Le buste paga non agricole sono una delle pubblicazioni mensili a maggiore impatto al mondo. Ma la realtà della pianificazione è semplice: aziende, mercati e decisori non aspettano la stampa. Aggiornano continuamente la loro opinione man mano che arrivano segnali settimanali su licenziamenti, domanda, liquidità e attività.
È esattamente a questo che serve un nowcast: una previsione in tempo reale di un rilascio di dati prima della pubblicazione del numero ufficiale.
La variabile principale di questo post proviene dal programma BLS Current Employment Statistics (CES), che produce stime mensili dell'occupazione, delle ore e dei guadagni non agricoli sulla base di un'ampia indagine sugli stabilimenti. (Ufficio di statistica del lavoro)
In questo post, esaminiamo un nowcast integrato in Indicio per i salari non agricoli statunitensi utilizzando un set di indicatori compatto che copre canali distinti: richieste iniziali di disoccupazione per i licenziamenti, Johnson Redbook per la domanda, misure bancarie e di bilancio della Fed per le condizioni finanziarie, flussi intermodali ferroviari per le attività e produzione di petrolio greggio come sovrapposizione settoriale. Spieghiamo anche perché abbiamo incentrato il modello su MIDAS, cosa dice la ricerca e come Indicio rende questo flusso di lavoro operativo e spiegabile.
Perché questo articolo è incentrato su MIDAS
Nel nostro modello bake off, la migliore specifica MIDAS ha fornito un MAPE ponderato sul campione del 75%, contro l'89% per le alternative non MIDAS. Si tratta di una riduzione dell'errore di circa il 14% ed è esattamente il costo dell'eliminazione delle informazioni ad alta frequenza quando l'obiettivo è mensile.
Il problema che MIDAS risolve
Le buste paga sono mensili. Ma molti dei segnali più informativi arrivano settimanalmente. I modelli tradizionali spesso «risolvono» questo problema aggregando i dati settimanali in un numero mensile (media, somma, ultima osservazione). Questo è comodo, ma elimina le informazioni temporali all'interno del mese, che è esattamente ciò che rende preziosi i dati ad alta frequenza.
MIDAS, abbreviazione di Mixed Data Sampling, è stato progettato per questa discrepanza. Il framework MIDAS modella un target a bassa frequenza come un ritardo strutturato di input ad alta frequenza utilizzando funzioni di ponderazione parsimoniose, anziché comprimere le serie ad alta frequenza in un unico datapoint mensile.
Indicio descrive chiaramente questa intuizione: le serie a frequenza più alta tendono a contenere informazioni più aggiornate sull'economia, motivo per cui i modelli a frequenza mista sono comunemente usati per il nowcasting.
In pratica, MIDAS vince spesso per il nowcasting perché:
- utilizza ogni osservazione settimanale all'interno del mese anziché un aggregato mensile
- impara quali settimane contano di più (inizio mese, fine mese o entrambe)
- preserva le informazioni sui punti di svolta che vengono cancellate dalla media
Perché le buste paga non agricole sono ideali per il nowcasting
Il numero delle buste paga del CES è mensile, ma il mercato del lavoro si muove continuamente. Nelle settimane precedenti al rilascio, osserviamo:
- licenziamenti che compaiono nei reclami iniziali settimanali
- variazione della domanda dei consumatori attraverso l'attività settimanale di vendita al dettaglio
- inasprimento o allentamento delle condizioni finanziarie attraverso i dati del sistema bancario
- movimento delle merci che cambia tramite flussi di trasporto
Poiché il CES è una stima basata su sondaggi e viene rivista nel tempo, un nowcast è molto utile quando viene aggiornato quando arrivano nuove informazioni ad alta frequenza.
La configurazione del nowcast in Indicio
La selezione è forte perché si estende su più canali che influenzano le assunzioni, senza riempire il modello con più versioni dello stesso segnale.
Per rendere il modello interpretabile, ecco come ogni indicatore si associa a un segnale specifico del mercato del lavoro.
1) Segnale di licenziamenti settimanali: richieste di sussidio di disoccupazione iniziali
L'elenco degli indicatori include le richieste di sussidio di disoccupazione iniziali e una media mobile di 4 settimane. Le richieste di indennizzo sono uno dei segnali più rapidi di licenziamento e tendono a guidare l'andamento delle retribuzioni, soprattutto nei momenti di svolta.
