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美國在2023年最後的一個月雖然公告了非常漂亮的非農就業人數數據，但從新冠肺炎前的趨勢，做時間的自然增長，可以看出美國非農就業情況仍受到新冠肺炎衝擊影響，並沒有恢復過來。
以2023年12月的數據來看，和未受新冠肺炎影響的自然增長數字相比，仍差了2百萬人數。這表示美國截至2023年，就業市場仍受新冠肺炎影響，還沒有恢復到該有的水準。
至於薪資來說，葉倫說薪資增長的速度超過通貨膨脹，看似合理，但從下圖結果則可以證實美國的薪資可能浮報很多!!
如果薪資沒有浮報增長，那就意味著美國的通貨膨脹與物價是脫鉤的!!民生生活上的艱苦較新冠肺炎前得需要那麼多的薪資才能補償。
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美國進口物價指數趨勢圖反映美國從2020年6月開始進口物價上漲，並發生4次的上升趨勢，其中，2021年12月開始的趨勢成為整體期間內最強勁的上升力道。
2022年5月已經是高點的進口物價指數開始下降。
進口物價指數是衡量進口美國的產品價格之綜合指數，這表示美國在新冠肺炎後進口的產品價格隨時間而攀升，直至美聯儲宣布升息(2023年3月)後的5月才開始準備下降。
我們或許可以說美國在新冠肺炎衝擊下，希望維持經濟的穩定發展，在美國希望維持高股價以表示美國融資的穩定與經濟穩定外，美國面臨的高物價同樣有對其他國家進口品阻擋的影響。
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第二個關鍵趨勢轉折點是2022年2月。無論是總量或是電腦及電子產品這個分類項，都顯示這個時間點是趨勢轉折。不過這段上升趨勢的持續時間，總量的持續時間較短，到了2022年6月，並且7月開始出現下降趨勢。
相比於電腦及電子產品這個分類項，持續到2022年8月，9月才開始轉為下降趨勢。
由這，就能發現美國其他製造業分類項中有更龐大規模的產業分類更快反映通貨膨脹下降的影響，所以新訂單金額的下降反映在總量上，就讓總量和電腦及電子產品的訂單金額上升趨勢差了兩個月。
另外，我們也能看到近期的製造業新訂單總量是屬於高檔震盪情況。
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美國製造業新訂單總量的趨勢圖
相比於製造業新訂單內的分類 - 電腦及電子產品 (https://mastodon.social/@aphoebusli/111526224890669504) 趨勢圖，總量的趨勢圖比較少波動所造成的短期趨勢。
另外，美國製造業新訂單金額總量的趨勢圖更能反映美國製造業對新冠肺炎的影響。同時，我們還能看到2020年6月確實是製造業脫離新冠肺炎的重要時間點。這個時間點能夠找出來需依靠AI數據分析才能做到。
當然你也能認為使用經驗能找到，但你卻無法說出個理由。而使用AI數據分析則能依靠趨勢線真正且客觀告訴所有人這個關鍵的趨勢轉折點。
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當然，當時也是美國快速通貨膨脹的期間中。所以在美國聯準會宣布第一次升息前，2022年2月電腦及電子產品製造新訂單成為另一趨勢的開始。雖然維持上升趨勢，但相對緩慢。
因為新訂單金額是美元計價，屬於名目變數，所以會受到通貨膨脹影響。但此處就不深入說去除通貨膨脹後的增減福，還是以原數字的規律做趨勢變化。
在聯準會升息影響，降低通貨膨脹的過程中，美國電腦及電子產品製造新訂單金額從2022年9月到2023年1月出現第三條的下降趨勢。雖然美國在2023年3月出現銀行危機，從趨勢變化圖中仍可看出電腦及電子產品製造新訂單仍是在2023年2月開始轉為上升趨勢，並且上升力道仍是非常有利的。
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美國電腦及電子產品製造新訂單趨勢圖中可以清楚看到新冠肺炎的影響，以及美國在2020年下半年(6月開始)轉為上升趨勢。
