Sulit untuk menemukan data yang baik: dari penurunan survei hingga munculnya Big Data – Beragampengetahuan

Tim Sabelik dari Richmond melacak riwayat data dalam kebijakan makro:

Pejabat Fed sering menggambarkan keputusan kebijakan moneter mereka sebagai ketergantungan data. Karena bank sentral telah menavigasi pandemi COVID-19, satu penghindaran umum dalam pernyataan kebijakan mereka adalah Komite Pasar Terbuka Federal (FOMC) “dengan cermat menilai data yang masuk, berkembang prospek dan saldo risiko”.

“Kami mencari data untuk membimbing kami,” kata Ketua Fed Jerome Powell dalam konferensi pers setelah pertemuan pada akhir Januari.

Dalam beberapa dekade terakhir, permintaan data ekonomi hanya meningkat. Sebuah artikel di American Economic Review 2017 menemukan bahwa sejak 1980, industri ini semakin mengandalkan analisis data model teoritis. Apa yang oleh beberapa ekonom disebut “tikungan empiris” difasilitasi oleh komputerisasi, yang tidak hanya meningkatkan pasokan data tetapi juga membantu dalam analisisnya. Pada saat yang sama, tantangan muncul tentang kualitas data dan ketepatan waktu. Bagaimana Fed memastikan bahwa informasi terbaik tersedia untuk memandu kebijakan moneter?

Karena orang tidak menanggapi survei, pentingnya survei telah menurun:

Namun, dalam beberapa dekade terakhir, para peneliti menghadapi tantangan menggunakan survei untuk pengumpulan data. Salah satu yang terbesar adalah penurunan tingkat respons survei. Pada awal abad ke -20, sebagian besar investigasi dilakukan secara langsung. Dari tahun 1960 -an hingga 1990 -an, penyebaran telepon rumah menyediakan cara baru untuk mencicipi populasi besar. Sementara ponsel awalnya memudahkan peserta untuk menjangkau peserta survei, penemuan seperti mesin penjawab dan ID penelepon (smartphone menjadi ada di mana -mana) memudahkan keluarga dan bisnis untuk menghindari panggilan tersebut. Munculnya penipuan telepon dan teks juga dapat menyebabkan semakin banyak orang yang menanggapi angka yang tidak diketahui. Akhirnya, penyelidikan mungkin telah menjadi korban keberhasilannya sendiri. Antara 1980 -an dan 2000 -an, jumlah dan tenggat waktu penyelidikan pemerintah dan swasta meledak. Beberapa peneliti percaya ini menyebabkan kelelahan survei di rumah, yang mengakibatkan tingkat respons yang lebih rendah.

Data besar?

Tantangan -tantangan ini dapat meningkatkan kemungkinan indikator ekonomi awal sedang direvisi ketika data baru tersedia. Agustus lalu, BLS merevisi jumlah pekerjaan yang diciptakan dari April 2023 hingga Maret 2024, turun lebih dari 800.000. Revisi semacam itu menghadirkan tantangan yang jelas bagi para pembuat kebijakan moneter untuk mencoba memahami ekonomi secara real time untuk memandu keputusan mereka.

Hal ini menyebabkan para peneliti Fed untuk mengeksplorasi sumber data alternatif. Selain membantu penelitian berdasarkan survei, peningkatan komputerisasi kegiatan rumah tangga dan bisnis juga telah menyebabkan ledakan data ekonomi baru. Kumpulan data ini, sering disebut sebagai “data besar”, dapat memberi para peneliti snapshot yang lebih granular dan berbasis waktu dari kegiatan ekonomi.

Pada minggu-minggu pertama dan bulan-bulan pandemi Covid-19, para peneliti di sistem Federal Reserve beralih ke berbagai sumber data non-tradisional semacam itu untuk lebih memahami apa yang sedang terjadi dalam perekonomian. Menurut Bab Buku 2022 Tomaz Cajner, Laura Feiveson, Christopher Kurz dan Stacey Tevlin dari Komite Federal Reserve, para peneliti Fed melihat data pekerjaan untuk pemrosesan gaji, data ritel untuk data swipe kartu Fiserv, data gesek kartu FISERV, sourvations restoran, dan manajemen keselamatan lalu lintas di bandara, dan non-profesi lainnya.