Die Gehaltsabrechnungen außerhalb der Landwirtschaft gehören zu den einflussreichsten monatlichen Veröffentlichungen der Welt. Die Realität der Planung ist jedoch einfach: Unternehmen, Märkte und Entscheidungsträger warten nicht auf das Drucken. Sie aktualisieren ihre Einschätzung kontinuierlich, wenn wöchentliche Signale zu Entlassungen, Nachfrage, Liquidität und Aktivitäten eintreffen.
Genau dafür gibt es einen Nowcast: eine Echtzeit-Prognose einer Datenveröffentlichung, bevor die offizielle Zahl veröffentlicht wird.
Die Hauptvariable in diesem Beitrag stammt aus dem BLS-Programm Current Employment Statistics (CES), das auf der Grundlage einer großen Betriebsumfrage monatliche Schätzungen der Beschäftigung, der Arbeitsstunden und des Einkommens außerhalb der Landwirtschaft erstellt. (Amt für Arbeitsstatistik)
In diesem Beitrag gehen wir einen in den Nowcast integrierten Indicio für US-Beschäftigtenzahlen außerhalb der Landwirtschaft durch und verwenden dabei ein kompaktes Indikatorset, das verschiedene Kanäle abdeckt: Erstanträge auf Arbeitslosenunterstützung für Entlassungen, Johnson Redbook für die Nachfrage, Bank- und Fed-Bilanzkennzahlen für die finanzielle Lage, intermodale Eisenbahnströme für Aktivitäten und Rohölproduktion als sektorspezifische Überlagerung. Wir erklären auch, warum wir das Modell auf MIDAS konzentriert haben, was die Forschung sagt und wie Indicio diesen Arbeitsablauf operationell und erklärbar macht.
Warum sich dieser Artikel auf MIDAS konzentriert
In unserem Modell-Bake-Off ergab die beste MIDAS-Spezifikation einen MAPE, der aus der Stichprobe gewichtet wurde, gegenüber 89% bei den Alternativen ohne MIDAS. Das entspricht einer Reduzierung der Fehler um etwa 14%, und das sind genau die Kosten, die entstehen, wenn hochfrequente Daten weggeworfen werden, wenn das Ziel monatlich ist.
Das Problem, das MIDAS löst
Die Gehaltsabrechnung erfolgt monatlich. Viele der informativsten Signale kommen jedoch wöchentlich an. Herkömmliche Modelle „beheben“ dies häufig, indem sie wöchentliche Daten zu einer monatlichen Zahl zusammenfassen (Durchschnitt, Summe, letzte Beobachtung). Das ist praktisch, aber dabei werden Zeitinformationen innerhalb des Monats verworfen, was genau das macht, was Hochfrequenzdaten wertvoll macht.
MIDAS, kurz für Mixed Data Sampling, wurde für diese Diskrepanz entwickelt. Das MIDAS-Framework modelliert ein Niedrigfrequenzziel als eine strukturierte Verzögerung von Hochfrequenzeingaben unter Verwendung sparsamer Gewichtungsfunktionen, anstatt die Hochfrequenzreihen auf einen monatlichen Datenpunkt zusammenzufassen.
Indicio beschreibt diese Intuition deutlich: Reihen mit höherer Frequenz enthalten in der Regel aktuellere Informationen über die Wirtschaft, weshalb Modelle mit gemischter Frequenz häufig für Nowcasting verwendet werden.
