計を組み合わせる
   • 概念的に違っていて完全に測定しても差が必ず残る統計同士でも、相違の大半は測定誤差によるものなので、組み合わせることによって測定誤差を減らしより良い統計を得ることができる。
   • 例えば時間当たり報酬、平均時間給、賃金と給与の雇用コスト指数、通常の週給の中位値という4つの指標を主成分分析で求めたウェイトで加重平均すると、それらの指標全般の一貫した傾向を抽出することができる。
5. 概念的に異なる統計を組み合わせる
   • 例えば生産と雇用が矛盾したシグナルを発している時、真実はその中間にあると考えられる。その場合、後の改訂幅はGDPの方が雇用よりも大きいので、雇用の方により大きなウェイトを置いて組み合わせるべき。
6. ノイズの大き過ぎるデータは無視する
   • 雇用統計には事業所調査と家計調査の2種類があるので、両者を組み合わせるのが良いように思われるが、家計調査はサンプル数が少ないためにあまりにもノイズが大きいので、むしろ無視する方が良い。
7. ノイズをフィルタリングすることによって将来を予測する
   • 例えば経済が弱い時、それが一時的なものか今後も続くものかを判断するためには、将来の経済動向を予測する必要がある。経済には本質的に大きな不確実性があり、我々の経済の動きに対する理解は限られているため、それは非常に大きな留保条件の付く作業であることには注意する必要があるが、手法としては以下の3つがある。
     1. 統計的技法を用いて複雑なモデルを構築する
     2. 天候などを見て判断
     3. 単純に最近の動向を延長
   • 単純な延長でも予測としては十分なことが多いが、どの動向を予測するかが問題。例えばGDPの中でも在庫投資は長期的傾向と関係なく跳ね回る半面、個人消費の動向はより安定している。そのため、GDP全体の成長ではなく、個人消費と固定投資を足し合わせた民間国内最終需要の成長を見た方が良い。