Having the stationary difference be

Having the stationary difference between the cumulative curves one can
suggest that the dynamic times series, which are obtained from the cumulative curves, are also
cointegrated. In other words, there exists a linear combination of the dynamic series which
creates an I(0) process.
Figure 3. Observed and predicted (CPI) inflation in the United States. Left panel – annual rate curves.
Right panel: cumulative curves.
Figure 4. The difference between the observed and predicted inflation presented in Figure 3.
We have analyzed the performance of the cumulative curve method for two countries.
Both examples demonstrate that one can easily obtain coefficients of linear lagged relationship
between inflation and the change in labor force, which provide excellent prediction for both
dynamic and cumulative inflation. As in physics, the success of this method can be only rooted
in the existence of a causal link between these macroeconomic variables. And similar to the
situation in the hard sciences, there is no ultimate proof of the existence of the link - only
statistical evidences obtained from numerous measurements with increasing accuracy. Hence, to
make the link more reliable one must extend relevant data set – both over time and across other
developed economies. Section 3 adds on four West European countries.
3. Unemployment in European countries
The linear and lagged relationships between inflation, unemployment, and the change in labor
15
force have been demonstrating an excellent performance for the largest (the United States, Japan,
Germany, and France) and smaller (Austria and Canada) world economies since the early 1960s.
These relationships are expected to be successful for other developed economies with similar
socio-economic structure. European countries provide a variety of features related to inflation
and unemployment as one can conclude from the economic statistics provided by the OECD.
This diversity includes periods of very high inflation accompanied by high unemployment,
periods of low inflation and unemployment, and other combinations complicated by transition
periods. It is a big challenge for any theory of inflation to explain the diversity of empirical facts.
Austria
It is convenient to start with Austria for four reasons. First, there are several alternative data sets
for all involved variables, which demonstrate the uncertainty of measurements as related to
definition. Second, we have already derived a model for Austria for the period between 1960
and 2003 (Kitov, 2007a), which is also discussed in Section 2. Recent readings (between 2004
and 2008) and alternative data sets allow validation of the previous model. Third, the length of
data set for Austria is around 50 years long what made it possible to test the model for
cointegration. Other European countries is this study are characterized by shorter periods of
measurement what effectively makes any test for cointegration unreliable. Fourth, it was found
that the Austrian data sets have a major break in 1986, when new units of measurements were
introduced by revisions to current definitions. The OECD (2008) provides the following
description of relevant breaks:
Series breaks: Employment data from 1994 are compatible with ILO guidelines and the time criterion
applied to classify persons as employed is reduced to 1 hour. Prior to 1994, armed forces were included
in the civilian labour force, in services. In 1987, a change occurred in the definition of the unemployed
where non-registered jobseekers were classified as unemployed if they had been seeking work in the last
four weeks and if they were available for work within four weeks. In previous surveys, the unemployment
concept excluded most unemployed persons not previously employed and most persons re-entering the
labour market.

Therefore, the model for Austria is an instructive one and evidences that there were no
structural breaks in terms of the change in underlying economic processes, but rather new
measurement units were used. (Same as a country would shift from miles per hour to kilometers
per hour.) Therefore, the relationships derived for the period before 1986 should be scaled to fit
new units.
The model and its performance have been described and tested in Section 2 and in several
papers. So, there is no harm to skip many formal details in describing the same procedures for
individual cases and to focus on empirical results represented in graphical form. Scatter plots
16
and time history curves bring most valuable information on amplitude, timing, scatter of the
involved variables and the difference between observed and predicted time series. Generally,
graphical representation is more informative than long tables.
