Munkanélküliség: Milyen hatásai vannak a gazdaságra, tőzsdére?

Cikkünkben a munkanélküliség témakörét tekintjük át. Elsősorban a gazdaságra gyakorolt hatás szempontjából, illetve befektetői szempontból vizsgáljuk, azaz beszélünk arról, hogy mit jelent a munkanélküliségi ráta, hogyan számítják, szó lesz arról, hogy mennyire megbízhatóan képes előre jelezni a gazdasági folyamatokat, és arra a kérdésre is választ kaphatsz, hogy a befektetési eszközök (ingatlan, részvény, kötvény) árazására milyen mértékben van hatással a munkanélküliségi ráta. Témáink:

• Munkanélküliség alapfogalmai
• A munkanélküliségi ráta számítása
• A munkanélküliség Magyarországon
• Munkanélküliség az Európai Unióban
• Munkanélküliség az Egyesült Államokban
• Mit jelez a munkanélküliség, a munkanélküliségi ráta?
• A cégalapítások és a következő év munkaerőpiaca
• Az alacsony munkanélküliségi ráta nem feltétlenül jó dolog
• Infláció vagy munkanélküliség: Melyik a jobb?
• Misery Index: a munkanélküliséget vagy a drágulást választod?
• A munkanélküliség és a tőzsdei hozamok
• A munkanélküli segélyt kérők száma előrejelzi a tőzsdei ármozgásokat?

Munkanélküliség alapfogalmai

Munkanélkülinek általában azokat az embereket nevezik egy gazdaságban, akik képesek dolgozni és szándékukban áll munkát vállalni. Ez azért fontos, mert a legtöbb országban a statisztikai hivatal kizár bizonyos személyeket a munkanélküliek köréből. A leggyakoribb kizárási ok az életkor, például gyerekek, nyugdíjasok nem részei a munkaerő állománynak, így a munkanélküliség kiszámítása során sem veszik figyelembe őket. Az életkor mellett a rokkantság, fogyatékosság, betegség, anyaság is eredményezheti azt, hogy időszakosan vagy tartósan egy személy nem része a munkaerő-állománynak. A fenti tényezők jellemzően a képesek dolgozni kategóriába tartoznak, de vannak olyan személyek is, akiknek nem áll szándékában munkát keresni, így ők sem részei a munkanélküliségi statisztikáknak.

A munkanélküliségi ráta számítása

A fentiek szerint, eltérő szabályok alapján, az országok statisztikai hivatalai megállapítják a munkaerő-állományt és a munkanélküliek számát. A munkanélküliségi ráta pedig a munkanélküliek száma és a munkaerő-állomány hányadosa alapján állapítható meg.

A munkanélküliség Magyarországon

A munkanélküliséggel kapcsolatos adatokat Magyarországon a KSH teszi közzé. A legújabb adatok alapján Magyarországon 3,5% volt a munkanélküliségi ráta, de országrészenként nagyobb eltérést tapasztalhatunk. Néhány példa különböző megyékre a KSH adattábláiból:

• Fejér megye 2,6%-os munkanélküliségi ráta.
• Komárom-Esztergom megye 1,5%-os munkanélküliségi ráta.
• Veszprém megye 2,6%-os munkanélküliségi ráta.
• Győr-Moson Sopron megye 1,5%-os munkanélküliségi ráta.
• Baranya megye 6,5%-os munkanélküliségi ráta.
• Somogy megye 3,4%-os munkanélküliségi ráta.
• Nógrád megye 8,8%-os munkanélküliségi ráta.
• Szabolcs-Szatmár-Bereg megye 9%-os munkanélküliségi ráta.

