BEA,BLS..등 정부의 경제 지표 데이터 조작이 가능한 걸까요?

미국 얘기하시는 거라면 제목에 대한 대답은 자신있게 아니요입니다. 본문의 궁금하신 부분은 좀 더 설명이 가능한데 다음 기회에 다시 와서 달게요^^;;

설명해주시면 갑사하겠습니다. :-)

1) industry consensus forecast와 일방향으로 줄곧 어긋나더니 이제는 꽤 엇비슷해지는 것은 공식통계치의 문제라기 보다는 forecast 모델의 한계라고 봐요. 물가지수가 그랬듯이 앞으로 회귀해서 돌아갈거라 생각하는 방향에 대한 의견/모형예측은 다들 엇비슷한데 그보다 실제 수치는 더디게 돌아가고 있었던 거죠. 계속 미스하면서 예측하는 쪽에서도 계속 정정을 뒤따라 해나가겠고, 애당초 생각보다 늦었지만 고용시장이 돌아돌아 쿨다운에 들어선 걸 수도 있겠네요.

2) revision은 어쩔 수 없는 부분인데요, 사실 랜덤요인이라고 추상화시켜 볼수도 있지만 그때그때 줌인해서 따져보면 꼭 그런 것도 아니죠. 어제 발표된 고용통계(nfp/실업률)를 보고 남기신 글인가 생각되기도 하는데요. nfp 일자리 통계는 사실 ces라는 샘플 서베이로 추산하는데, 샘플 비즈니스들에게 8월 중순 현재 payroll에 몇 명이 얼마씩 받고 몇시간씩 일하는지 (아마도 8월 4주차까지) 데이터가 들어오는대로 꾸려서 9월 1일에 추정치를 발표했을 따름이고, 그 첫번째 컷 이후에 파악이 되는 비즈니스들을 더 모으고 그 전에 들어왔던 이상한 데이터도 다시 물어봐서 정정하고 해서 10월 첫째주 금요일에 9월 일자리수와 함께 8월 일자리수도 개정하게 되는 식입니다. 

계절 조정이 되었다지만, 가장 빨리 데이터가 들어오는 업체, 제일 오래 걸리는 업체 다 패턴이 있을 거고 그 자체에도 달마다 계절성이 있을 수 있다보니 예를 들어 8월치는 꼭 그 다음달에 upwardly revise될 가능성이 높다든지 하는 일이 생깁니다. 그 외에도 고용보험 전수조사 결과를 가지고 벤치마킹을 또 하게 되는데 7월 8월치 그때가서  더 더 낮아질 가능성이 크죠.

답변 감사합니다.

코로나 이후 풀린 돈이 여러모로 예전과 다를게 영향을 미치는것도 같습니다.  저는 음모이론을 최대한 배척하려하기에 데이터 조작은 정말 믿고 싶지 않더군요.  신뢰가 거의 생명이나 다름없는 통계를 다루는 사람들이 혹시나 정치적의도의 압력을 받았다면 잡음이 나오지 않았을까 싶기도 하고요.