Perché funziona in un nowcast:
- si aggiorna settimanalmente
- spesso cambia prima che le stampe delle buste paga riflettano i rallentamenti delle assunzioni
Un dettaglio pratico: la media mobile a 4 settimane riduce il rumore e gli effetti del calendario, mentre le serie settimanali possono rilevare bruschi cambiamenti prima.
2) Proxy della domanda settimanale: vendite nello stesso negozio di Johnson Redbook
L'elenco include le vendite dello stesso negozio di Johnson Redbook su base annua. La domanda al dettaglio influisce rapidamente sulle decisioni del lavoro nei settori rivolti ai consumatori. Le vendite settimanali nei medesimi punti vendita possono rappresentare un segnale a breve termine per le buste paga, in particolare quando la fiducia dei consumatori o lo slancio della spesa cambiano.
3) Liquidità e condizioni finanziarie: depositi e misure di bilancio della Fed
L'elenco include i depositi delle banche commerciali e le attività di bilancio relative alla Federal Reserve. Non si tratta di serie relative al mercato del lavoro, ma aiutano a cogliere i cambiamenti nelle condizioni di liquidità e finanziarie che influenzano l'attività e le intenzioni di assunzione.
Per il contesto, la versione H.8 della Federal Reserve riguarda le attività e le passività delle banche commerciali e viene aggiornata frequentemente. (Federal Reserve)
Perché è importante per le buste paga:
- la riduzione della liquidità può precedere la riduzione delle assunzioni
- l'allentamento delle condizioni può sostenere l'attività e la domanda di manodopera
4) Flussi dell'economia reale: sono nate le unità intermodali ferroviarie
Il traffico intermodale ferroviario è una lettura ad alta frequenza della movimentazione delle merci e della logistica. Spesso reagisce ai cicli di inventario, ai cambiamenti della domanda e alla normalizzazione della catena di approvvigionamento. Questi cambiamenti possono estendersi alle assunzioni nei settori del trasporto, dello stoccaggio, della produzione e dei servizi correlati.
5) Sovrapposizione settoriale: produzione di giacimenti di petrolio greggio
Le dinamiche del settore energetico possono influenzare l'occupazione direttamente nelle regioni legate all'energia e indirettamente attraverso investimenti e attività industriali. L'elenco degli indicatori include la produzione di giacimenti di petrolio greggio, che può aiutare il modello a riflettere i cambiamenti di quel ciclo.
Cosa offre Indicio allo nowcasting
Indicio è una piattaforma di previsione automatizzata progettata per rendere utilizzabile la modellazione avanzata senza una grande scienza dei dati interna. Le parti che contano di più per un payroll nowcast sono:
Modelli a frequenza mista per previsioni in tempo reale
Indicio supporta modelli di previsione a frequenza mista comunemente usati per il nowcasting, compresi gli approcci in stile MIDAS che traducono i segnali settimanali in un nowcast mensile.
Creazione automatizzata di modelli e backtesting
Indicio enfatizza l'automazione e la verifica attraverso il backtesting e il confronto dei modelli, in modo da poter valutare quale specifica offre le migliori prestazioni piuttosto che selezionare un modello per intuizione.
Previsioni spiegabili per la fiducia degli stakeholder
Indicio include funzionalità di spiegabilità che quantificano e visualizzano quali fattori spingono una previsione verso l'alto o verso il basso, comprese le visualizzazioni dello stile dei contributi e i grafici in stile SHAP.
Insieme, queste funzionalità rendono operativo il nowcasting: puoi aggiornare il modello man mano che arrivano nuove versioni settimanali e comunque spiegare cosa è stato spostato.
Come il modello produce un nowcast di gennaio 2026 senza ipotesi di codifica rigida
L'approccio a frequenza mista di Indicio è progettato esattamente per questa configurazione: gli indicatori settimanali e mensili vengono combinati per produrre una stima mensile per le serie di variazioni delle retribuzioni. Il flusso di lavoro MIDAS della piattaforma è progettato per utilizzare informazioni ad alta frequenza per stimare i prossimi rilasci a bassa frequenza.
L'output è una previsione per la prossima stampa delle buste paga che si aggiorna man mano che arrivano nuovi indicatori settimanali, non un numero corretto manualmente.