Figure 5 displays several time series for unemployment and the change rate of labor force
obtained according to different definitions: AMS (Arbeitsmarktservice - http://www.ams.at/),
NAC (national accounts - http://www.statistik.at/), Eurostat, and OECD. A remarkable feature in
both panels of Figure 5 is a large difference between amplitudes of the curves, otherwise
evolving synchronously. Therefore, it is possible to scale the curves. The difference between the
curves could serve as a conservative estimate of the uncertainty in relevant measurements, i.e. as
a proxy of the difference between measured and true values of the studied variables. Specifically,
one can compare the dLF/LF curves near 1975, 1985, 1995, and 2005. There are spikes in the
OECD and Eurostat curves, which not present in the NAC curve. Usually, such spikes manifest a
step-like revision to population controls or the introduction of new definitions. All in all, the
modelling of unemployment and inflation using the dLF/LF curves in Figure 5 has some room
for the deviation between predicted and observed curves as associated with measurement errors.
Figure 6 depicts three time series with two measures of inflation rate: CPI inflation reported by
the national statistical agency and GDP deflator reported by the OECD and Eurostat. The
difference between the latter two measures is so large because they count nominal and real GDP
in local currency and Euros (using current exchange rate).
Figure 5. Unemployment rate (left panel) and the rate of labor force change (right panel) in Austria
according to various definitions: NAC and AMS - national definition, Eurostat and OECD. Variations in
the variables are a crude approximation of the uncertainty in relevant measurements.
Figure 7 demonstrates the accuracy of the generalized model (4) in prediction of
inflation. This model is similar to that described in Section 2 and also has a break in 1986, but it
uses different measures of labor force and unemployment (both AMS). As a consequence,
empirical coefficients are also different, except fixed one: C2=-1.0; C1=1.1 and C3=0.068 before
1986; C1=0.8 and C3=0.077 after 1986. These coefficients are obtained using the cumulative
curve method, as shown in the right panel of Figure 7.
17
For Austria, there is no need to distinguish between unemployment and inflation. The
predictive power of the generalized model allows an accurate forecast for both macroeconomic
variables from projections of labor force. The better is the projection, the higher is the accuracy.
Figure 6. Three definitions of the rate of price inflation in Austria: GDP deflator (DGDP) - national
currency and Euro, and CPI inflation.
Figure 7. Prediction of GDP deflator in Austria using the generalized model. Left panel: the rate of price
inflation . Right panel: Cumulative inflation. (See details in the text.)
Italy
Retaining the above developed approach to the presentation of data and empirical model, Figure
8 displays two measures of unemployment and the change rate of labor force in Italy. First
measure is introduced by national statistics and second is estimated according to the approach
developed in the United States. All time series are available through the US Bureau of Labor
Statistics (http://www.bls.gov/data/). The difference between the curves is obvious. In contrast to