In der Praxis gewinnt MIDAS oft beim Nowcasting, weil es:
- verwendet jede wöchentliche Beobachtung innerhalb des Monats anstelle eines monatlichen Aggregats
- lernt, welche Wochen am wichtigsten sind (erster Monat, letzter Monat oder beides)
- bewahrt Wendepunktinformationen auf, die durch Mittelwertbildung verwaschen werden
Warum Personalabrechnungen außerhalb der Landwirtschaft ideal für Nowcasting sind
Die CES-Gehaltsabrechnungsnummer ist monatlich, aber der Arbeitsmarkt bewegt sich kontinuierlich. In den Wochen vor der Veröffentlichung beobachten wir:
- Entlassungen tauchen in wöchentlichen Erstanträgen auf
- Veränderung der Verbrauchernachfrage durch wöchentliche Einzelhandelsaktivitäten
- Verschärfung oder Lockerung der finanziellen Bedingungen durch Daten aus dem Bankensystem
- Warenverkehr verändert sich durch Transportströme
Da es sich bei CES um eine auf Umfragen basierende Schätzung handelt, die im Laufe der Zeit überarbeitet wird, ist ein Nowcast am nützlichsten, wenn er aktualisiert wird, sobald neue hochfrequente Informationen eintreffen.
Das Nowcast-Setup in Indicio
Die Auswahl ist stark, weil sie mehrere Kanäle umfasst, die die Einstellung beeinflussen, ohne das Modell mit mehreren Versionen desselben Signals zu überladen.
Um das Modell interpretierbar zu machen, wird jeder Indikator wie folgt einem bestimmten Arbeitsmarktsignal zugeordnet.
1) Wöchentliches Entlassungssignal: Erstanträge auf Arbeitslosenunterstützung
Die Indikatorliste umfasst Erstanträge auf Arbeitslosenunterstützung und einen gleitenden 4-Wochen-Durchschnitt. Anträge sind eines der schnellsten Anzeichen für Entlassungen und wirken sich insbesondere an Wendepunkten positiv auf die Gehaltsabrechnung aus.
Warum es in einem Nowcast funktioniert:
- es wird wöchentlich aktualisiert
- es verschiebt sich oft, bevor die Gehaltsabrechnung auf die Verlangsamung der Neueinstellungen zurückzuführen ist
Ein praktisches Detail: Der gleitende 4-Wochen-Durchschnitt reduziert Lärm- und Kalendereffekte, während die wöchentlichen Serien abrupte Änderungen früher erkennen können.
2) Wöchentlicher Nachfrage-Proxy: Johnson Redbook verkauft im gleichen Geschäft
Die Liste enthält die gleichen Ladenverkäufe von Johnson Redbook im Jahresvergleich. Die Nachfrage im Einzelhandel wirkt sich schnell auf Arbeitsentscheidungen in verbraucherorientierten Branchen aus. Wöchentliche Verkäufe im gleichen Geschäft können kurzfristig ein Signal für die Gehaltsabrechnung sein, insbesondere wenn sich die Stimmung der Verbraucher oder die Ausgabendynamik ändert.
3) Liquidität und finanzielle Bedingungen: Einlagen und Bilanzmaßnahmen der Fed
Die Liste umfasst Geschäftsbankeinlagen und Bilanzaktiva im Zusammenhang mit der Federal Reserve. Dabei handelt es sich nicht um Arbeitsmarktdaten, aber sie helfen dabei, Veränderungen der Liquidität und der finanziellen Bedingungen zu erfassen, die sich auf Aktivitäten und Einstellungsabsichten auswirken.
Zum Vergleich: Die H.8-Pressemitteilung der Federal Reserve befasst sich mit Vermögenswerten und Verbindlichkeiten von Geschäftsbanken und wird regelmäßig aktualisiert. (Federal Reserve)
Warum es für Gehaltsabrechnungen wichtig ist:
- Eine knapper werdende Liquidität kann einem Rückgang der Neueinstellungen vorausgehen
- Lockerung der Bedingungen kann Aktivität und Arbeitsnachfrage stützen
4) Realwirtschaftliche Ströme: Es entstanden intermodale Eisenbahneinheiten
Der intermodale Schienenverkehr ist ein wichtiger Teil des Warenverkehrs und der Logistik. Er reagiert häufig auf Bestandszyklen, Nachfrageschwankungen und die Normalisierung der Lieferkette. Diese Veränderungen können sich auf Neueinstellungen in den Bereichen Transport, Lagerung, Fertigung und damit verbundene Dienstleistungen auswirken.
