渣打银行经济学家丹·潘研究了美国非农就业报告（NFP）中各个月份数据的可靠性，以识别哪些月份能够更准确地提供劳动力市场的初步信号。通过对比初步发布数据与最终基准修正数据之间的平均绝对误差（MAE），他发现4月和11月的数据最为可靠，而1月、9月、3月和5月则经常出现较大的修正，即便采用三个月移动平均值（3mma）也难以避免。
解析NFP数据的可信度
"初步发布的NFP数据波动性较高，因此不应完全依赖。市场已逐渐采用至少三个月的移动平均值来减少季节性噪音带来的误差，但这些短期趋势仍可能受到月度和年度基准修正的影响。这就引出了一个关键问题：哪些月份的初步数据最能真实反映当月的就业市场状况？"
"通过将初步数据与最终修正数据进行对比，我们发现4月在单月（1m）基础上的平均绝对误差最低，而基于三个月移动平均的误差也处于较低水平。11月的1m MAE同样偏低，尽管疫情后其准确性略有下降。总体而言，4月和11月的初步数据最为接近最终修正值。
"相比之下，1月、9月、3月和5月的修正幅度较大。这种差异不可忽视：最不可靠月份的MAE几乎是可靠月份的两倍。因此，在交易基于这些月份的非农意外数据时需格外谨慎。
"从三个月移动平均的角度来看，MAE通常低于单月数据，因为一个月的误差往往会在后续月份得到部分抵消。在3mma基础上，4月、7月和10月的数据较为可靠，而1月、5月和9月则相对不可靠。值得注意的是，最可靠与最不可靠月份之间的误差差距仍然显著。
"1月和5月的3mma数据往往高估了整体趋势，这可能是由于此前月份的上行偏差累积所致。疫情之前，NFP数据倾向于低估就业增长，但疫情后高估现象变得更加常见。
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