Austria, the unemployment curves cannot be so easily scaled, i.e. their cross-correlation is lower.
Moreover, it seems that the national definition was replaced by the US one near 1993. This
assumption is supported by the change rate of labor force having a large spike in the same year,
the spike being a well-known sign of a large revision to definitions (OECD, 2008):
Series breaks: In October 1992, changes were introduced in the Household Labour Force Survey
concerning the lower age limit of the active population (from 14 to 15 years old), the definition of
unemployment, the population estimates, the estimation procedure and the imputation procedure. These
changes resulted in a reduction in level estimates for employment and unemployment. In January 2004,

Kết quả (Việt) 1:

Có sự khác biệt văn phòng phẩm giữa có thể một đường cong tích lũyđề nghị rằng năng động lần series, mà thu được từ các đường cong tích lũy, cũngcointegrated. Nói cách khác, có tồn tại một tổ hợp tuyến tính của dòng năng động màtạo ra một quá trình I(0).Hình 3. Quan sát và dự đoán (CPI) lạm phát ở Hoa Kỳ. Cửa sổ-hàng năm tỷ lệ đường cong.Bảng bên phải: tích lũy đường cong.Hình 4. Sự khác biệt giữa quan sát và dự đoán lạm phát, trình bày trong hình 3.Chúng tôi đã phân tích hiệu suất của các phương pháp tích lũy đường cong cho hai nước.Cả hai ví dụ chứng minh rằng một có thể dễ dàng có được các hệ số của mối quan hệ lagged tuyến tínhgiữa lạm phát và sự thay đổi trong lực lượng lao động, cung cấp các đề xuất tuyệt vời cho cả hainăng động và tích lũy lạm phát. Như trong vật lý, sự thành công của phương pháp này có thể được chỉ bắt nguồn từtrong sự tồn tại của một liên kết quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế vĩ mô. Và tương tự như cáctình hình trong các ngành khoa học cứng, có là không có bằng chứng cuối cùng của sự tồn tại của liên kết - chỉthống kê bằng chứng thu được từ các đo đạc nhiều với sự gia tăng độ chính xác. Do đó, đểlàm cho các liên kết đáng tin cậy hơn một phải mở rộng tập dữ liệu có liên quan-cả hai theo thời gian và trên khácphát triển nền kinh tế nhất. Phần 3 cho biết thêm về bốn quốc gia châu Âu Tây.3. các tỷ lệ thất nghiệp ở các nước châu ÂuCác mối quan hệ tuyến tính và lagged giữa lạm phát, thất nghiệp, và sự thay đổi trong lao động 15lực lượng đã chứng minh một hiệu suất tuyệt vời cho lớn nhất (Hoa Kỳ, Nhật bản,Đức, và Pháp) và (nhỏ hơn áo và Canada) thế giới nền kinh tế kể từ đầu những năm 1960.Các mối quan hệ được dự kiến sẽ được thành công cho các nền kinh tế phát triển với tương tựcơ cấu kinh tế xã hội. Các nước châu Âu cung cấp một loạt các tính năng liên quan đến lạm phátvà thất nghiệp là một trong những có thể kết luận từ các số liệu thống kê kinh tế cung cấp bởi OECD.Sự đa dạng này bao gồm các giai đoạn của lạm phát rất cao đi kèm với tỷ lệ thất nghiệp cao,Các giai đoạn của thấp lạm phát và thất nghiệp, và các kết hợp phức tạp của quá trình chuyển đổithời gian. Nó là một thách thức lớn đối với bất kỳ lý thuyết của lạm phát để giải thích sự đa dạng của dữ kiện thực nghiệm.