5) Sektorüberlagerung: Rohölfeldproduktion
Die Dynamik des Energiesektors kann die Beschäftigung in energieverbundenen Regionen direkt und indirekt durch Investitionen und industrielle Aktivitäten beeinflussen. Die Indikatorenliste umfasst auch die Produktion von Rohölfeldern, was dem Modell helfen kann, Veränderungen in diesem Zyklus widerzuspiegeln.
Was Indicio zum Nowcasting bringt
Indicio ist eine automatisierte Prognoseplattform, die entwickelt wurde, um fortschrittliche Modellierungen ohne großen internen Datenwissenschaftsaufwand nutzbar zu machen. Die Teile, die für einen Payroll-Nowcast am wichtigsten sind, sind:
Modelle mit gemischten Frequenzen für Prognosen in Echtzeit
Indicio unterstützt Prognosemodelle mit gemischter Frequenz, die häufig für Nowcasting verwendet werden, einschließlich MIDAS-Ansätzen, die wöchentliche Signale in einen monatlichen Nowcast umwandeln.
Automatisierter Modellbau und Backtesting
Indicio legt Wert auf Automatisierung und Verifizierung durch Backtesting und Modellvergleich, sodass Sie beurteilen können, welche Spezifikation am besten abschneidet, anstatt intuitiv ein Modell auszuwählen.
Erklärbare Prognosen stärken das Vertrauen der Stakeholder
Indicio umfasst Erklärbarkeitsfunktionen, die quantifizieren und visualisieren, welche Faktoren eine Prognose nach oben oder unten drücken, einschließlich Ansichten im Beitragsstil und SHAP-Diagrammen.
Zusammen sorgen diese Funktionen dafür, dass Nowcasting einsatzbereit ist: Sie können das Modell aktualisieren, sobald neue wöchentliche Versionen eintreffen, und trotzdem erklären, was geändert wurde.
Wie das Modell einen Nowcast vom Januar 2026 ohne feste Codierungsannahmen erstellt
Der gemischte Frequenzansatz von Indicio ist genau für dieses Szenario konzipiert: wöchentliche und monatliche Indikatoren werden kombiniert, um eine monatliche Schätzung für die Gehaltsänderungsreihe zu erstellen. Der MIDAS-Workflow der Plattform ist darauf ausgelegt, Informationen über hohe Frequenzen zu verwenden, um zukünftige Veröffentlichungen mit niedrigeren Frequenzen abzuschätzen.
Die Ausgabe ist ein Nowcast für den bevorstehenden Lohnabrechnungsdruck, der aktualisiert wird, sobald neue wöchentliche Indikatoren eintreffen, und keine manuell angepasste Zahl.
Neuester Nowcast im Vergleich zum Marktkonsens
Indicio erzeugt zwei nützliche Ansichten desselben Nowcasts. Erstens enthält die beste einzelne MIDAS-Spezifikation eine Punktschätzung für die Änderung der Gehaltsabrechnung im Januar 2026. Zweitens kann Indicio einen gewichteten Nowcast generieren, der die Modellergebnisse zu einer konsolidierten Schätzung zusammenfasst.
In diesem Lauf beläuft sich der nach Indicio gewichtete Nowcast für Januar 2026 auf 64.014 Jobs.
Um es mit der vorherrschenden Marktsicht zu vergleichen, liegt die aktuelle Konsenserwartung bei 70.000 Arbeitsplätzen.
Damit liegt der indicio-gewichtete Nowcast-Wert von 5.986 Stellen unter dem Konsenswert, was einem Rückgang von etwa 8,6% entspricht. Es geht nicht darum, den „Konsens“ im Sport zu überbieten. Es geht darum, dass ein Nowcast mit gemischten Frequenzen mit wöchentlichen Signalen aktualisiert wird und die gewichtete Ansicht den Planungsteams eine stabile Schätzung liefert, die trotzdem auf neue Informationen reagiert, ohne sich zu sehr auf ein einziges Modell festzulegen.