Az alábbi grafikonon jól áttekinthető, hogyan változott a munkanélküliség, a munkanélküliségi ráta Magyarországon. A 2008-as gazdasági válság időszakában jelentős növekedést láttunk, majd éveken keresztül csökkent a munkanélküliségi ráta. A koronavírus okozta gazdasági válság (2020) pillanatnyi emelkedést idézett elő a munkanélküliségi rátában.

forrás: https://tradingeconomics.com/hungary/unemployment-rate

Munkanélküliség az Európai Unióban

Az Európai Unióban az EuroStat teszi közzé a munkanélküliségi adatokat. Országonként itt is nagy eltéréseket tapasztalhatunk. A hazai munkanélküliségi ráta a legalacsonyabbak közé sorolható. Például 2020-ban a hazai 3,4%-os munkanélküliség rátánál csak Hollandiában (2,9%), Csehországban (3%) és Németországban (3,2%) volt alacsonyabb a munkanélküliségi ráta. A lista végén Horvátország (8,3%), Litvánia (9,4%), Olaszország (9,8%) Spanyolország (13,8%) tartózkodik. Természetesen az adatok összehasonlítását egyedi tényezők nehezítik meg, például a Magyarországon indított közmunka program. Az Európai Unióban a munkanélküliségi ráta követi ugyanazt az irányt, amit a magyar adatok esetében láttunk, azaz 2008-ban növekvő, majd csökkenő rátát követhetünk. A 2020-as kiugrást után évtizedes mélységben, 6%-on a munkanélküliségi ráta.

forrás: https://tradingeconomics.com/european

Munkanélküliség az Egyesült Államokban

Az alábbi grafikonon az Egyesült Államok munkanélküliségi rátája követhető nyomon. A görbe lefutása hasonló, azzal a különbséggel, hogy 2008-ban előbb kezdett el emelkedni a munkanélküliségi ráta (onnan indult a válság), és a koronavírus időszakában lényegesen nagyobb lett a munkanélküliségi ráta az Egyesült Államokban.

forrás: https://tradingeconomics.com/united-states

Mit jelez a munkanélküliség, a munkanélküliségi ráta?

A munkanélküliségi adatok egy gazdaság állapotáról fontos képet adnak. Az adatok jelentősége kiemelt, hiszen kormányzati fiskális és monetáris döntések is kapcsolódnak ezekhez, melyek jelentősen befolyásolhatják a befektetési eszközök árazását. A fentieken túl, összefüggést vélhetünk felfedezni a gazdasági válságok, recessziók és a munkanélküliség változása között, bár az előre jelző szerepe nem egyértelmű a munkanélküliségi rátának. Ugyanakkor arra is vannak példák, hogy befektetési stratégiák a munkanélküliségi ráta változása alapján változtatják a befektetési portófólió összetételét (példát itt találsz). Nézzük tehát melyek a legfontosabb jelzései a munkanélküliségi rátának.

Bár kétségtelen, hogy az alacsony munkanélküliségi rátának pozitív a megítélése, hiszen azt jelzi, hogy gazdasági növekedés, növekvő jólét van az országban. Ugyanakkor a gazdasági növekedés nem tartható fent végtelenségig, mert az ország számára rendelkezésre álló erőforrások végesek. Ezen véges erőforrások egyike a munkaerő, és az évtizedes mélységben, történelmi mélyponton levő munkanélküliségi ráta arra hívja fel a figyelmet, hogy elfogyott a munkaerő. Innentől kezdve tehát nem lesz jelentős gazdasági növekedés úgy, hogy új munkaerőt vonnak be a termelésbe, szolgáltatásokba. Innentől kezdve a termelékenység növelésével lehet gazdasági növekedést elérni.

A csökkenő munkanélküliség jelzi, hogy a gazdaságban elfogy a munkaerő. Ez nagyobb versenyt és növekvő béreket eredményez. A bérnövekedést jellemzően jó dologként értékeljük, azonban ha a munkaerő elfogy, a bérnövekedés felgyorsul. A vállalkozások a bérköltségeiket beépítik a termékek árába, így az infláció növekedésnek indul. Szélsőséges esetben egy ár-bér spirál alakul ki, mely magas inflációhoz vezet. Az infláció és a munkanélküliségi ráta között tehát negatív kapcsolat mutatható ki. Az alábbi képen jól láthatod a munkanélküliség és az infláció közötti fordított összefüggést, azaz magas a munkanélküliség (kék színnel), de az infláció alacsony (piros színnel).

forrás: Fred

Vannak arra vonatkozó megfigyelések, hogy az alacsony munkanélküliségi ráta előbb utóbb recessziót eredményez. Ennek oka a növekvő infláció, melyre a jegybankok monetáris szigorítással reagálnak. A monetáris szigorítás pedig csökkenti a gazdasági aktivitást és a kockázatos eszközök árfolyamára alapvetően negatívan hat.