ÁoNó là thuận tiện để bắt đầu với áo cho bốn lý do. Trước tiên, có là một số tập hợp dữ liệu thay thếĐối với tất cả tham gia biến, mà chứng minh sự không chắc chắn của các phép đo như liên quan đếnđịnh nghĩa. Thứ hai, chúng tôi đã có nguồn gốc một mô hình cho áo cho giai đoạn từ năm 1960và 2003 (Kitov, 2007a), cũng có được thảo luận trong phần 2. Tại đọc (giữa năm 2004và 2008) và thay thế các bộ dữ liệu cho phép xác nhận của mô hình trước đó. Thứ ba, chiều dài củadữ liệu tập hợp cho áo là khoảng 50 năm dài những gì làm cho nó có thể kiểm tra các mô hình chocointegration. Các quốc gia châu Âu khác là nghiên cứu này có đặc điểm bởi những giai đoạn ngắn hơnđo lường những gì có hiệu quả làm cho bất kỳ thử nghiệm cho cointegration không đáng tin cậy. Thứ tư, nó đã được tìm thấydữ liệu bộ áo có một phá vỡ lớn vào năm 1986, khi các đơn vị mới của các phép đogiới thiệu bởi các phiên bản để định nghĩa hiện tại. OECD (2008) cung cấp sau đâyMô tả về vi phạm có liên quan:Loạt nghỉ: tuyển dụng dữ liệu từ năm 1994 là tương thích với ILO hướng dẫn và các tiêu chí thời gianáp dụng để phân loại người như làm việc giảm đến 1 giờ. Trước năm 1994, lực lượng vũ trang được đính kèmtrong dân sự lực lượng lao động, trong các dịch vụ. Năm 1987, một sự thay đổi xảy ra trong định nghĩa của những người thất nghiệpnơi phòng không đăng ký ứng viên đã được phân loại như là người thất nghiệp, nếu họ đã tìm kiếm các công việc trongbốn tuần và nếu họ đã có sẵn cho các công việc trong vòng bốn tuần. Trong cuộc điều tra trước đó, tỷ lệ thất nghiệpkhái niệm loại trừ đặt người thất nghiệp trước đây không làm việc và hầu hết người tái nhập cácthị trường lao động.Vì vậy, các mô hình cho áo là một instructive và chứng cứ rằng đã có không cócấu trúc phá vỡ điều khoản của sự thay đổi trong quá trình kinh tế cơ bản, nhưng thay vào đó mớiđơn vị đo lường được sử dụng. (Giống như một quốc gia nào thay đổi từ dặm / giờ đến kmmỗi giờ.) Vì vậy, các mối quan hệ có nguồn gốc trong thời gian trước khi năm 1986 nên được thu nhỏ lại để phù hợp vớiđơn vị mới.Các mô hình và hiệu quả của nó đã được mô tả và thử nghiệm trong phần 2 và trong một sốgiấy tờ. Vì vậy, có là không có hại để bỏ qua các chi tiết chính thức trong việc miêu tả thủ tục tương tựtrường hợp cá nhân và tập trung vào kết quả thực nghiệm thể hiện dưới hình thức đồ họa. Scatter lô 16và thời gian lịch sử đường cong mang thông tin có giá trị nhất trên biên độ, thời gian, phân tán của cácbiến tham gia và sự khác biệt giữa thời gian quan sát và dự đoán loạt. Nói chung,đại diện đồ họa là nhiều thông tin hơn bảng dài. Hình 5 sẽ hiển thị một số thời gian series cho tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ thay đổi của lực lượng lao độngthu được theo định nghĩa khác nhau: AMS (Arbeitsmarktservice – http://www.ams.at/),NAC (tài khoản quốc gia - http://www.statistik.at/), Eurostat, và OECD. Một tính năng đáng chú ý trongcả hai tấm hình 5 là một sự khác biệt lớn giữa amplitudes của đường cong, nếu khôngphát triển đồng bộ. Do đó, nó có thể quy mô các đường cong. Sự khác biệt giữa cácđường cong có thể phục vụ như là một ước tính bảo thủ của sự không chắc chắn trong đo lường có liên quan, ví dụ nhưmột proxy của sự khác biệt giữa giá trị đo và thật sự của các biến nghiên cứu. Cụ thể,Ai có thể so sánh các đường cong dLF/LF gần 1975, 1985, 1995 và 2005. Không có đột biến trong cácOECD và Eurostat đường cong, mà không trình bày trong đường cong NAC. Thông thường, các gai biểu hiện mộtbước-giống như các phiên bản để kiểm soát dân số hoặc sự ra đời của định nghĩa mới. Tất cả trong tất cả, cácMô hình của tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát bằng cách sử dụng các đường cong dLF/LF trong hình 5 có một số phòngĐối với độ lệch giữa dự đoán và quan sát các đường cong như liên