Aturan Sahm adalah mekanisme deteksi resesi yang dibuat oleh ekonom Claudia Sahm, yang didasarkan pada logika yang elegan dan sederhana: memantau tingkat pengangguran. Proposal asli bertujuan untuk mengotomatiskan pemicu stimulus ekonomi pada saat krisis, menghindari analisis yang kompleks. Saat ini, platform seperti Federal Reserve Economic Data (FRED) memantau indikator ini secara real-time.
Konsep utama adalah bahwa ketika rata-rata bergerak tiga bulan dari tingkat pengangguran melampaui titik terendahnya dalam dua belas bulan terakhir dengan margin sama dengan atau lebih besar dari 0,50%, ada tanda-tanda bahwa ekonomi mungkin sedang memasuki resesi.
Bagaimana Cara Kerjanya dalam Praktik
Perhitungan mengikuti urutan langsung:
Langkah 1: Hitung rata-rata aritmatika dari tingkat pengangguran selama tiga bulan berturut-turut terakhir.
Langkah 2: Identifikasi berapa rata-rata bergerak tiga bulan terendah yang tercatat dalam dua belas bulan sebelumnya.
Langkah 3: Hitung perbedaan antara kedua nilai ini.
Jika selisih ini mencapai atau melebihi 0,50%, tanda resesi akan diaktifkan.
Contoh Praktis
Mari kita bayangkan bahwa pada bulan April, Mei, dan Juni, tingkat pengangguran masing-masing adalah 3,8%, 3,9%, dan 4,0%. Rata-ratanya adalah:
(3,8% + 3,9% + 4,0%) / 3 = 3,9%
Jika dalam periode sebelumnya selama dua belas bulan rata-rata terendah dari tiga bulan adalah 3,4%, selisihnya akan menghasilkan 0,5%, tepat pada ambang batas Aturan Sahm.
Efektivitas dan Keterbatasan
Secara historis, indikator ini menunjukkan akurasi yang luar biasa tanpa menghasilkan banyak alarm palsu. Namun, pada Agustus 2024, ketika aturan tersebut diaktifkan karena peningkatan tingkat pengangguran, penciptanya sendiri, Claudia Sahm, menyatakan skeptisisme mengenai konfirmasi resesi yang sebenarnya. Situasi ini bisa menjadi kegagalan signifikan pertama dari model dalam memprediksi dengan benar sebuah krisis ekonomi.
Mengadaptasi Konsep untuk Cryptocurrency
Meskipun Aturan Sahm berasal dari analisis makroekonomi tradisional, prinsip-prinsipnya dapat diterapkan pada ekosistem kripto. Alih-alih memantau pengangguran, kita bisa melacak metrik seperti:
Pertumbuhan atau penurunan jumlah pekerjaan di sektor blockchain
Variasi volume perdagangan dalam periode tiga bulan
Perubahan dalam kapitalisasi total pasar kripto
Fluktuasi jumlah alamat aktif di jaringan
Indikator alternatif ini akan berfungsi dengan logika yang sama: mendeteksi ketika ada penurunan signifikan dibandingkan dengan puncak terbaru, menandakan kemungkinan kontraksi pasar kripto.
Kesimpulan
Aturan Sahm mewakili pendekatan pragmatis untuk mengidentifikasi tahap awal resesi ekonomi melalui indikator tunggal dan transparan. Meskipun penerapan tradisionalnya ada di pasar ekonomi umum, kerangka konseptual ini menawarkan peluang adaptasi untuk memantau kesehatan pasar cryptocurrency. Bahkan alat dengan rekam jejak yang terbukti dapat menghadapi keterbatasan ketika dinamika ekonomi berubah, seperti yang baru-baru ini ditunjukkan, memperkuat pentingnya menggunakan beberapa indikator secara komplementer.
Lihat Asli
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.
Ketika Pengangguran Menandakan Resesi: Memahami Aturan Tiga Bulan Sahm
Asal Usul Indikator Sederhana
Aturan Sahm adalah mekanisme deteksi resesi yang dibuat oleh ekonom Claudia Sahm, yang didasarkan pada logika yang elegan dan sederhana: memantau tingkat pengangguran. Proposal asli bertujuan untuk mengotomatiskan pemicu stimulus ekonomi pada saat krisis, menghindari analisis yang kompleks. Saat ini, platform seperti Federal Reserve Economic Data (FRED) memantau indikator ini secara real-time.
Konsep utama adalah bahwa ketika rata-rata bergerak tiga bulan dari tingkat pengangguran melampaui titik terendahnya dalam dua belas bulan terakhir dengan margin sama dengan atau lebih besar dari 0,50%, ada tanda-tanda bahwa ekonomi mungkin sedang memasuki resesi.
Bagaimana Cara Kerjanya dalam Praktik
Perhitungan mengikuti urutan langsung:
Langkah 1: Hitung rata-rata aritmatika dari tingkat pengangguran selama tiga bulan berturut-turut terakhir.
Langkah 2: Identifikasi berapa rata-rata bergerak tiga bulan terendah yang tercatat dalam dua belas bulan sebelumnya.
Langkah 3: Hitung perbedaan antara kedua nilai ini.
Jika selisih ini mencapai atau melebihi 0,50%, tanda resesi akan diaktifkan.
Contoh Praktis
Mari kita bayangkan bahwa pada bulan April, Mei, dan Juni, tingkat pengangguran masing-masing adalah 3,8%, 3,9%, dan 4,0%. Rata-ratanya adalah:
(3,8% + 3,9% + 4,0%) / 3 = 3,9%
Jika dalam periode sebelumnya selama dua belas bulan rata-rata terendah dari tiga bulan adalah 3,4%, selisihnya akan menghasilkan 0,5%, tepat pada ambang batas Aturan Sahm.
Efektivitas dan Keterbatasan
Secara historis, indikator ini menunjukkan akurasi yang luar biasa tanpa menghasilkan banyak alarm palsu. Namun, pada Agustus 2024, ketika aturan tersebut diaktifkan karena peningkatan tingkat pengangguran, penciptanya sendiri, Claudia Sahm, menyatakan skeptisisme mengenai konfirmasi resesi yang sebenarnya. Situasi ini bisa menjadi kegagalan signifikan pertama dari model dalam memprediksi dengan benar sebuah krisis ekonomi.
Mengadaptasi Konsep untuk Cryptocurrency
Meskipun Aturan Sahm berasal dari analisis makroekonomi tradisional, prinsip-prinsipnya dapat diterapkan pada ekosistem kripto. Alih-alih memantau pengangguran, kita bisa melacak metrik seperti:
Indikator alternatif ini akan berfungsi dengan logika yang sama: mendeteksi ketika ada penurunan signifikan dibandingkan dengan puncak terbaru, menandakan kemungkinan kontraksi pasar kripto.
Kesimpulan
Aturan Sahm mewakili pendekatan pragmatis untuk mengidentifikasi tahap awal resesi ekonomi melalui indikator tunggal dan transparan. Meskipun penerapan tradisionalnya ada di pasar ekonomi umum, kerangka konseptual ini menawarkan peluang adaptasi untuk memantau kesehatan pasar cryptocurrency. Bahkan alat dengan rekam jejak yang terbukti dapat menghadapi keterbatasan ketika dinamika ekonomi berubah, seperti yang baru-baru ini ditunjukkan, memperkuat pentingnya menggunakan beberapa indikator secara komplementer.