A fentiekben tehát megbeszéltük, hogy egy országban a gazdasági növekedés során folyamatosan csökken a munkanélküliség, amíg elérünk egy határt, azaz elfogy a munkaerő. Az alábbi képen erre láthatsz példát, azaz a 2008-2009-es gazdasági válság során jelentősen megnövekedett a munkanélküliségi ráta, majd szépen lassan csökkenésnek indult.

forrás: https://fred.stlouisfed.org/series/UNRATE

Az alábbi táblázatban az utóbbi hét recesszió előtti munkanélküliségi ráta mélypontokat láthatod.

Időpont	Munkanélküliségi ráta mélypont
2007. március	4,4%
2000. április	3,84%
1989. március	5,04%
1980. december	7,19%
1979. május	5,61%
1973. október	4,6%
1969. február	3,36%

Az alábbi képen a 4%-os munkanélküliségi ráta szintet a piros vízszintes vonal jelöli. A recessziókat a szürke területek jelzik. Illetve megjelöltem néhány helyet, amikor a válság előtt nem érte el a munkanélküliségi ráta a 4%-os szintet. Ehhez érdemes hozzátenni, hogy a recessziók bekövetkezési oka nem mindig a nagy növekedés, jó példa erre a dotkom lufi, a koronavírus. Ezekben az estekben a recesszió egész más okok miatt következett be.

A fenti összefüggésről a Fed egyik munkatársa, Kevin L. Kliesen is írt egy tanulmányt. Ebben megállapítja, hogy a munkanélküliségi ráta 4%-os szintre történő visszaesése megbízható jele lehet a közelgő recessziónak. Mindazonáltal időzítésre ez a mutató sem alkalmas, hiszen ha a példákat megnézzük, látható, hogy hosszú hónapokon keresztül nem változik a munkanélküliségi ráta a recessziót megelőzően. Befektetési stratégiákban (ahogy erre itt mutattam példát) éppen ezért azokra az időszakokra fókuszálnak, amikor a munkanélküliségi ráta az elmúlt évek átlaga fölé emelkedik.

A cégalapítások és a következő év munkaerőpiaca

Az Are Business Applications Early Economic Indicators? cím alatti vizsgálatban az induló vállalkozások száma és a következő év munkaerőpiaci statisztikáig közötti összefüggést kutatták 2004-2022 közötti időszakon. Arra a kérdésre keresték a választ, hogy az induló vállalkozások száma, a cégalapítások száma képes-e előre jelezni a következő 12 hónap gazdasági aktivitását, foglalkoztatottsági adatait. A vizsgálathoz az Egyesült Államok statisztikai hivatala (Census Bureau’s Business Formation Statistics) által hetente, illetve havonta közzétett induló vállalkozások száma adattáblákat használták fel, az ún. High-Propensity Business Applications (HBA) adatokat dolgozták fel, lásd alábbi képen.

forrás: Fred

A HBA olyan induló vállalkozásokat jelöl, melyek esetében nagy a valószínűsége annak, hogy alkalmazottakat vesznek fel. Ennek oka, hogy már kezdeményezték az alkalmazottak felvételét vagy olyan iparágban működik a vállalkozás, ahol alkalmazottak felvétele szükségszerű a működéshez. A vizsgálataik azt mutatják, hogy a HBA kategóriába tartozó vállalkozások esetében 27 százalék a valószínűsége, hogy munkahelyek jönnek létre 8 negyedéves időszakon belül. Ezzel szemben a nem HBA kategóriába tartozó cégeknél csak az esetek 3,8 százalékában jön létre új munkahely.