quan đến đo lường lỗi.Hình 6 mô tả ba thời gian series với hai biện pháp của tỷ lệ lạm phát: lạm phát chỉ số CPI báo cáo bởicơ quan thống kê quốc gia và GDP deflator báo cáo của OECD và Eurostat. Cácsự khác biệt giữa các biện pháp hai sau này là rất lớn bởi vì họ đếm GDP danh nghĩa và thực tếtrong tiền tệ địa phương và Euro (sử dụng tỷ giá hối đoái hiện hành).Hình 5. Tỷ lệ thất nghiệp (cửa sổ) và tỷ lệ lao động lực thay đổi (bảng bên phải) tại Áotheo định nghĩa khác nhau: NAC và AMS - định nghĩa quốc gia, Eurostat và OECD. Các biến thể trongCác biến là một xấp xỉ thô của sự không chắc chắn trong các phép đo có liên quan.Hình 7 chứng tỏ tính chính xác của các mô hình tổng quát (4) trong dự báo củalạm phát. Mô hình này là tương tự như mô tả trong phần 2 và cũng có một phá vỡ vào năm 1986, nhưng nósử dụng các biện pháp khác nhau của lực lượng lao động và thất nghiệp (cả hai AMS). Kết quả là,thực nghiệm hệ số đều khác nhau, ngoại trừ một cố định: C2 =-1,0; C1 = 1.1 và C3 = 0.068 trước khi1986; C1 = 0,8 và C3 = 0.077 sau năm 1986. Các hệ số được thu được bằng cách sử dụng các tích lũyphương pháp đường cong, như thể hiện trong bảng bên phải của hình 7. 17Đối với áo, có là không cần phải phân biệt giữa tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát. Cácđoán trước sức mạnh của các mô hình tổng quát cho phép một thời chính xác cho cả hai kinh tế vĩ môbiến từ dự của lực lượng lao động. Tốt hơn là hình chiếu, càng cao là tính chính xác.Hình 6. Các định nghĩa ba của tỷ lệ lạm phát giá cả ở Áo: GDP deflator (DGDP) - quốc giatiền tệ và Euro, và chỉ số CPI lạm phát.Hình 7. Dự báo GDP deflator trong áo bằng cách sử dụng các mô hình tổng quát. Cửa sổ: mức giálạm phát. Bảng bên phải: tích lũy lạm phát. (Xem chi tiết trong văn bản.)ÝGiữ lại các phương pháp phát triển ở trên để trình bày của dữ liệu và thực nghiệm mô hình, hình8 Hiển thị hai biện pháp của tỷ lệ thất nghiệp và tốc độ thay đổi của lực lượng lao động tại ý. Đầu tiênbiện pháp được giới thiệu bởi quốc gia thống kê và thứ hai ước tính theo phương pháp tiếp cậnphát triển tại Hoa Kỳ. Tất cả thời gian series có sẵn thông qua các chúng tôi Cục Lao độngThống kê (http://www.bls.gov/data/). Sự khác biệt giữa các đường cong là rõ ràng. Ngược đểÁo, các đường cong thất nghiệp không thể được như vậy một cách dễ dàng thu nhỏ, tức là của cross tương quan là thấp hơn.Hơn nữa, nó có vẻ rằng định nghĩa quốc gia được thay thế bởi Mỹ một gần năm 1993. Điều nàygiả định được hỗ trợ bởi tỷ lệ thay đổi của lực lượng lao động có một tăng đột biến lớn trong cùng năm đó,các cành là một dấu hiệu nổi tiếng của một phiên bản lớn đến định nghĩa (OECD, 2008):Loạt nghỉ: trong tháng 10 năm 1992, thay đổi đã được giới thiệu trong cuộc khảo sát lực lượng lao động hộ gia đìnhliên quan đến tuổi thấp hơn giới hạn dân hoạt động (từ 14 đến 15 tuổi), định nghĩa củatỷ lệ thất nghiệp, ước tính dân số, các thủ tục dự toán và các thủ tục imputation. Đâythay đổi kết quả trong một giảm ước tính mức độ tuyển dụng và thất nghiệp. Tháng 1 năm 2004,

Kết quả (Việt) 2:

Có sự khác biệt văn phòng phẩm giữa các đường cong tích lũy ai có thể
gợi ý rằng thời gian loạt động, được lấy từ các đường cong tích lũy, cũng đang
cùng hội nhập. Nói cách khác, tồn tại một sự kết hợp tuyến tính của dòng năng động mà
tạo ra một I (0) quá trình.
Hình 3. Quan sát và dự đoán (CPI) lạm phát ở Hoa Kỳ. Phần bên trái - đường cong lãi suất hàng năm.
