Tento článek Lelanda Yeagera je fascinující čtení (včetně komentářů, zejména Leijhonhufvuda): i když od té doby došlo k určitému vývoji, velká část diskuse mi připomíná současné debaty o tom, jak interpretovat různé teorie 1/2

Hodně doporučuji epizodu Macro Musing, kde @DavidBeckworth rozhovory @GeorgeSelgin o jeho nejnovější knize: je toho hodně, co se můžeme dozvědět o tom, co New Deal přinesl a čeho nedosáhl, a jaký je postoj Roosevelta, Hoovera a Keynese k několika makroekonomickým otázkám té doby.

@BLS_gov hraje klíčovou roli: shromažďuje a analyzuje data, která formují rozhodnutí napříč ekonomikou od Wall Street po Main Street. Prezidentovi se možná nelíbí, ale revize údajů o pracovních místech nejsou skandální – jsou standardní.

Deflace tažená produktivitou nepřerozděluje bohatství nespravedlivě. Na rozdíl od poptávkou řízeného typu, i když je neočekávaný, ve skutečnosti ponechává ex post reálné úrokové sazby na jejich dokonalých informačních hodnotách nebo velmi blízko.

Spoiler: Máte méně finančního soukromí, než si myslíte. Zákon o bankovním tajemství, který se zrodil v roce 1970, nyní pohání masivní šmírovací stát. @norbertjmichel & @EconWithNick odhalují jeho dosah a jak se bránit. Poslechněte si nyní jejich hluboký ponor:

Prezidentu Trumpovi se nelíbila čísla o pracovních místech, a tak vyhodil osobu odpovědnou za jejich produkci. Je to krok, který byl vyzkoušen již dříve, vůdci zemí od Argentiny přes Řecko až po Sovětský svaz. Málokdy to skončí dobře. (Odkaz na konci vlákna)

Další člověk, který se nemůže smířit s konceptem vypověditelné půjčky. A banky jen nepředstírají: když člověk nedokáže dostát svým závazkům, je to skutečnost hodná zpráv, ne-li přímo titulků.

Trump vyhodil šéfku Úřadu pro statistiku práce Eriku McEntarferovou. Trumpovo ospravedlnění bylo, že došlo k příliš rozsáhlým a podle jeho názoru politicky motivovaným revizím údajů o zaměstnanosti v Americe ("Nonfarm payrolls"). Podíval jsem se na historické revize údajů z trhu práce. Je třeba poznamenat, že jedním z důvodů těchto revizí je to, že když je zveřejněn první odhad zaměstnanosti, je založen na menším datovém základu, než když vyjde konečný údaj. S přibývajícími odpověďmi se odhad stává přesnějším, ale to také vede k revizím. Je to v podstatě průzkum amerických podniků. BLS se jednoduše ptá podniků, kolik zaměstnanců mají v daném měsíci, a na základě toho BLS vytváří odhad celkové zaměstnanosti v USA. Celková zaměstnanost v USA je kolem 163 milionů lidí. Historicky (od roku 1979) se měsíčních revizí v průměru zúčastnilo 57 000 lidí (v obou směrech). Ze 163 milionů to není prakticky nic - asi 0,03%. Nic také nenasvědčuje tomu, že by se to časem zhoršilo - pokud něco, tak právě naopak. Za posledních 5 let byla průměrná revize dat 55 000 lidí za měsíc. To je o něco méně. A to i přesto, že v roce 2020 - během COVIDu - došlo v některých měsících k velmi rozsáhlým revizím. To znamená, že revize se v posledních 1-2 letech opět zvyšují a zdá se, že na průzkum BLS odpovídá jednoduše méně podniků než dříve – a získání odpovědí trvá déle. Ale říkat, že čísla jsou obzvláště zaujatá, prostě není správné. Člověk by se mohl zamyslet nad tím, zda má vůbec smysl dělat tolik z rozdílů pozorovaných z měsíce na měsíc. Má vůbec smysl, zda zaměstnanost v daném měsíci vzroste o 50 000 nebo 200 000? V poměru k zaměstnanosti více než 160 milionů lidí je tento rozdíl minimální. Kdyby BLS místo toho, aby zveřejnil číslo ukazující ZMĚNU POČTU LIDÍ v zaměstnanosti, zveřejnil procentuální změnu v zaměstnanosti, nebyl by téměř žádný příběh, který by se dal vyprávět.

Choval se Trump někdy jinak?

Počet lidí, kteří si myslí, že (a) je snadné získat přesná data včas a (b) pokud dojde k revizi, musí se jednat o "chyby" nebo "zfalšování dat", je opravdu znepokojující. Dovolte mi to vysvětlit. 🧵