Melihat Kebenaran Di Balik Data Ekonomi Amerika: Menggunakan "Perbedaan Waktu" Untuk Mengungkap Kebohongan Kemakmuran Baru-baru ini banyak orang bertanya kepada saya: "Apakah data ekonomi resmi yang diumumkan oleh Amerika bisa dipercaya? Apakah mungkin ada manipulasi?"
Gagasan inti saya sangat sederhana, jangan hanya melihat data tunggal, tetapi bandingkan dalam seluruh rangkaian waktu.
Data ekonomi Amerika Serikat dibagi menjadi tiga kategori:
Jenis pertama adalah Data Utama (Leading) Misalnya ISM Manufacturing PMI, jumlah uang beredar, mereka seperti "trailer" yang memberi tahu Anda ke mana ekonomi mungkin bergerak 3 hingga 9 bulan sebelumnya.
Kelas kedua adalah data sinkron. Misalnya, jumlah klaim pengangguran awal setiap minggu, penjualan ritel, mencerminkan "saat ini".
Kategori ketiga adalah Data Tertinggal (Lagging) Seperti tingkat pengangguran dan jumlah pekerjaan non-pertanian, mereka adalah "rekaman sejarah", biasanya membutuhkan beberapa bulan sebelum dampak perubahan ekonomi terlihat. Dalam keadaan normal, penurunan ekonomi akan berlangsung secara berurutan: data terdepan akan berbalik terlebih dahulu, data sinkron akan mengikuti melemah, dan data tertinggal baru akan memburuk terakhir. Jadi, jika Anda melihat data utama AS telah menurun selama beberapa bulan berturut-turut, tetapi data lagging (terutama pekerjaan) masih mencetak hasil yang baik, maka hati-hatilah bahwa ini mungkin adalah data yang dimanipulasi, atau pemerintah ingin menunda pengumuman berita buruk.
Studi Kasus Nyata: Pada paruh kedua tahun 2022, PMI sektor manufaktur ISM di AS terus-menerus jatuh di bawah garis batas, dan laju pertumbuhan pasokan uang juga dengan cepat melambat. Indikator-indikator awal ini semua memperingatkan tentang perlambatan ekonomi. Namun, tingkat pengangguran yang diumumkan pada awal tahun 2023 justru turun ke titik terendah dalam 50 tahun, pasar terkesan dengan "data yang bagus" ini, dan saham AS mengalami rebound jangka pendek. Akibatnya, dalam waktu kurang dari 3 bulan, tingkat pengangguran mulai meningkat, dan gelombang pemecatan di sektor manufaktur meledak. Mereka yang telah melihat indikator awal lebih awal sudah mengurangi posisi untuk melindungi diri pada titik tertinggi rebound. Tentu saja, hampir tidak mungkin untuk mengendalikan semua data Amerika Serikat secara jangka panjang dan menyeluruh, karena data tersebar di berbagai lembaga seperti Biro Statistik Tenaga Kerja, Asosiasi Manajemen Rantai Pasokan, Federal Reserve, Biro Sensus, dan lain-lain, yang juga dapat saling memverifikasi. Kesempatan nyata bagi investor adalah: ketika pasar bingung oleh data yang terlambat dan mengabaikan indikator utama, Anda dapat berinvestasi pada saat penetapan harga aset yang salah, untuk mendapatkan keuntungan yang berlebihan.
Ingat, dengan melihat ketiga kategori data yaitu terdepan, sinkron, dan tertinggal bersama-sama, Anda tidak hanya dapat menilai keaslian data, tetapi juga dapat mengambil keputusan lebih cepat daripada orang lain.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Melihat Kebenaran Di Balik Data Ekonomi Amerika: Menggunakan "Perbedaan Waktu" Untuk Mengungkap Kebohongan Kemakmuran Baru-baru ini banyak orang bertanya kepada saya: "Apakah data ekonomi resmi yang diumumkan oleh Amerika bisa dipercaya? Apakah mungkin ada manipulasi?"
Gagasan inti saya sangat sederhana, jangan hanya melihat data tunggal, tetapi bandingkan dalam seluruh rangkaian waktu.
Data ekonomi Amerika Serikat dibagi menjadi tiga kategori:
Jenis pertama adalah Data Utama (Leading)
Misalnya ISM Manufacturing PMI, jumlah uang beredar, mereka seperti "trailer" yang memberi tahu Anda ke mana ekonomi mungkin bergerak 3 hingga 9 bulan sebelumnya.
Kelas kedua adalah data sinkron.
Misalnya, jumlah klaim pengangguran awal setiap minggu, penjualan ritel, mencerminkan "saat ini".
Kategori ketiga adalah Data Tertinggal (Lagging)
Seperti tingkat pengangguran dan jumlah pekerjaan non-pertanian, mereka adalah "rekaman sejarah", biasanya membutuhkan beberapa bulan sebelum dampak perubahan ekonomi terlihat.
Dalam keadaan normal, penurunan ekonomi akan berlangsung secara berurutan: data terdepan akan berbalik terlebih dahulu, data sinkron akan mengikuti melemah, dan data tertinggal baru akan memburuk terakhir.
Jadi, jika Anda melihat data utama AS telah menurun selama beberapa bulan berturut-turut, tetapi data lagging (terutama pekerjaan) masih mencetak hasil yang baik, maka hati-hatilah bahwa ini mungkin adalah data yang dimanipulasi, atau pemerintah ingin menunda pengumuman berita buruk.
Studi Kasus Nyata: Pada paruh kedua tahun 2022, PMI sektor manufaktur ISM di AS terus-menerus jatuh di bawah garis batas, dan laju pertumbuhan pasokan uang juga dengan cepat melambat. Indikator-indikator awal ini semua memperingatkan tentang perlambatan ekonomi. Namun, tingkat pengangguran yang diumumkan pada awal tahun 2023 justru turun ke titik terendah dalam 50 tahun, pasar terkesan dengan "data yang bagus" ini, dan saham AS mengalami rebound jangka pendek. Akibatnya, dalam waktu kurang dari 3 bulan, tingkat pengangguran mulai meningkat, dan gelombang pemecatan di sektor manufaktur meledak. Mereka yang telah melihat indikator awal lebih awal sudah mengurangi posisi untuk melindungi diri pada titik tertinggi rebound.
Tentu saja, hampir tidak mungkin untuk mengendalikan semua data Amerika Serikat secara jangka panjang dan menyeluruh, karena data tersebar di berbagai lembaga seperti Biro Statistik Tenaga Kerja, Asosiasi Manajemen Rantai Pasokan, Federal Reserve, Biro Sensus, dan lain-lain, yang juga dapat saling memverifikasi.
Kesempatan nyata bagi investor adalah: ketika pasar bingung oleh data yang terlambat dan mengabaikan indikator utama, Anda dapat berinvestasi pada saat penetapan harga aset yang salah, untuk mendapatkan keuntungan yang berlebihan.
Ingat, dengan melihat ketiga kategori data yaitu terdepan, sinkron, dan tertinggal bersama-sama, Anda tidak hanya dapat menilai keaslian data, tetapi juga dapat mengambil keputusan lebih cepat daripada orang lain.