Panel bên phải:. Đường cong tích lũy
Hình 4. Sự khác biệt giữa lạm phát quan sát và dự đoán được trình bày trong hình
3.. Chúng tôi đã phân tích hiệu quả hoạt động của các phương pháp đường cong tích lũy cho hai nước
Cả hai ví dụ chứng minh rằng người ta có thể dễ dàng có được hệ số tuyến tính tụt mối quan hệ
giữa lạm phát và sự thay đổi trong lực lượng lao động, trong đó cung cấp dự đoán tuyệt vời cho cả
lạm phát động và tích lũy. Như trong vật lý, sự thành công của phương pháp này chỉ có thể được bắt nguồn từ
sự tồn tại của một liên hệ nhân quả giữa các biến số kinh tế vĩ mô. Và tương tự như
tình hình trong nhiều ngành khoa học, không có bằng chứng cuối cùng về sự tồn tại của liên kết - chỉ
bằng chứng thống kê thu được từ nhiều phép đo với độ chính xác ngày càng tăng. Do đó, để
làm cho các liên kết nhiều hơn một đáng tin cậy phải mở rộng tập hợp dữ liệu có liên quan - cả hai trong thời gian qua khác
các nền kinh tế phát triển. Phần 3 thêm vào bốn nước Tây Âu.
3. Tỷ lệ thất nghiệp ở các nước châu Âu
Các mối quan hệ tuyến tính và độ trễ giữa lạm phát, thất nghiệp, và sự thay đổi trong lao động
15
có hiệu lực đã được thể hiện một hiệu suất tuyệt vời cho nước lớn (Hoa Kỳ, Nhật Bản,
Đức và Pháp) và nhỏ (Áo và Canada) thế giới nền kinh tế kể từ đầu những năm 1960.
Những mối quan hệ được cho là thành công đối với các nền kinh tế phát triển khác có cùng
cấu trúc kinh tế-xã hội. Các nước châu Âu cung cấp một loạt các tính năng liên quan đến lạm phát
và thất nghiệp như người ta có thể kết luận từ các số liệu thống kê kinh tế được cung cấp bởi các nước OECD.
Sự đa dạng này bao gồm các giai đoạn lạm phát rất cao đi kèm với tình trạng thất nghiệp cao,
thời kỳ lạm phát thấp và tỷ lệ thất nghiệp, và kết hợp khác phức tạp bởi chuyển
giai đoạn. Đó là một thách thức lớn đối với bất kỳ lý thuyết về lạm phát để giải thích sự đa dạng của các sự kiện thực nghiệm.
Áo
Đó là thuận lợi để bắt đầu với Áo vì bốn lý do. Đầu tiên, có một số bộ dữ liệu thay thế
cho tất cả các biến có liên quan, trong đó thể hiện sự không chắc chắn của các phép đo như liên quan đến
định nghĩa. Thứ hai, chúng tôi đã thu được một mô hình cho Áo cho giai đoạn từ năm 1960
và 2003 (Kitov, 2007a), mà còn được thảo luận trong phần 2. đọc gần đây (từ năm 2004
và 2008) và bộ dữ liệu thay thế cho phép xác nhận của các mô hình trước đó. Thứ ba, chiều dài của
dữ liệu cài đặt cho Áo dài khoảng 50 năm, điều gì đã làm cho nó có thể thử nghiệm các mô hình cho
cùng hội nhập. Các nước châu Âu khác là nghiên cứu này được đặc trưng bởi thời gian ngắn hơn
đo lường những gì có hiệu quả làm cho bất kỳ thử nghiệm để cùng hội nhập không đáng tin cậy. Thứ tư, nó đã được tìm thấy
rằng các bộ dữ liệu của Áo có một bước đột phá lớn trong năm 1986, khi các đơn vị mới của các phép đo đã được
giới thiệu bởi các phiên bản để định nghĩa hiện tại. OECD (2008) cung cấp sau đây
mô tả các vi phạm liên quan:
