Publicação: Current unemployment variance decomposition and consequences of using proxies
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Discussion Paper 260 : Current unemployment variance decomposition and consequences of using proxies, Decomposição da variância do desemprego atual e consequências do uso de proxies
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Resumo
Decompor a variância da taxa de desemprego para medir a contribuição de cada fluxo do mercado de trabalho já se tornou uma prática recorrente na literatura especializada na análise dos ajustes do mercado de trabalho ao ciclo econômico. No entanto, a grande maioria dos estudos com esse propósito aproxima a variância da taxa de desemprego pela variância de uma proxy para a taxa de desemprego; em geral, a taxa de desemprego do estado estacionário. Neste texto, propõe-se uma decomposição para a variância da taxa de desemprego de fato, que, além de medir a contribuição de cada fluxo do mercado de trabalho, traz também uma medida da importância do erro de aproximação que se incorreria ao usar uma proxy em vez da própria
taxa de desemprego. O procedimento é ilustrado usando dados para o Brasil e para os Estados Unidos. Os resultados sugerem que, para o Brasil, a importância do erro de aproximação não é desprezível e que a importância relativa de alguns fluxos muda consideravelmente quando se usa a variância da taxa de desemprego ou alguma das proxies para essa variável utilizadas na literatura. Por sua vez, os resultados para os Estados Unidos são bem menos afetados pelo uso das mesmas proxies consideradas.
Resumo traduzido
We offer a decomposition for the variance of the current unemployment rate that not only measures the contributions of labor market flows but also of the approximation error embedded in other decompositions that use surrogates for the current rate. Using data for the United States and Brazil, the results for the latter show significant differences in the flows’ contributions and non-negligible distortions of approximation errors when the variance of the current (instead of the proxy) rate is decomposed; for the U.S., no substantial changes are detected.