但電腦及電子產品新訂單能有那麼好嗎？2021年1月薪訂單金額向下掉，掉到比2020年8月還低。
再次掉到低點的新訂單金額，重新開始上升，2021年7月開始美國電腦及電子產品製造新訂單出現新冠肺炎衝擊後的真正快速上升，並且此上升期間還超越新冠肺炎前的高點。
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#圖表 台灣實質每人每月經常性薪資的短期趨勢圖
今天的新聞提到1月至9月實質經常性薪資負成長，是九年來同期首見負成長 https://money.udn.com/money/story/10869/6755156
從實質每人每月經常性薪資數據的短期趨勢中可以發現2016年1月開始的期間曾發生下降趨勢，而近期則是2023年4月開始出現下降趨勢。
後者是整體期間內最大下降趨勢力道。
至於上升趨勢力道則發生在2019年9月到2020年6月，其次是2021年5月到2022年3月。後者並無法和先前的趨勢連接，而是往下降，變成新的趨勢。
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#圖表 美國半導體和其他元件製造出廠價格指數趨勢圖
華爾街日報提到半導體產業歷經兩年的景氣興衰，IBS認為全球整體營收明年將反彈。
我們可以從下圖的出廠價格指數看出2023年1月才開始出現下滑趨勢。這表示華爾街日報所提到的半導體產業興衰是指從2022年1月到2022年12月的上升趨勢，和2023年1月到9月的下降趨勢，形成了一個興衰周期。
我們無法從此間看出有反彈跡象，甚至是AI已經檢測到2023年8月是新趨勢的開始，8~9月的兩點斜率也是負值。所以目前來說並沒有很明朗的結果。
其實營收是價格乘以數量後的結果，就下圖的價格情況和華爾街日報提到的景氣興衰，隱含營收和價格之間的關係密切。
當然我們也無法否認這些大型機構都有其他的數據可以預估出明年會反彈出廠價格會提高，進而提高營收。
參考資料: https://news.cnyes.com/news/id/5362975
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這個有點好笑的地方是模擬隨機數，產生分配
在機率論或統計學，機率分配或抽樣分配都會有對應的分配函數，以數學式表現！試問：可以公開看看分配的數學式嗎？
如果說只有分配圖可不算，即使是模擬，數字是可以計算出分配的數學式！
沒有數學式就是假的！因為沒有數學式，你根本沒辦法控制風險，也無從知曉臨界值！
學習正確的知識觀念，才能判斷文字描述中或公開的論述/論文/報告/方法 瑕疵！
AI數據分析能不能為生成出的隨機數找出分配的數學式？答案是可以的！
你可以選擇一次性建模或是分段建模！如果不太了解可以參考黎曼積分概念。
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#圖表 台灣實質每人每月總薪資的短期趨勢圖
今天的新聞提到台灣實質總薪資是近7年首見負成長
https://money.udn.com/money/story/10869/6755156拿出實質每人每月總薪資的數據，對其分析後，可以發現台灣的實質每人每月總薪資趨勢皆是下降趨勢，並且趨勢持續時間都是12個月。
換句話說，台灣實質每人每月總薪資的趨勢非常穩定。當然，這也與台灣年前會有較高的總薪資，造成每段趨勢皆從1月開始。
如此穩定的結果，但不代表趨勢力道會近似。2023年的趨勢力道是2016年以來最大的下降速度。
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#圖表 美國實際可支配個人收入趨勢圖
實際可支配個人收入明顯在新冠肺炎發生前很穩定增長，形成三段趨勢。但新冠肺炎開始後兩次快速上升趨勢，2021年3月更出現新高的數字。2021年4月開始呈下降趨勢的，是整體期間內唯一的下降趨勢。
雖然2022年7月又反轉成上升趨勢，但AI已經檢測到2023年7月很可能都是新趨勢的開始。
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