數據來源

資訊業離職人數 Layoffs and Discharges: Information, Level in Thousands, Monthly, Not Seasonally Adjusted

FRED擁有特定於資訊產業的就業數據。雖然這個行業並不完全代表科技行業，但它確實包括計算機程式師、計算機支援專家、計算機系統分析師和軟體開發人員可能工作的行業。這些子行業是出版、互聯網廣播、電信，以及與本文最相關的數據處理、託管和相關服務。

數據說明

名稱	失業率
代號	JTU5100LDL
頻率	月資料
單位	數字
季節	沒有季節調整
期間	2020年1月到2023年1月
筆數	37

趨勢圖

趨勢說明

方法
非直線多線段法。每條趨勢線保持最佳解釋，每增加新的一數字，即重新從240個函數中，配適最高解釋力的函數，直到無法匹配出更高的解釋力趨勢線。
每條趨勢線訊號

線代號	時間序範圍	資料個數	估計線	R2	意義
1	1~5 2020/01~2020/05	5	Y = 37.272174 - 44.0623800254 * X * cos(0.3 * X $\pi$ )	0.887207	不穩定,強震盪
2	6~10 2020/06~2020/10	5	Y = 64.736407 + 5.4347754502 * X * cos(0.4 * X)	0.708259	不穩定,強的較小震幅震盪
3	11~15 2020/11~2021/03	5	Y = 27.600000 + 7.5000000000 * cos(0.5 X $\pi$ )	0.764266	不穩定,緩和震盪
4	16~21 2021/04~2021/09	6	Y = 29.949152 + 0.0248344518 * X * X * sin(0.7 * X * $\pi$ )	0.916792	不穩定,十分強震盪
5	22~27 2021/10~2022/03	6	Y = 37.768141 + 0.0372967571 * X * X * sin(0.5 * X * $\pi$ )	0.535834	不穩定,十分強震盪
6	28~32 2022/04~2022/08	5	Y = 45.826942 + 0.0196595290 * X * X * sin(0.6 * X)	0.750613	不穩定,強的較大震幅震盪
7	33 ~37 2022/09~2023/01	5	Y = -191.342116 + 82.7704906801 * $e^{0.03 \ X}$	0.844252	穩定快速上升

整體估計結果
- 時間序 1 ~ 37
- R2 = 0.898837
- MSE = 202.902886
- 整體資料分割成7線,
- 每條分割線樣本至少5資料個數

觀點

有意思的是，聯準會研究員Victoria Gregory和Elizabeth HardingFRED提出如何看出資訊產業的裁員水準是否增長太多，是以2022年4月為指數為100，其他數字全除以2022年4月的數字。用指數化後的數字來比較整體非農裁員水準和資訊產業裁員水準的比較。這種衡量方式可以看出資訊產業裁員人數是否在增加。如果是增加狀態，相對整體裁員人數還能看出是否增加過快。

我跟隨他們的部落格文，選擇資訊產業裁員水準的數據，建立趨勢模型，而不是跟著他們試圖用折線圖看出增長是否有過快跡象。特別是還得人為認定一個時間點為基準，將裁員人數做相除動作。他們認為這是一種數字標準化的動作，其中是否已經改變數字規律，就不得而知。