Geloofwaardigheidscrisis in de VS: wanneer de cijfers niet meer kloppen

De Verenigde Staten worden geconfronteerd met een ongewoon probleem. Beleggers weten niet of ze de economische cijfers van de overheid nog kunnen vertrouwen.

Banenrapporten slingeren wild bij herziening. De inflatiecijfers zijn steeds meer gevuld met giswerk. Belangrijke enquêtes komen te laat, soms zonder uitleg.

Voor een economie die draait op verwachtingen, wordt de geloofwaardigheidscrisis in de Amerikaanse statistieken langzaam een marktrisico.

Waarom de banenmachine vastloopt

Uit het laatste loonrapport bleek dat de VS tussen juli en augustus slechts 22.000 banen hebben toegevoegd, volgens het Bureau of Labor Statistics.

Herzieningen schrapten honderdduizenden eerder gemelde banen, waardoor wat beleggers dachten dat echte winsten waren, werd uitgewist. Om het in perspectief te plaatsen: vroeger kwamen er in de VS elke maand 200.000 banen bij, terwijl dat nu rond het vriespunt schommelt.

Dit is meer dan een conjuncturele vertraging. Instapbanen in software, marketing en verkoop zijn sinds 2022 verdwenen omdat bedrijven zich wenden tot kunstmatige intelligentie.

Jongere werknemers vinden nu kansen in de detailhandel en de gezondheidszorg, maar zelfs die sectoren vertonen tekenen van zwakte. Werkgevers blijven voorzichtig terwijl de regering debatteert over tarieven, belastingen en immigratie.

De Federal Reserve reageerde in september door de rente met 25 basispunten te verlagen.

Maar met een inflatie van 2,6% op de PCE-maatstaf van haar voorkeur, is de reikwijdte van de centrale bank beperkt. Tariefverlagingen stimuleren de vraag, niet het aanbod.

Ze kunnen de structurele druk van automatisering of politieke onzekerheid niet omkeren.

Beleggers die ooit de looncijfers lazen als een duidelijk signaal van economische kracht, worden nu geconfronteerd met ruis.

Hoe het datasysteem kapot gaat

Het diepere probleem is niet de arbeidsmarkt zelf, maar hoe deze wordt gemeten. De BLS heeft zijn personeelsbestand sinds 2017 met ongeveer 20% zien verminderen. Een derde van de leiderschapsrollen is vacant.

Om ontbrekende gegevens te compenseren, vertrouwt het bureau steeds meer op imputatie, wat in wezen statistisch giswerk betekent op basis van trends uit het verleden. In stabiele tijden is dit te overzien. In perioden van snelle verandering is het misleidend.

Recente rapporten gaven toe dat slechts 55% van de beoogde antwoorden op de enquête op tijd aankomt voor de eerste vrijgave van banen.

Het totale responspercentage vertoont sinds 2015 een neerwaartse trend. Kleine bedrijven, die zich nu vermenigvuldigen in de gig-economie, reageren tegen nog lagere tarieven.

Bron: BLS

Het resultaat is voorspelbaar. Grote werkgevers domineren de steekproef. Wanneer kleine bedrijven personeel ontslaan of sluiten, pikken de gegevens dit pas maanden later op.

De inflatiecijfers lijden tegelijkertijd. In juni schortte de BLS de inzameling in drie grootstedelijke gebieden op vanwege een gebrek aan middelen. In juli was ook 15% van de CPI-steekproef in andere regio's geschorst.

Bloomberg meldde dat het aandeel van de toegerekende prijzen in zes maanden tijd meer dan verdrievoudigd is. Dat is aanzienlijk, en het betekent dat een aanzienlijk deel van de CPI niet langer gebaseerd is op werkelijke prijzen.

Om hiaten op te vullen, adverteert de BLS nu met deeltijdbanen voor CPI-verzamelaars, die tot $ 25 per uur betalen in grote steden.

Deze assistenten lopen winkels en hotels binnen om prijzen te noteren, zoals ze altijd hebben gedaan, maar op kleinere schaal.

Waarom vertragingen belangrijker zijn dan fouten

De BLS heeft vorige week de publicatie van haar jaarlijkse enquête naar de consumentenuitgaven zonder uitleg uitgesteld . Deze dataset wordt gebruikt om het CPI-mandje voor het komende jaar te wegen.

Met andere woorden, het bepaalt hoeveel voedsel-, energie-, onderdak- of medische kosten meetellen in de officiële inflatie. Een vertraging frustreert analisten niet alleen. Het risico bestaat dat de meest bekeken indicator in de macro-economie verkeerd wordt gewogen.