Ultima previsione rispetto al consenso del mercato
Indicio produce due visualizzazioni utili dello stesso nowcast. Innanzitutto, la migliore specifica MIDAS singola fornisce una stima puntuale per la modifica delle retribuzioni di gennaio 2026. In secondo luogo, Indicio può generare un nowcast ponderato che unisce i risultati del modello in un'unica stima consolidata.
In questo periodo, la previsione ponderata di Indicio per gennaio 2026 è di 64.014 posti di lavoro.
Per confrontarlo con la visione prevalente del mercato, l'attuale aspettativa di consenso è di 70.000 posti di lavoro.
Ciò pone l'Indicio, ora ponderato, di 5.986 posti di lavoro al di sotto del consenso, circa l'8,6% in meno. Il punto non è «battere il consenso» per lo sport. Il punto è che un nowcast a frequenza mista si aggiorna con segnali settimanali e la visualizzazione ponderata fornisce ai team di pianificazione una stima stabile che reagisce comunque alle nuove informazioni, senza impegnarsi eccessivamente su un singolo modello.
Come spiegare il nowcast ai dirigenti e ai team di pianificazione
Le funzionalità di previsione spiegabili di Indicio rendono un nowcast utilizzabile all'esterno del team di analisi perché collegano l'output ai driver che le parti interessate già comprendono. Indicio descrive la spiegabilità in termini di quantificazione del contributo di ciascun conducente e di indicazione dei fattori che agiscono da driver o barriere all'orizzonte.
Per un payroll nowcast, la storia di solito rientra in uno dei tre schemi seguenti:
Pattern A: domina il segnale dei licenziamenti - i sinistri aumentano e il nowcast scende anche se altre serie di attività sono stabili.
Schema B: la domanda si attenua per prima - le vendite e gli indicatori di flusso nello stesso negozio si indeboliscono per primi e i reclami seguono in seguito. Il modello spesso coglie il cambiamento in anticipo.
Pattern C: la liquidità si restringe - i depositi e le misure di bilancio si deteriorano, gli indicatori di attività si attenuano e le assunzioni rispondono con un ritardo.
Una visualizzazione del conducente ti consente di dire non solo cos'è il nowcast, ma perché è passato dalla settimana scorsa a questa settimana.
Come convalidare un payroll non agricolo nowcast
Non si può giudicare un nowcast da una sola stampa. La credibilità deriva da una convalida ripetibile.
1) Backtesting pseudo in tempo reale
Verifica il modello storicamente utilizzando solo i dati che sarebbero stati disponibili prima di ogni data di rilascio delle retribuzioni. Indicio supporta il calcolo di punteggi non campionari e il confronto dei modelli come parte del suo flusso di lavoro per la creazione di modelli.
2) Controlli di stabilità
Rimuovete un canale alla volta e verificate che l'uscita non si comprima:
- rimuovere reclami
- rimuovere il proxy di domanda
- rimuovere i dati bancari
- rimuovere gli indicatori di flusso
Un modello robusto si degrada con grazia.
3) Sanità mentale del conducente
Usa la spiegabilità per confermare che il modello non attribuisce le oscillazioni dei salari a fattori insensati. Se i segnali cambiano continuamente o i contributi salgono vertiginosamente, spesso si tratta di un segno di sovradimensionamento.
Conclusioni chiave
- Le buste paga non agricole sono un obiettivo ideale per il nowcast perché la stampa è mensile ma i segnali migliori arrivano settimanalmente.
- I modelli MIDAS sono progettati per configurazioni a frequenza mista e di solito superano gli approcci che si basano sull'aggregazione dei dati settimanali in medie mensili.
- Nel nostro modello bake off (valutato da MAPE), il miglior modello MIDAS ha fornito un risultato fuori campione ponderato del 75% contro l'89% per il pool non MIDAS, evidenziando il valore della conservazione delle informazioni ad alta frequenza.
- La spiegabilità non è facoltativa se un nowcast è destinato a influenzare le decisioni. L'approccio di Indicio consiste nel quantificare i contributi dei driver e rendere il modello interpretabile.
- Il nowcast ponderato su Indicio (64.014) è inferiore al consenso di Trading Economics (70.000) e la differenza è spiegabile attraverso i driver ad alta frequenza.