Az alábbi képen látható, hogy a HBA és a foglalkoztatottság (NFP, azaz non farm payroll) között pozitív a korreláció, a korrelációs együttható a -12 hónapnál 0,6-os, ami gazdasági adatoknál magas megbízhatóságnak tekinthető (magyarázat itt). Ez tulajdonképpen azt jelenti, hogy a HBA változása és a 12 hónap múlva megjelenő foglalkoztatottsági adatok között pozitív a kapcsolat. Ha növekszik az újonnan indított vállalkozások száma (HBA típusú), akkor ezek a cégek új alkalmazottakat vesznek fel, és ezek az adatok a következő 5-12 hónapban megjelennek a munkaerőpiaci adatokban, például a non far payroll adatközlésben

 Fontos kiemelni, hogy a teljes vizsgálatból kivették a 2020-as adatokat, tekintettel arra, hogy a koronavírus válság óriási volatilitást okozott a HBA és a foglalkoztatottsági adatokban. A fentiek alapján már csak az a kérdés, hogy mit jelez a HBA jelenleg. Az alábbi ábrán 12 hónappal eltolva látható a HBA (kék) és a foglalkoztatottság összefüggése. Az elmúlt hónapokban a HBA emelkedést mutat, ami azt jelenti, hogy a következő hónapokra is erős munkaerőpiaci adatokra számíthatunk, azaz nincs jele annak ezek alapján, hogy a munkaerőpiaci kondíciók rosszabbodnak. Aktuális HBA adatokat itt tudjuk követni.

Összegezve a fenti vizsgálat eredményeit. Az adatokból statisztikailag szignifikánsan kimutatható, hogy az új vállalkozások számának növekedése és a jövőbeni munkaerőpiac között pozitív az összefüggés, de nemcsak a munkaerőpiaci összevetve találunk pozitív korrelációt, hanem gazdasági aktivitást mérő indikátorokkal (Principal Federal Economic Indicators), azaz a gazdasági aktivitás előrejelzésében is megbízható indikátornak tekinthető a HBA.

Infláció vagy munkanélküliség: Melyik a jobb?

Az infláció kialakulásának alapvetően két jól elkülöníthető oka van. Az egyik a keresleti okokra visszavezethető infláció, mely szorosan összefügg a gazdasági növekedéssel, és így a munkaerőpiaccal is. Azonban időről időre kínálati sokkok is okozhatnak inflációt, és ilyenkor egy nem helyettesíthető termék, például az olaj, az áram, a gáz árának drágulása is jelentős inflációt eredményezhet. A jelenlegi helyzetben alapvetően ez a kettősség jellemzi a magas inflációt, így Európában, hazánkban a keresleti okok mellett kínálati sokkokra visszavezethető elemei is vannak az inflációnak. Ezzel szemben az Egyesült Államokban sokkal inkább keresleti okokra vezethető vissza az infláció. A keresleti okokra visszavezethető infláció elsődleges oka az erőforrások korlátozottsága, azaz nincs elegendő erőforrás a pillanatnyinál nagyobb gazdasági teljesítmény eléréséhez. Ez alapvetően a munkaerőt jelentené, azaz ahogy az alábbi képen látható, történelmi csúcson a foglalkoztatottság (153 millió álláshely).

Forrás: https://fred.stlouisfed.org/series/PAYEMS

Történelmi magasságokban a betöltetlen álláshelyek száma (10,7 millió).

forrás: https://fred.stlouisfed.org/series/JTSJOL

Illetve mélyponton van a munkanélküliségi ráta.

forrás: https://fred.stlouisfed.org/series/UNRATE

A közgazdaságtan alapvető összefüggései közé tartozik, hogy a munkanélküliségi ráta és az infláció között inverz kapcsolat van, azaz csökkenő munkanélküliségi ráta, növekvő inflációt eredményez. A növekvő foglalkoztatottság eredménye ugyanis a béremelkedés, a vállaltok költségeinek növekedése, melyet előbb utóbb a termékek árába is beépítenek, így a növekvő foglalkoztatottságot áremelkedés, infláció követi. Extrém esetekben olyan mértékű gazdasági növekedés is kialakulhat, hogy az ország gazdasága teljes foglalkoztatottság állapotába kerül, ilyen helyzetben a bérek meredeken emelkednek, és ez együtt jár a termékek árának meredek emelkedésével (a növekvő bérköltségek miatt a cégek emelik az áraikat), így egyfajta ár-bér spirál alakul ki. Az alábbi képen jól láthatod a munkanélküliség és az infláció közötti fordított összefüggést, azaz magas a munkanélküliség (kék színnel), de az infláció alacsony (piros színnel).

