Data přicházející nyní z americké ekonomiky jsou za období října a listopadu a aspoň v některých se projevuje dopad hurikánu Sandy, který se přehnal nad severovýchodní částí Spojených států koncem října. Ten efekt je negativní, hurikán přece jen napáchal škody odhadované kolem 65 miliard USD. I když, jak se to vezme...
Zajímavý je delší pohled na nová ekonomická čísla a to, jak je vnímají finanční trhy. Sandy určitě vnesla nový prvek nejistoty do predikcí krátkodobých dat a odchylky reality a očekávání tak mohou být o něco větší. Navíc ale trh více vnímá nejen samotnou odchylku, ale také to, jak moc se na ní podílel právě daný jednorázový faktor. Nejen v tomto případě, ale i v mnohých podobných je znát jistá tendence "omlouvat" špatná data mimořádným efektem přírodní katastrofy. Vliv na trhy se tím znatelně vylepšuje.
To ovšem není všechno. Instituce jako Fed nebo BEA zveřejňující americká makrodata na mimořádný negativní efekt většinou upozorní a přidají i nějaký odhad. Kompenzace tohoto dopadu rozložená do dalších období však už nejde odhadnout, respektive odlišit od jiných vlivů, a není na ni explicitně upozorňováno. I to může mít vliv na trh, protože data v následujících měsících skutečně mohou vypadat lépe, ale už se za tím nehledá návrat na předchozí úroveň.
Kapitola sama pro sebe je potom statistické očišťování časových řad. Většina z hlavních publikovaných amerických čísel je očištěna o sezónní vlivy a mimořádné události s tímto procesem mohou zahýbat. Efekt se pak projeví napřesrok, kdy posunuté sezónní faktory mají tendenci čísla mírně vylepšovat. V dalších letech pak efekt slábne.
Pro příklad vezměme americký průmysl, kde byl vliv Sandy jasně vidět a Fed ho i celkem přesně vyčíslil - růst průmyslové výroby Sandy snížila zhruba jeden procentní bod. V říjnu tak průmysl meziměsíčně klesl po sezónním očištění o 0,43 procenta, bez Sandy by rostl o 0,57 procenta. Řekněme nyní, že příští říjen bude americký průmysl stagnovat. Sezónní očištění udělá ze stagnace růst zhruba 0,9 procenta. Pokud by ale sezónní faktor nebyl ovlivněn Sandy, růst by činil kolem 0,75 procenta.
Samozřejmě by šlo při očišťování k mimořádným vlivům přihlédnout, ale pak se dostáváme k problému, kde stanovit hranici mezi událostmi, které si zaslouží vyloučit, a které už ne. Každá událost je svým způsobem mimořádná. A vylučovali bychom stejně aktivně i události s pozitivním dopadem?
Celkově jde o jeden z mnoha příkladů ukazující na rozdílné přístupy, jaká čísla zveřejňovat jako ta hlavní. První možností jsou surová data co možná přesně odrážející skutečnost, která se však musí dál upravovat a posuzovat v kontextu, což zabere čas. Druhá možnost jsou pak čísla, která jsou už upravená, i izolovaný údaj je hned čitelný a dá se z něj udělat představa o trendu apod., ale za cenu jistého zkreslení. Z pohledu trhu jsou preference jasné - rychlost má přednost.