So erklären Sie Führungskräften und Planungsteams den Nowcast
Die erklärbaren Prognosefunktionen von Indicio machen einen Nowcast auch außerhalb des Analyseteams nutzbar, da sie die Ergebnisse mit den Faktoren verbinden, die Stakeholder bereits verstehen. Indicio beschreibt die Erklärbarkeit, indem der Beitrag der einzelnen Faktoren quantifiziert und aufgezeigt wird, welche Faktoren als Treiber oder Hindernisse am Horizont wirken.
Bei einem Payroll-Nowcast fällt die Geschichte normalerweise in eines von drei Mustern:
Muster A: Entlassungssignal dominiert - Die Schadensfälle steigen, und der Nowcast sinkt, auch wenn andere Aktivitätsreihen stabil sind.
Muster B: Die Nachfrage lässt zuerst nach - Dieselben Verkaufs- und Flussindikatoren schwächen sich zuerst ab, und Reklamationen folgen später. Das Modell fängt die Schicht oft früh ein.
Muster C: Liquidität wird knapp - Die Einlagen und Bilanzkennzahlen verschlechtern sich, die Konjunkturindikatoren schwächen sich ab und die Neueinstellungen reagieren verzögert.
In einer Fahreransicht können Sie nicht nur sagen, was der Nowcast ist, sondern auch, warum er von letzter Woche auf diese Woche verschoben wurde.
So validieren Sie einen Nowcast zur Gehaltsabrechnung außerhalb der Landwirtschaft
Sie können einen Nowcast nicht anhand eines Drucks beurteilen. Die Glaubwürdigkeit beruht auf einer wiederholbaren Validierung.
1) Pseudo-Echtzeit-Backtesting
Testen Sie das Modell in der Vergangenheit, indem Sie nur die Daten verwenden, die vor jedem Veröffentlichungsdatum der Gehaltsabrechnung verfügbar gewesen wären. Indicio unterstützt im Rahmen seines Workflows zur Modellerstellung die Bewertung anhand von Stichproben und den Modellvergleich.
2) Stabilitätsprüfungen
Entfernen Sie jeweils einen Kanal und vergewissern Sie sich, dass der Ausgang nicht zusammenbricht:
- Ansprüche entfernen
- Demand-Proxy entfernen
- Bankdaten entfernen
- Durchflussanzeigen entfernen
Ein robustes Modell lässt sich elegant abbauen.
3) Vernunft des Fahrers
Bestätigen Sie anhand der Erklärbarkeit, dass das Modell Gehaltsschwankungen nicht unsinnigen Fahrern zuschreibt. Wenn sich die Schilder ständig ändern oder die Beiträge sprunghaft ansteigen, ist das oft ein Zeichen für eine Überanpassung.
Wichtige Erkenntnisse
- Die Gehaltsabrechnungen außerhalb der Landwirtschaft sind ein ideales Nowcast-Ziel, da der Druck monatlich erfolgt, die besten Signale jedoch wöchentlich eintreffen.
- MIDAS-Modelle sind für Konfigurationen mit gemischten Frequenzen konzipiert und übertreffen in der Regel Ansätze, die auf der Aggregation wöchentlicher Daten zu monatlichen Durchschnittswerten beruhen.
- In unserem Modell-Bake-Off (bewertet von MAPE) lieferte das beste MIDAS-Modell ein gewichtetes Ergebnis außerhalb der Stichprobe von 75% gegenüber 89% für den Nicht-MIDAS-Pool, was den Wert der Beibehaltung von Hochfrequenzinformationen unterstreicht.
- Erklärbarkeit ist nicht optional, wenn ein Nowcast Entscheidungen beeinflussen soll. Der Ansatz von Indicio besteht darin, die Beiträge der Treiber zu quantifizieren und das Modell interpretierbar zu machen.
- Der nach Indicio gewichtete Nowcast (64.014) liegt unter dem Konsens von Trading Economics (70.000), und der Unterschied ist durch Hochfrequenztreiber erklärbar.