forrás: Fred

A fentiekre a Fed több alkalommal is felhívta a figyelmet, lásd alábbi idézetet Jerome Powell Fed elnöktől, aki arról beszél, hogy a túl sokan dolgoznak az Egyesült Államokban, és örülne neki, ha lenne fájdalommentes megoldása a problémának, de nincs.

„We’re never going to say that are too many people working, but the real point is this, inflation, what we hear from people when we meet with them is that they really are suffering from inflation. And if we want to set ourselves up really light the way to another period of a very strong labor market, we have got to get inflation behind us. I wish there were a painless way to do that, there isn’t.”

„How long? I mean it really depends on how long it takes for wages and more than that, prices, to come down for inflation to come down. And so what you see in our projections today is that inflation moves down significantly over the course of next year and then more the next year after that. And I think once you’re on that path, that’s a good thing, and things will start to feel better to people, they’ll feel lower inflation, they’ll feel the economy is improving, and also, if our projections are close to right, you’ll see that the costs in unemployment are, they’re meaningful, and they’re certainly very meaningful to the people who lose their jobs, and we talk about that in our meetings quite a lot.” forrás: Fed

Misery Index: a munkanélküliséget vagy a drágulást választod?

Nagyon úgy tűnik tehát, hogy az infláció-csökkentés alapvetően a munkanélküliségi ráta növekedésével jár, de vajon mit érzünk fájdalmasabbnak: a növekvő árakat vagy a pénzkereseti lehetőségünk elveszítését? A témával kapcsolatos első megfigyeléseket már 50 évvel ezelőtt elvégezték. Arthur Okun közgazdász ekkora alkotta meg az ún. Misery Index-et. Ennek lényege, hogy adjuk össze a munkanélküliségi rátát és az inflációt, így ez jól kifejezi, hogy mekkora probléma van a gazdaságban. A 2022-es adatokból eddig azt tudjuk, hogy októberben 3,7% volt a munkanélküliségi ráta az Egyesült Államokban, az infláció pedig 7,7% (októberben), így a kettő összege 11,4%. Az alábbi képen már az infláció és a munkanélküliségi ráta összege látszik a görbén. Ebből kiderül, hogy 2011-ben 12% volt az összege a két tényezőnek, azaz a jelenleginél rosszabb gazdasági helyzetet kapunk, mert bár az infláció alacsonyabb volt, de a munkanélküliségi ráta magasabb.

Az alábbi képen a hazai Misery Indexet követhetjük nyomon. A 2009-2012 közötti időszak magas értéke nagyrészt a magas munkanélküliségi rátával magyarázható. Ugyanakkor 2022-ben a munkanélküliségi ráta kb. 3,8%, az infláció kb. 15% lesz, így a Misery Index értéke kb. 19%, azaz jelentősen túllépjük a 2008-2009 utáni válságot. Ebben a tekintetben tehát a jelenlegi helyzet a lakosságra nézve lényegesen negatívabb.

Vizsgálatok azonban arra is rámutatnak, hogy a munkanélküliségi ráta növekedése sokkal nagyobb fájdalmat okoz a lakosságnak, mint az árak drágulása.

A munkanélküliség jobban fáj, mint az infláció?

A témával kapcsolatban több kutatás is készült az elmúlt évtizedekben. Az egyik átfogó vizsgálatot „Preferences over Inflation and Unemployment: Evidence from Surveys of Happiness” cím alatt találjuk. Ebben 300.000 ember megkérdezésén alapuló eredményeket összegeztek. Ezek végkövetkeztetése:

„a 1-percentage-point increase in the unemployment rate had an equivalent impact on happiness as a 1.97-point increase in the inflation rate”. Azaz 1 százalék növekedés a munkanélküliségi rátában megközelítőleg ugyanolyan negatív társadalmi hasát vált ki, mint a 2 százalékos infláció-növekedés. Tehát a munkahely elvesztése átlagosan kétszer olyan fájdalmas, mint az árak drágulása.