Dòng ngơi: các dữ liệu việc làm từ năm 1994 là tương thích với các hướng dẫn của ILO và các tiêu chí thời gian
áp dụng để phân loại người như sử dụng được giảm xuống còn 1 giờ. Trước năm 1994, các lực lượng vũ trang đã được bao gồm
trong lực lượng lao động dân sự, trong dịch vụ. Năm 1987, một sự thay đổi xảy ra trong định nghĩa của những người thất nghiệp
mà người tìm việc không đăng ký được phân loại là thất nghiệp nếu họ đã được tìm kiếm việc làm trong các cuối cùng
bốn tuần và nếu họ đã có sẵn cho công việc trong vòng bốn tuần. Trong các cuộc điều tra trước đó, tỷ lệ thất nghiệp
khái niệm loại trừ người thất nghiệp nhất trước đây không có việc làm và hầu hết mọi người lại bước vào
thị trường lao động. Vì vậy, mô hình cho Áo là một một bài học và bằng chứng cho thấy không có sự phá vỡ cấu trúc về sự thay đổi trong kinh tế cơ bản quy trình, nhưng thay mới các đơn vị đo lường được sử dụng. (Tương tự như một đất nước sẽ chuyển từ dặm một giờ để km mỗi giờ). Do đó, các mối quan hệ bắt nguồn cho giai đoạn trước năm 1986 cần được nhân rộng để phù hợp với các đơn vị mới. Các mô hình và hiệu quả của nó đã được mô tả và thử nghiệm tại mục 2 và trong một số giấy tờ. Vì vậy, không có hại để bỏ qua nhiều chi tiết chính thức trong việc mô tả các thủ tục tương tự cho trường hợp cá nhân và tập trung vào kết quả thực nghiệm hiện ở dạng đồ họa. Điểm phân tán 16 và lịch sử đường cong thời gian mang các thông tin có giá trị nhất trên biên độ, thời gian, phân tán của các biến liên quan và sự khác biệt giữa quan sát và dự đoán chuỗi thời gian. Nói chung, đại diện đồ họa có nhiều thông tin hơn là bàn dài. Hình 5 hiển thị một số chuỗi thời gian cho tình trạng thất nghiệp và tỷ lệ thay đổi của lực lượng lao động thu được theo các định nghĩa khác nhau: AMS (Arbeitsmarktservice - http://www.ams.at/), NAC ( tài khoản quốc gia - http://www.statistik.at/), Eurostat, và OECD. Một tính năng đáng chú ý trong cả hai tấm của Hình 5 là một sự khác biệt lớn giữa biên độ của các đường cong, nếu không phát triển đồng bộ. Vì vậy, nó có thể mở rộng các đường cong. Sự khác biệt giữa các đường cong có thể phục vụ như là một ước tính thận trọng của sự không chắc chắn trong các phép đo có liên quan, ví dụ như một proxy của sự khác biệt giữa giá trị đo và đích thực của các biến nghiên cứu. Cụ thể, người ta có thể so sánh các đường cong DLF / LF gần năm 1975, 1985, 1995, và 2005. Có gai trong đường cong OECD và Eurostat, mà không có mặt trong các đường cong NAC. Thông thường, gai như biểu lộ một phiên bản giống như bước để kiểm soát dân số hoặc giới thiệu những định nghĩa mới. Tất cả trong tất cả, các mô hình của tình trạng thất nghiệp và lạm phát bằng cách sử dụng các đường cong DLF / LF trong hình 5 có một số phòng cho các độ lệch giữa các đường cong dự đoán và quan sát khi kết hợp với sai số phép đo. Hình 6 mô tả ba chuỗi thời gian với hai biện pháp của tỷ lệ lạm phát: CPI lạm