संक्षिप्त उत्तर: stagflation उच्च मुद्रास्फीति, कमजोर या नकारात्मक आर्थिक वृद्धि और बढ़ती बेरोजगारी का एक साथ असहज संयोजन है। सामान्य inflation गर्म अर्थव्यवस्था के साथ आती है; stagflation ठंडी अर्थव्यवस्था के साथ आती है। यह आम तौर पर supply shock, जैसे तेल की कीमत में उछाल, से शुरू होती है और तब बिगड़ती है जब policy बहुत लंबे समय तक ढीली रहती है। एक CFD trader के लिए यह महत्वपूर्ण है क्योंकि सामान्य playbook काम करना बंद कर देता है: bonds, indices और currency सब साथ गिर सकते हैं, जबकि gold और energy चुपचाप टिके रहते हैं।
stagflation का कारण क्या है और यह सामान्य inflation से कैसे अलग है
साधारण inflation demand की कहानी है: बहुत अधिक पैसा बहुत कम वस्तुओं के पीछे भागता है, और central bank ऊँची rates के साथ स्थिति ठंडी करता है। दूसरी स्थिति मुख्यतः supply की कहानी है। कोई चीज़ उत्पादन को महँगा या दुर्लभ बना देती है: energy embargo, टूटा हुआ shipping network, फसल खराब होना, अचानक tariff wall। कीमतें इसलिए बढ़ती हैं क्योंकि costs बढ़ती हैं, न कि इसलिए कि ग्राहकों के पास बहुत पैसा है। Output इसलिए गिरता है क्योंकि वही shock firms को कम उत्पादन करने पर मजबूर करता है, इसलिए unemployment बढ़ती है।
तीन तत्व आम तौर पर साथ दिखाई देते हैं:
- एक नया supply shock जो input costs को पूरे अर्थव्यवस्था में ऊपर ले जाता है, किसी एक sector में नहीं।
- ढीली economic policy जो shock के असर के दौरान money को सस्ता रखती है, जिससे कीमतों में बढ़ोतरी टिक जाती है बजाय इसके कि वह निकल जाए।
- ऐसी expectations जो anchored नहीं रहतीं, इसलिए workers pay rises की मांग करते हैं और firms पहले से ही prices बढ़ा देते हैं, जिससे wage-price spiral बनती है।
पुरानी Phillips curve की धारणा, कि inflation और unemployment आसानी से एक-दूसरे के बदले चलते हैं, यह मानती है कि demand ही एकमात्र driver है। supply shock इस trade-off को तोड़ देता है, और दोनों ऊपर जाते हैं। साधारण recession में prices धीमी होती हैं और jobs गिरती हैं; यह स्थिति prices को जिद्दी रूप से ऊँचा रखती है जबकि jobs गायब होती हैं। यही असंतुलित मिश्रण पूरी समस्या है।
इतिहास में stagflation: 1970s और वे episodes जिन्हें लोग भूल जाते हैं
पाठ्यपुस्तक वाला उदाहरण 1973 और 1982 के बीच United States है। 1973 के oil embargo ने crude prices को लगभग चार गुना कर दिया, 1979 के दूसरे oil shock ने उन्हें फिर से दोगुना किया, और Federal Reserve ने tightening में देर की। CPI inflation कई दौर में 10 percent से ऊपर रही, unemployment mid 1970s में 8 percent से ऊपर चली गई, और real GDP दो अलग recessions में सिकुड़ा।
देशों के बीच तुलना वह हिस्सा है जिसे अधिकांश explainers छोड़ देते हैं। United Kingdom की स्थिति और खराब रही: strikes, गिरते pound और ढीली fiscal policy ने oil shock को और गहरा किया, जिससे 1975 में inflation 20 percent से ऊपर चली गई। West Germany और Japan ने वही oil shock झेला, लेकिन जल्दी tightening की और दशक के अधिकांश समय inflation को कम रखा। एक ही shock, अलग policy responses, बहुत अलग परिणाम।
एक मोटा timeline:
- 1973: पहला oil embargo; US और UK में inflation तेज़ होती है जबकि growth धीमी पड़ती है।
- 1975: UK inflation 20 percent से ऊपर चरम पर; US unemployment लगभग 9 percent।
- 1979: दूसरा oil shock; Volcker के तहत Federal Reserve तेज़ rate rises शुरू करता है।
- 1982: US unemployment लगभग 11 percent पर चरम पर, फिर अंततः inflation टूटती है।
- 2021 से 2022: महामारी की supply chains और एक energy shock इस शब्द को फिर लौटाते हैं। Hiring मजबूत बनी रही, इसलिए अधिकांश economists ने इसे वास्तविक stagflation के बजाय inflation scare कहा।