A témával kapcsolatban egy másik vizsgálatot több európai országban végeztek el (The Happiness Trade-Off between Unemployment and Inflation). Ebben az anyagban az előzővel azonos eredményre jutottak, de: „Our estimates with European data imply tahat a 1 percentage point increase in the unemployment rate lowers well-being by more than fives times as much as a 1 percentage point increase i the inflation rate”. Eszerint tehát 1 százalék  munkanélküliségi ráta emelkedés 5% infláció növekedéssel egyenértékű.

A 2-1 (kék görbe), illetve 5-1 arányokkal (piros görbe) korrigáltam a hazai Misery Indexet, és ebből már egész más kép rajzolódik ki a jelenlegi helyzetről, azaz amíg korábban a munkanélküliségi ráta dominálta a Misery Index-et, lényegesen fájdalmasabb gazdasági helyzetben volt az ország, mint most, amikor az infláció dominál a Misery Indexben.

A teljes képhez tegyük hozzá, hogy a 2022-es inflációs adatot még nem tudjuk pontosan, és az alacsonyabb jövedelmű társadalmi réteget lényegesen jobban érinti az élelmiszerek inflációja, mely gyakorlatilag kétszerese az inflációnak.

A munkanélküli segélyt kérők száma előrejelzi a tőzsdei ármozgásokat?

Az Egyesült Államok munkaügyi hivatala (Department of Labor) minden héten csütörtökön közzé teszi, hogy az előző héten mennyien fordultak újonnan, első alkalommal munkanélküli segélyért az Egyesült Államokban. Az esemény a legtöbb gazdasági naptárban magas prioritású jelölést kap, és megfigyelhető az is, hogy a piaci reakciók jelentősek a hír közzétételét követően. Az alábbi képen a Fed adatbázisában látjuk a heti újonnan munkanélküli segélyért folyamodók számát (angolul initial claims), mely válságok alatt magasabb 400-700 ezer fő közötti értéket vesz fel, konjunktúra időszakában értelemszerűen alacsonyabb az érték. A szürke területe jelölik azokat az időszakokat, amikor az Egyesült Államok gazdasága recesszióban volt.

forrás: https://fred.stlouisfed.org/series/ICSA

Szándékosan hagytam le a fenti ábráról az utóbbi két évet, ugyanis a koronavírus okozta gazdasági válság hatására hetek alatt több millió ember veszítette el a munkáját, így a csúcson hetente 6 millió ember folyamodott újonnan munkanélküli segélyért, lásd alábbi képen.

forrás: https://fred.stlouisfed.org/series/ICSA

Az alábbi képen a forexfactory.com makronaptárát látjuk, ahol kék színnel a tényadat, sárga jelöléssel az elemzői várakozások is követhetők. Az eheti adatra az elemzők 376.000 fős értéket várnak, a tényadat még nem jelent meg.

forrás: forexfactory.com

A piaci reakciók sem maradnak el. Az alábbi képen az EUR/USD órás grafikonján látjuk, hogy az időszak alatt jelentősen megnőtt a volatilitás (lásd jelölt helyen a gyertyák alsó kanócát). Ezekben az időszakokban a kereskedési forgalom is megnő, és a helyzetet a brókercégek is kihasználják, szépen széthúzzák a spreadet, hogy több bevételük legyen a sok ügyletkötésből. Nemcsak devizákon, de a tőzsdéken is érezhető a hatása az eseményeknek, azaz úgy tűnhet az adatokból, hogy nagyon sok kereskedő igazítja a lépését az eseményhez. Kérdés csak az, hogy van-e bármiféle előrejelzős szerepe a közzétett adatoknak.

Van összefüggés a tőzsdei hozamok és a heti újonnan munkanélküli segélyért folyamodók számában?

