失业率和GDP的简单因果关系
更新於 2023/05/22閱讀時間約 1 分鐘
明格兰杰因果关系（Granger causality）：这是一种经济计量学测试，用于验证一个变量对预测另一个变量的有效性。如果一个变量对预测另一个变量有帮助，则称该变量"格兰杰因果"另一个变量。如果一个变量对预测另一个变量没有帮助，则称该变量"不具备格兰杰因果"。
假设，我们想研究某国家的失业率对经济增长的影响。我们有两个变量：失业率（变量A）和国内生产总值（GDP）增长率（变量B）。
我们收集了过去几年的数据，包括每年的失业率和GDP增长率。然后，我们使用格兰杰因果关系来分析这两个变量之间的关系。
在分析过程中，我们建立了两个模型：
- 模型1：仅使用过去几年的GDP增长率来预测未来的GDP增长率。
- 模型2：使用过去几年的失业率和GDP增长率来预测未来的GDP增长率。
接下来，我们比较这两个模型的预测能力。如果模型2相对于模型1具有更好的预测准确性，即失业率的加入提供了额外的信息，使得对GDP增长率的预测更准确，那么我们可以说失业率"格兰杰因果"国内生产总值增长率。这意味着失业率对于预测经济增长是有用的。
相反，如果模型2的预测效果并没有明显优于模型1，即失业率对于预测经济增长并没有提供额外的信息，那么我们可以说失业率"不具备格兰杰因果"国内生产总值增长率。
通过这个案例的分析，我们可以得出结论，即失业率是否对经济增长具有影响力，并判断它们之间是否存在格兰杰因果关系。这种分析可以帮助我们更好地理解失业率与经济增长之间的关系，并为相关政策和决策提供一定的指导。
需要注意的是，实际情况可能更为复杂，因为经济增长受到多种因素的影响。
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在企业加大招聘力度的背景下，就业人数激增9.7万人，远超预期的3,000人，显示出英国经济具有韧性。
尽管有声音质疑劳动力调查的可靠性，但对于投资者来说，
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*
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這個問題可以拆分成
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事件解读
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美国7月非农就业人数增长放缓幅度超过预期，失业率升至4.3%，为2021年10
美國勞工部公布 7 月非農報告，新增就業僅報 11.4 萬人，比前月數據 20.6 萬人大幅下降，且失業率也是自前月的 4.1% 快速上升至 4.3%。
整體 7 月新增非農就業報告雖然疲軟，但目前仍舊尚未跌入經濟衰退，我認為，我們現在正處在總經週期的轉換點，就是 Fed 是否能夠引導
本文討論如何利用數據來判斷金融盤勢。重點關注非農就業指數(NFP)、採購經理人指數(PMI)、失業率、消費者物價指數(CPI)等相關重要數據，並提供相關數據公佈時間，以及例子操作模式。文章還著重於數據對交易者決策和交易策略的影響。
1. 生產力經濟學，源自於Adam Smith國富論，但很可惜並無後人將其引申，普通經濟學理論太過強調需求的變化，卻忽視生產活動的變動段均衡價格及產出的影響。
2. 這個理論寫在這裡，作為後續投資理財的重要參考依據！
美國公布 3 月非農報告，新增非農就業報 30.3 萬人，大幅超越市場預期，失業率降低至 3.8%，另外，勞動參與率自 62.5% 上升至 62.7%，顯示美國勞動力市場供給增加，與此同時，美國新增就業仍舊強勁，這繼續指向勞動力市場再平衡 (re-balanced) 的趨勢不變，總經延續「好消息就是
經濟循環中，信用擴張促使繁榮，但也可能引發通膨或通縮。美國近期狀況未至衰退，但失業率與消費力仍需觀察。若失業率上升，將影響消費與企業利潤，可能導致通貨緊縮。因此，未來經濟走勢將取決於就業情況、消費力與通膨趨勢。
大家最常聽到供需由市場來決定，但是常常商業上卻不是這樣。
供需理論裡面:最重要就是需求與供給之間的關係。
在經濟學模型中用以決定市場的均衡價格和均衡產量[Equilibrium]。
這個曲線模型的因果關係為價格(Price)是因、數量(Quantity)是果。
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