phát báo cáo của các cơ quan và GDP thống kê quốc gia giảm phát báo cáo của OECD và Eurostat. Những sự khác biệt giữa hai biện pháp sau này là rất lớn bởi vì họ tính GDP danh nghĩa và thực tế trong nội tệ và đồng Euro (theo tỷ giá hiện hành). Hình 5. Tỷ lệ thất nghiệp (bảng bên trái) và tỷ lệ lực lượng lao động thay đổi (bảng bên phải) trong Áo theo định nghĩa khác nhau: NAC và AMS - Định nghĩa quốc gia, Eurostat và OECD. Những biến đổi trong các biến là một xấp xỉ thô của sự không chắc chắn trong các phép đo liên quan. Hình 7 thể hiện tính chính xác của mô hình tổng quát (4) trong dự báo của lạm phát. Mô hình này cũng tương tự như mô tả trong phần 2 và cũng có một break trong năm 1986, nhưng nó sử dụng các biện pháp khác nhau của lực lượng lao động và thất nghiệp (cả AMS). Như một hệ quả, hệ số thực nghiệm cũng khác nhau, ngoại trừ trong một cố định: C2 = -1,0; C1 = 1.1 và C3 = 0,068 trước năm 1986; C1 = 0,8 và C3 = 0,077 sau năm 1986. Các hệ số được thu được sử dụng tích lũy phương pháp đường cong, như thể hiện trong bảng bên phải của Hình 7. 17 Đối với Áo, không có cần phải phân biệt giữa thất nghiệp và lạm phát. Các quyền lực tiên đoán của mô hình tổng quát cho phép dự báo chính xác cho cả kinh tế vĩ mô biến từ dự của lực lượng lao động. Tốt hơn là chiếu, cao hơn là tính chính xác. Hình 6. Ba định nghĩa về tỷ lệ lạm phát giá cả ở Áo: giảm phát GDP (DGDP) - quốc gia. Tệ và Euro, và lạm phát CPI Hình 7. Dự đoán của giảm phát GDP trong Áo sử dụng mô hình tổng quát. Bảng điều khiển bên trái: tỷ lệ giá lạm phát. Phần bên phải: lạm phát tích lũy. (Xem chi tiết trong văn bản.) Ý Duy trì các phương pháp tiếp cận phát triển ở trên để trình bày dữ liệu và mô hình thực nghiệm, Hình 8 hiển thị hai biện pháp của tình trạng thất nghiệp và tỷ lệ thay đổi của lực lượng lao động ở Italia. Đầu tiên biện pháp được giới thiệu bởi số liệu thống kê quốc gia và thứ hai được ước tính theo phương pháp tiếp cận phát triển tại Hoa Kỳ. Tất cả chuỗi thời gian có sẵn thông qua Văn phòng Lao động Mỹ kê (http://www.bls.gov/data/). Sự khác biệt giữa các đường cong rõ ràng. Ngược lại với Áo, các đường cong tỷ lệ thất nghiệp có thể không được như vậy dễ dàng thu nhỏ, tức là tương quan chéo của họ là thấp hơn. Hơn nữa, có vẻ như là định nghĩa quốc gia đã được thay thế bởi Mỹ một trong gần năm 1993. Điều này giả thiết được hỗ trợ bởi tốc độ thay đổi của lực lượng lao động có một cành lớn trong cùng một năm, các cành là một dấu hiệu nổi tiếng của một phiên bản lớn để định nghĩa (OECD, 2008): Dòng ngơi: Trong tháng 10 năm 1992, những thay đổi đã được giới thiệu trong cuộc điều tra quân hộ gia đình lao động liên quan đến giới hạn độ tuổi thấp hơn dân số hoạt động (14-15 tuổi), định nghĩa về thất nghiệp, ước tính dân số, các thủ tục lập dự toán và các khoản tính thủ tục. Những thay đổi dẫn đến một giảm trong dự toán cấp việc làm và thất nghiệp. Vào tháng Giêng năm 2004,