Ha abból indulunk ki, hogy a gazdasági médiában nagy hírértéke van a közzétett adatnak, azt gondolhatjuk, hogy egy fontos eseményről beszélhetünk, mely vélhetően befolyásolja a következő napok ármozgását. Ha megvizsgálunk egy-egy pontot, akkor akár láthatjuk is az összefüggést a következő napi tőzsdei hozamok és az újonnan munkanélküli segélyért folyamodók száma között. Ezek azonban inkább tekinthetők feltételezésnek, mint valódi bizonyítéknak. Ugyanakkor a témában részletes korrelációs vizsgálatokat is készítettek. Ezek célja, hogy a tőzsdei hozamok és a heti újonnan munkanélküli segélyért folyamodók száma közötti korrelációt kimutassák. A korrelációs vizsgálatok eredménye jellemzően egy -1 és 1 közötti szám, melyet az alábbiak szerint értelmezhetünk:

• 1 vagy egyhez közeli érték esetén a két tényező között szoros, lineáris összefüggés figyelhető meg, a két tényező együtt változik.
• Nulla vagy nulla közeli érték esetén a két tényező között nincs lineáris összefüggés, egymástól függetlenek.
• Negatív érték esetén a két tényező között van összefüggés, de ellentétes irányú.

Az alábbi grafikonon egy 1993-2018 közötti vizsgálat eredménye látható. Ezen a grafikonon a következő oszlopok vonatkoznak a heti újonnan munkanélküli segélyért folyamodók számára:

• Initial Claims SA: heti újonnan munkanélküli segélyért folyamodók száma, szezonálisan igazított
• Initial Claims NSA: heti újonnan munkanélküli segélyért folyamodók száma, szezonálisan nincs kiigazítva
• Change in Initial Claims SA: heti újonnan munkanélküli segélyért folyamodók számának változása az előző héthez képest, szezonálisan igazított
• Change in Initial Claims NSA: heti újonnan munkanélküli segélyért folyamodók számának változása az előző héthez képest, szezonálisan nincs kiigazítva

A grafikon y tengelyén a korrelációs együttható olvasható le, az x tengelyen pedig több különböző esetet is megvizsgáltak:

• Next week: a segélykérők száma/változása és az S&P500 index hozama a következő hétig.
• Prior close to close:  a segélykérők száma/változása és az S&P500 index hozama az előző napi zárás és közzététel napjának zárása között.
• Prior close to open:  a segélykérők száma/változása és az S&P500 index hozama az előző napi zárás és közzététel napjának nyitása között.
• Open to close: a segélykérők száma/változása és az S&P500 index hozama a közzététel napjának nyitása és a zárásig tartó időszak alatt.
• Open to 2close: a segélykérők száma/változása és az S&P500 index hozama a közzététel napjának nyitása és a következő nap zárásig tartó időszak alatt.

A fentiekhez annyit tennék hozzá, hogy a heti újonnan munkanélküli segélykérők számát csütörtökönként 14:30-kor teszik közzé, de az amerikai részvénypiac 15:30-kor nyit. Az open to close esetben 15:30-22:00 közötti hozamot vizsgáljuk, az open to 2close esetben a 15:30 és a következő nap (péntek) zárása (22:00) közötti tőzsdei hozamot vizsgáljuk.

Ahogy látható, lineáris kapcsolat alig mutatható ki, azaz nincs lineáris összefüggés a segélykérelemért folyamodók száma/változása és a következő napok tőzsdei hozama között. A fenti korrelációs vizsgálat alapvetően arra szolgál, hogy lineáris kapcsolatot keressünk. Ezalatt például azt értjük, hogy az egyik tényező 10%-os növekedése 20%-os növekedést idéz elő a másik tényezőben. Például az adókulcsok 10%-os növekedése 20%-os adóbevétel növekedést idéz elő. Ha ez egy lineáris összefüggés, akkor az adókulcsok 20%-os emelkedése 40%-os adóbevétel növekedést idéz elő. Az alábbi egyenessel lehetne jellemezni ezt a lineáris összefüggést.