stagflation का संकेत देने वाले economic indicators
कोई एक संख्या इसे घोषित नहीं करती। आपको तीन series को एक साथ गलत दिशा में बढ़ते देखना होता है, और एक table पैटर्न को साफ दिखाता है:
| Indicator | साधारण inflation | साधारण recession | दोनों एक साथ |
|---|---|---|---|
| CPI और core PCE | बढ़ना | गिरती हुई या स्थिर | बढ़ती हुई, अक्सर 5 प्रतिशत से ऊपर |
| वास्तविक GDP वृद्धि | मजबूत | नकारात्मक | स्थिर से नकारात्मक |
| बेरोजगारी दर | गिरती हुई | बढ़ती हुई | बढ़ती हुई |
| वास्तविक मजदूरी | लगभग स्थिर | धीरे-धीरे गिरती हुई | तेजी से गिरती हुई |
| नीति दर की दिशा | ऊपर | नीचे | अटकी हुई, या कमजोरी के बीच ऊपर |
मासिक आंकड़ा देखें the BLS consumer price index news release , जो सूचकांक को खाद्य, ऊर्जा, आवास और core श्रेणियों में बांटता है। यह विभाजन दिखाता है कि दबाव आपूर्ति-चालित मदों से आ रहा है या नहीं। इसे Federal Reserve के पसंदीदा माप के साथ मिलाइए, जिसे हमारी guide to how PCE inflation is measured में समझाया गया है, साथ ही तिमाही GDP release और बेरोजगारी दर को भी देखें। purchasing manager surveys शुरुआती चेतावनी देती हैं: जब output सिकुड़ रहा हो और prices-paid घटक ऊपर जा रहा हो, तो यही इस environment की पहचान है।
उपभोक्ताओं, व्यवसायों और बाजारों पर प्रभाव: जानने योग्य जोखिम
उपभोक्ता व्यवहार पहचानने योग्य तरीके से बदलता है। परिवार सस्ते ब्रांडों की ओर मुड़ते हैं, बड़ी खरीदारी टालते हैं और ईंधन व खाद्य पर अपनी आय का बड़ा हिस्सा खर्च करते हैं। 40,000 सालाना कमाने वाले एक कर्मचारी का हिसाब लगाइए। कीमतें 9 percent बढ़ती हैं और नियोक्ता मुश्किल से 4 percent की raise देता है। वास्तविक वेतन लगभग 5 percent गिर जाता है, यानी एक साल में 2,000 की क्रय शक्ति का नुकसान। इसे पूरे देश में गुणा करें, तो discretionary spending पतली पड़ जाती है।
व्यवसाय एक ही कसौटी पर विजेताओं और हारने वालों में बंटते हैं: pricing power। 1970s में ऊर्जा उत्पादक, discount retailers और inflation से जुड़े contracts वाली firms अधिकतर टिके रहीं। Airlines, car makers और fixed-price contracts तथा बढ़ते fuel bills वाले सभी पक्ष दबाव में आ गए; कुछ को सरकारी मदद की जरूरत पड़ी या वे खत्म हो गए। पतले margins के साथ ऐसे input costs जिन्हें आप pass on नहीं कर सकते, एक जोखिम भरी स्थिति है।
बाजारों को भी अपने जोखिमों का सामना करना पड़ता है, और bonds के equities को offset करने पर आधारित पारंपरिक investment strategies काम करना बंद कर देती हैं:
- Bonds और equities साथ-साथ गिर सकते हैं, इसलिए 60/40 cushion खत्म हो जाता है।
- Index CFDs कमजोर earnings के साथ धीरे-धीरे नीचे खिसकते हैं, जबकि volatility अस्थिर बनी रहती है।
- Gold और energy-linked currencies आमतौर पर संभली रहती हैं; energy import करने वाली currencies पर दबाव पड़ता है।
- Carry trades अनिश्चित हो जाते हैं क्योंकि rate path दोनों दिशाओं में स्पष्ट नहीं होता।
नीति प्रतिक्रियाएँ और केंद्रीय बैंक की दुविधा
इस संयोजन से डर इसलिए लगता है क्योंकि सामान्य औजार एक-दूसरे के विपरीत दिशा में खींचते हैं। ब्याज दरें बढ़ाना inflation से लड़ता है, लेकिन मंदी को गहरा करता है। दरें घटाना या bond purchases फिर शुरू करना growth को सहारा देता है, लेकिन price spiral को बढ़ावा देता है। हमारी explainer on how quantitative easing works बताती है कि मांग नहीं, आपूर्ति समस्या होने पर वह दूसरा विकल्प इतना आकर्षक और इतना जोखिम भरा क्यों होता है।
