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Cullen Roche
Fundador e CIO @disciplinefunds 📊 | Autor @pragcap 📖 | PM da DSCF 💰 | Duração Definida Investimento ⌛ | Board na empresa Cambria ETFs 💸
Adoro esta analogia no novo livro de @dollarsanddata "A Escada da Riqueza".
O dinheiro é como sal. Não fará das suas refeições uma refeição de estrela Michelin, mas irá realçar todas as suas experiências de uma forma que você prefere.
Ele também discute como isso se relaciona com os 5 Tipos de Riqueza de @SahilBloom.
Dois dos melhores livros que li este ano.

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Uma analogia útil para entender a pesquisa mensal de emprego em comparação com o QCEW (os dados finais de emprego emitidos pelo estado) é uma linha de apostas esportivas.
Uma linha de apostas é uma estimativa inicial—uma previsão baseada em informações incompletas ou preliminares. Da mesma forma, o relatório mensal de trabalho é uma estimativa baseada em dados de pesquisa, que são limitados e sujeitos a revisão. À medida que o jogo avança, os oddsmakers ajustam a linha em tempo real à medida que mais informações se tornam disponíveis—assim como os números de emprego são revisados nos meses subsequentes. Eventualmente, o jogo termina, e sabemos o resultado real. Esse resultado final é como o QCEW: reflete os dados reais de emprego reportados pelos empregadores aos estados e é muito mais abrangente.
Essas revisões não são "erros"—são refinamentos baseados em dados melhores. Às vezes, a estimativa inicial está muito distante; outras vezes, está próxima. Mas em todos os casos, as revisões—e, em última análise, o QCEW—nos aproximam da verdade.
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Não acho que nada disso seja tão controverso. O mercado de trabalho está fraco porque:
1) A economia ainda está voltando aos níveis pré-covid. Isso tem sido aparente em todos os dados de trabalho, como ajuda temporária, horas trabalhadas, taxa de desistência, ganhos por hora, etc. Tudo tem estado fraco por mais de 18 meses.
2) A IA está começando a reduzir a necessidade de novas contratações e pode rapidamente se transformar em cortes de empregos em larga escala. Este é um risco muito sério para a demanda agregada que está sendo amplamente ignorado.
3) As tarifas são ridículas e criaram incerteza. As implementações reais têm sido bastante modestas até agora, mas a incerteza sobre as tarifas criou uma desaceleração nas contratações.
Nada disso é o fim do mundo, mas não vejo como qualquer uma dessas coisas seja chocante também. ¯\_(ツ)_/¯
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Sim, o relatório do BLS é especialmente ruidoso em uma base mensal, mas essa suavidade não é uma surpresa. Os dados de emprego do ISM, Indeed e ADP fornecidos pelo setor privado confirmam tudo o que o relatório do BLS diz esta manhã.
E apesar de as pessoas ignorarem o ADP todos os meses, é notavelmente semelhante em uma base anual ao relatório do BLS.

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Qual é a causa da grande revisão do trabalho?
@TheStalwart e @tracyalloway tivemos um fantástico episódio de Odd Lots no início deste ano com o chefe do BLS sobre como os cortes orçamentários e os declínios na resposta da pesquisa tornaram a coleta de dados cada vez mais difícil/imprecisa.
O congelamento das contratações federais provavelmente reduziu os recursos disponíveis para compilar e verificar dados administrativos dos governos estaduais e locais. Isso poderia ter levado a uma superestimação inicial das folhas de pagamento (por exemplo, incluindo registros desatualizados ou incompletos), que foi corrigida na revisão assim que os dados atualizados foram recebidos. O calendário desta revisão (início de agosto de 2025) está alinhado com o final de um ciclo orçamental ou de reporte em que tais correções podem ser finalizadas.
Além disso, as mudanças simultâneas de emprego da política de imigração e o relato de ganhos nascidos no país e perdas nascidas no exterior poderiam exacerbar o problema se os sistemas administrativos lutassem para reclassificar os trabalhadores em meio a rápidas mudanças políticas.
Não é um grande negócio IMO. É difícil obter dados de emprego em tempo real. O BLS faz um bom trabalho com seus recursos limitados e, embora as revisões mais precisas atrasem, ele ainda acerta no final.
A grande lição é tratar os dados mensais de emprego com leveza e os dados trimestrais agregados com sobrepeso para uma melhor perspetiva.
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