Ilyen lineáris összefüggés tehát nincs a munkanélküli segélyért folyamodók száma és a következő napi tőzsdei hozamok között. Ugyanakkor az élet számos területén láthatunk arra példákat, hogy nem lineáris a kapcsolat két változó között. A fenti példát folytatva mi történik akkor, ha az adókulcsot tovább, 100%-ra emeljük? A lineáris regresszió alapján azt gondolnánk, hogy így maximalizálhatná az adóbevételét az állam, holott a valóságban ebben a pontban nulla lenne az adóbevétele az államnak, mivel az emberek nem fizetnék be. Az adókulcs mértéke és az adóbevétel között tehát sokkal inkább egy az alábbi képen látható kapcsolat van.

A fenti egy jó példa arra az esetre, ha két tényező között van kapcsolat, de nem lineáris.

A nem lineáris kapcsolatok kimutatása már lényegesen nehezebb. Az egyik lehetséges megoldás, hogy a munkanélküli segélykérelemért folyamodók számának változását felosztjuk 10 részre, és az egyes decilisekben vizsgáljuk a tőzsdei hozamokat. Az alábbi kép x tengelyén a segélykérők számának változását látod felosztva. A Biggest Drop alatt azok az esetek kerültek feltüntetésre, amikor a munkanélküli segélykérelemért folyamodók száma a legnagyobb mértékben esett vissza. A Biggest Jump pedig azokat az esetetek (összes eset 10%) tartalmazza, amikor egyik hétről a másikra a legnagyobbat ugrott a munkanélküli segélykérelemért folyamodók száma. A szürke görbe mutatja, hogy az adott kategóriában mennyit változott a segélykérelemért folyamodók száma. A Biggest Drop esetében értelemszerűen ez negatív (átlagosan -10%, jobb értéktengely), és a Bippest Jump kategóriában a legnagyobb (átlagosan 10%).

A piros hasábok pedig az adott decilis átlaghozamát mutatják az adott időszak alatt. Az összes eset 10 százalékában, amikor a legnagyobb mértékben esett a munkanélküli segélykérelemért folyamodók száma, az átlagos tőzsdei hozam 0,1% alatt volt (Biggest Drops oszlop). Hasonló tőzsdei hozamokkal találkozunk a Biggest Jumps oszlopban is, azaz nem lineáris összefüggést sem tudunk felfedezni az adatokban. Ne zavarjon meg a senkit a 8-as kategória kiemelkedő hozam. Ez valószínűleg csak a véletlennek köszönhető.

Összegezve a fentieket, azt láthatjuk, hogy a korrelációs vizsgálatok nem támasztják alá azt az általánosan elterjedt nézetet, hogy a heti újonnan munkanélküli segélykérelemért folyamodók száma, vagy annak változása egy fontos adat lenne. Előrejelző képessége a következő napokra vonatkozóan szinte kimutathatatlan, nemcsak lineáris, de nem lineáris összefüggést sem találtunk. A fentiek ellenére semmi szokatlan nincs abban, hogy a hír közzétételét követően a piacokon megugrik a volatilitás. A hírkereskedők pozícióit látjuk a piacon megjelenni ilyenkor. Abban sincs semmi különös, hogy az újságírók, elemzők a tőzsdei emelkedést, vagy épp a tőzsdék esését a pozitív/negatív munkanélküli adattal indokolják meg. Ezek csak utólagos magyarázatok, és alapvetően nem az adat mozgatja a tőzsdéket. Eugene Fama, a hatékony piacok elméletét megalkotó közgazdásznak az a véleménye ezzel kapcsolatban, hogy minden nap hallunk sztorikat a részvények mozgásával kapcsolatban, és ezek a sztorik minden nap mások. Ennek oka, hogy a történeteket/híreket a tények bekövetkezése után gyártják.

Legyünk arra is tekintettel, hogy egyes iparági szereplők érdeke, hogy a hírkereskedést eredményesnek állítsák be, hiszen a hírek alatt megugrik a kereskedési forgalom és a spreadet is tágítani lehet, mely mind plusz bevételt jelent egyes market maker brókercégeknek. A hírek részvénypiacra gyakorolt hatásaival az alábbi bejegyzésekben foglalkoztunk:

• Hogyan kövessük a piacot, milyen tőzsdehíreket ne figyeljünk
• Gazdasági hírek: Előrejelzik a tőzsdén a rövid távú változásokat?