1979 से 1982 का दौर इसका सीधा उपाय दिखाता है। Federal Reserve ने अपनी नीतिगत दर को 20 प्रतिशत के करीब पहुंचाया, एक गहरी मंदी को स्वीकार किया, और 1983 तक मुद्रास्फीति दो अंकों से घटकर 4 प्रतिशत से नीचे आ गई। यह काम कर गया, लेकिन इसकी कीमत दो साल का खोया हुआ उत्पादन और खोई हुई नौकरियाँ थी। आधुनिक नीति-निर्माता एक विनम्र मध्य मार्ग पसंद करते हैं: दरों को लंबे समय तक ऊँचा रखें, कड़ा रुख अपनाएँ, और उम्मीद करें कि विकास में दरार पड़ने से पहले अपेक्षाएँ स्थिर हो जाएँ। यही कारण है कि हर बैठक का स्वर इतना मायने रखता है। इसमें hawkish बनाम dovish केंद्रीय बैंक भाषा का अंतर कैलेंडर पर सबसे ज़्यादा ट्रेड होने वाली चीज़ बन जाता है।
राजकोषीय नीति केवल सीमित हद तक मदद करती है, और गलत दिशा में दिया गया समर्थन बस एक आपूर्ति समस्या पर मांग और जोड़ देता है।
एक मूल्यांकन के अंदर stagflation के लिए ट्रेडिंग चेकलिस्ट
ये परिस्थितियाँ trend followers के लिए थकाऊ होती हैं और बड़े पोज़िशन के लिए निर्मम। रेंज चौड़ी हो जाती हैं, correlations उलट जाते हैं, और जो release मामूली दिखती है वह कीमत को हिंसक तरीके से हिला सकती है क्योंकि बाज़ार दूसरी दिशा में झुका हुआ था। यहाँ instinct से बेहतर checklist है:
- औसत हालिया daily range के बजाय सबसे चौड़ी हालिया daily range के हिसाब से size तय करें। यदि EUR/USD एक दिन में 120 pips चल रहा है, तो 30 pip का stop मुश्किल से stop कहलाएगा।
- ऐसी जोड़ियाँ चुनें जिनमें policy gap साफ़ हो: एक central bank जो कमजोरी के बावजूद tightening कर रहा हो, उसके मुकाबले वह जो पहले ही झुक चुका हो।
- मुद्रास्फीति surprise पर gold को डिफ़ॉल्ट long मानें और growth scare पर dollar को डिफ़ॉल्ट long; बहुत कम ही दोनों एक ही दिन गलत होते हैं।
- रातभर रखी जाने वाली positions कम रखें। हफ्तों तक CFD रखने की लागत swap charge होती है, और जब policy rates ऊँचे हों तो यह charge swing trade के लाभ को खा जाती है।
- अगली CPI, GDP और jobs dates की एक लिखित सूची रखें और हर एक के पहले exposure घटाएँ।
daily limit के लिए काम के numbers। मान लीजिए 50,000 का evaluation account है, जिसमें daily loss cap 2,000 और total drawdown 3,000 है। 1 percent जोखिम वाली दो positions, यानी 500-500, साधारण दिन में पर्याप्त गुंजाइश छोड़ती हैं। लेकिन release day पर जहाँ slippage realised loss को दोगुना कर देता है, वही दो trades 2,000 की लागत कर सकती हैं। यानी एक ही सुबह में पूरा daily cap खत्म। data के आसपास प्रति trade जोखिम 0.5 percent कर दें और worst case लगभग 1,000 पर आ जाता है।
Pivex trader को messy weeks से बाहर बैठने की गुंजाइश देता है। इस evaluation में कोई deadline नहीं है और trading days की कोई required संख्या भी नहीं। total drawdown fixed starting point से मापा जाता है, trailing peak से नहीं। weekend holding और news trading दोनों की अनुमति है। built-in assistant दिखाता है कि daily limit में कितना बचा है, इसलिए CPI morning के आसपास size तय करना अंदाज़ा लगाने के बजाय सीधा गणित बन जाता है।
अगला कदम: पिछले बारह महीनों के CPI, unemployment और GDP prints निकालें और हर उस महीने को चिह्नित करें जहाँ इन तीनों में से दो ने गलत दिशा ली। यह अभ्यास एक घंटा लेता है और आपको साफ़ बता देता है कि आप किस regime में ट्रेड कर रहे हैं। यदि आप refundable one-time fee और बिना deadline वाले rules-based account के भीतर इस checklist को लागू करना चाहते हैं, तो Match-Trader पर Pivex की one-step evaluation उपयुक्त है। यह उन traders के लिए बनाया गया है जो मौका बर्बाद करने के बजाय इंतज़ार करना पसंद करते हैं।
संबंधित गाइड: quantitative easing कैसे काम करता है और hawkish बनाम dovish केंद्रीय बैंक भाषा।
भाग लेने से पहले, Pivex के वर्तमान कार्यक्रम के नियमों की समीक्षा करें और निर्णय लें कि क्या एक अनुकरणीय स्वामित्व व्यापार मूल्यांकन आपकी अनुभव और जोखिम सीमाओं के अनुकूल है। भाग लेना एक पुरस्कार, आय या किसी विशेष व्यापार परिणाम की गारंटी नहीं देता है।