Payrolls – nejdůležitější makro číslo měsíce a trh je podruhé “vedle jak ta jedle”

Trh již podruhé v řadě zcela minul terč a to v případě nejdůležitějšího makroekonomického čísla měsíce, kterým je přírůstek nových pracovních míst v USA – tzv. payrolls.

Přeloženo do řeči konkrétních to znamená, že ani jeden z analytiků v rámci průzkumu dělaného agenturou Bloomberg (jde o 90 lidí) nedokázal podruhé za sebou payrolls trefit, přičemž tzv. tržní konsensus (medián) byl “mimo” podruhé o více než 100 tisíc (což je zhruba na úrovni jedné směrodatné odchylky). To není zrovna malá chyba v odhadu, uvědomíme-li si o jak důležité číslo z pohledu změny globální tržní kapitalizace jde. Mimochodem právě díky nečekanému překvapení u payrolls se klíčový akciový index S&P500 dostal v pátek na svá historická maxima.
Nabízí se přitom několik vysvětlení, která objasňují, proč byl trh první pátek v měsíci ve svých odhadech tak “mimo”:

Vysvětlení č. 1. – navzdory technologickému pokroku a kouzly s velkým množstvím dat makroekonomové stále nejenže neumí přesně předpovídat budoucnost, ale dokonce ani současnost. Zde připomeňme, že v případě amerických payrolls jde o statistiky z trhu práce za uplynulý měsíc.

Vysvětlení č. 2 – data z trhu práce budou nakonec dodatečně revidována směrem k původním odhadům (což však už samozřejmě nebude nikoho zajímat). Nicméně zde je třeba upozornit, že následné revize (s výjimkou té první) jdou u payrolls stejně na vrub sezónnímu očišťování, což z fundamentálního hlediska není podstatné.

Vysvětlení č. 3 – ty skutečně dobré odhady neobsahuje tržní konsensus sbíraný agenturami Bloomberg či Reuters a tudíž nejsou fakticky publikovány. Je klidně možné, že některé finanční instituce (např. hedgové fondy) rovněž produkují odhady pro důležité americké makro statistky, avšak protože do jejich tvorby více investují, tak se o ně nechtějí dělit s ostatními a na Bloombergu či Reuteru je nenajdete.

Každopádně po dvojím analytickém selhání u tak důležitého čísla jako jsou payrolls by mělo dojít napříč trhem k procesu, který tak hezky popsal ve svém posledním bestselleru “Superforecasting” Phillip Tetlock. Analytici by se měli zavrtat do svých modelů a se znalostí nových dat zkusit najít chybu, resp. svou prognostickou schopnost zlepšit. Jedině tato náročná iterace, která může vést v řadě případů i k tomu, že staré modely (pro odhady payrolls) budou zcela zahozeny, může vést v budoucnu k lepším výsledkům a nebude se tak stávat, že trh bude při odhadu tak důležitého čísla dvakrát po sobě vedle jak ta jedle.