Voormalig BLS-commissaris William Beach noemde de release "lastig", maar sprak zijn verbazing uit dat er geen nieuwe datum was.

Zijn opvolger, Erika McEntarfer, werd vorige maand ontslagen door president Trump. Ze heeft openlijk gewaarschuwd dat de onafhankelijkheid van het bureau twijfelachtig is.

Er is nu een onderzoek aan de gang naar de manier waarop de BLS gegevens verzamelt en rapporteert.

Dit soort vertragingen hebben twee gevolgen voor beleggers. Ten eerste introduceren ze onzekerheid in de inflatieverwachtingen, die rechtstreeks doorwerken in de obligatierendementen en renteprognoses.

Ten tweede ondermijnen ze het vertrouwen in de objectiviteit van het proces zelf.

Uiteindelijk kan een gebrekkig aantal worden herzien. Maar een ontbrekend nummer laat een vacuüm achter dat anderen zullen vullen met speculatie.

Wie profiteert van de datamist?

Het is verleidelijk om deze geloofwaardigheidscrisis te zien als een technische storing. Dat is het niet. Het creëert asymmetrie. Hoe minder betrouwbaar de openbare gegevens, hoe waardevoller privégegevens worden.

Grote beleggingsondernemingen geven nu al meer dan 15 miljard dollar per jaar uit aan alternatieve gegevensbronnen.

Satellietbeelden van parkeergarages, feeds voor creditcardtransacties, vrachtstromen en geschraapte vacatures geven allemaal een scherper beeld dan officiële releases.

Bloomberg en andere leveranciers verpakken dit in terminals die bedrijven $ 30.000 per jaar per stoel kosten. Dit is een no-brainer voor hedgefondsen. Voor kleinere beleggers is het echter onbereikbaar.

Het resultaat is een steeds groter wordende informatiekloof. Beleidsmakers en het publiek blijven zitten met gedateerde, luidruchtige cijfers. Instellingen met middelen werken op schonere, actuelere signalen.

Technisch gezien is het geen handel met voorkennis, maar het effect is vergelijkbaar. Marktmacht komt toe aan degenen die de betere dataset kunnen kopen.

Wat beleggers vervolgens in de gaten moeten houden

Beleggers kunnen het zich niet veroorloven om officiële Amerikaanse statistieken af te wijzen, maar ze moeten ze wel anders behandelen.

Een headline loonlijst van 22.000 banen betekent weinig zonder te weten hoeveel ervan wordt toegerekend en hoe waarschijnlijk herzieningen zullen zijn.

Inflatiemetingen moeten worden gelezen met aandacht voor het aandeel van ontbrekende prijzen. De datakwaliteit zelf is een variabele geworden.

Een benadering is om de "revisie-elasticiteit" van elke reeks bij te houden. Wanneer het verschil tussen begin- en eindmetingen groter wordt, is de reeks minder betrouwbaar en zou deze minder gewicht in de schaal moeten leggen bij prognoses.

Een andere is het monitoren van responspercentages en imputatieaandelen, die de BLS diep in zijn methodologienota's onthult. Deze cijfers zijn vervelend, maar ze zijn nu belangrijker dan de kop zelf.

Voor assetallocatie impliceert dit voorzichtigheid bij transacties die afhankelijk zijn van heldere maandelijkse signalen. Rentegevoelige obligaties, cyclische aandelen en dollarposities kunnen allemaal worden opgejaagd door herzieningen. L

langetermijnthema's, zoals de impact van AI op de arbeidsmarkten of de veerkracht van consumentenbestedingen ondanks ruis in de gegevens, kunnen beter belegbaar blijken te zijn.

Een systeem dat gerepareerd moet worden

Het belangrijkste signaal is misschien niet de arbeidsmarkt of de inflatie, maar het meetsysteem zelf.

De Verenigde Staten bouwden een statistische machine na de Grote Depressie omdat moderne economieën niet kunnen functioneren zonder vertrouwde cijfers.

Die machine draait nu op laag vermogen. Personeelsinkrimping, politieke inmenging en structurele economische veranderingen zetten het onder druk.

Het ontslaan van meer commissarissen zal de geloofwaardigheidscrisis in de VS niet oplossen. Sterker nog, het verbreedt het.

De oplossing vereist investeringen in statistische infrastructuur, bescherming van de onafhankelijkheid en transparantie over onzekerheid. Tot die tijd zullen beleggers elk getal als voorlopig moeten beschouwen.