PCE物價指數年增率持續證實2024年美國通貨膨脹不是威脅

 如果沒有AI數據分析的軟體，數據分析也無法找到美國個人消費支出物價指數年增率(美國長期通貨膨脹目標的指標)追蹤趨勢發現的情況。

第一點，通貨膨脹不再是美國2024年的威脅

2024年1月是趨勢開始，見最右邊的粉色線。符合我們持續在今年年初一直說的美國通貨膨脹不再是威脅。所以後續第二季的通貨膨脹新聞都是為了幫助美國2024總統大選推升股市的重要情緒推動因素(恐慌)。

第二點，長期追蹤才能明顯看到政策實施影響趨勢結構改變

8月和9月數據是相同的趨勢結構，但不同於7月數據的趨勢結構。這代表美國在政策影響通貨膨脹相關指標上，特別是個人消費支出物價指數年增率趨勢上有很明顯的影響。也就是美國聯準會是真的看著這個指標在做事情。它在調節這個指標，使其政策目標達標。

第三點，9月PCE物價指數年增率讓2024年迄今的平均下降速度增快

9月數據對粉色線造成的平均下降影響遠超過8月數據。9月數據帶來了平均每月下降0.067%，8月數據則帶來了平均每月下降0.055%。這表示當我們加入9月數據進行運算後，對粉色趨勢線帶來更快的下降速度。也就是9月數據是更加往下走的數值。注意的是，這邊我們不提供是否9月數據會成為新趨勢開始的檢測結果。

原值、邊際、平均觀念

如果你有點不能理解為什麼一個9月數據能夠讓2024年1月到9月期間的個人消費支出物價指數年增率下降更快，這是一個平均的概念。

將9月數據視為原數值，我們可以將8月和9月數據相減得到「邊際」(Margin)。所以9月數據減掉8月數據是負值，代表9月數據小於8月數據。因此，當我們加入9月數據後，整體平均值會下降。

從簡單的算數平均數計算公式來看，我要將前8個數字相加後，除以8，得到1到8月的平均值。然後再將9月的數字加入，重新使用算術平均數公式計算：9個數字相加後，除以9，得到1到9月的平均值。

所以，我們同樣可以從平均值計算中得到，如果1到9月的平均值比1到8月平均值還來得小，這代表9月的數字是低於1到8月的平均值，才會在除以9時拉低數字。

這個概念在經濟學原理的邊際產量、平均產量，以及原產量之間的關係。

小結

對於能夠擁有AI數據分析的軟體，輔助我們在數據分析時能夠解除分析人員對數據的認定問題，並且讓人工智慧在其中產生作用取代分析人員事前的數據認定。這帶來了很大的數據分析優勢，提取出更多的關鍵數據資訊，以供決策或了解現況與未來。

於是，從持續每月追蹤美國個人消費支出物價指數年增率的趨勢才能發現每次新增數據進入後，用趨勢的前後期比對了解變化。這也就是為什麼我們可以從AI數據分析結果中看到個人消費支出物價指數年增率會有趨勢結構改變的情況，以及最新趨勢的平均下降速度改變情況。很多人想要獲得這樣的精準資訊是無處可得的。即使有人一直倡導不需要精準，但事實卻是只有精準的數據分析結果才能讓你發現隱藏在數據底層的關鍵資訊。

誰不想獲得這樣的關鍵資訊，比其他人先行一步做布局呢？你說是吧？

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更多趨勢圖: https://sites.google.com/view/usinflation/PCE