通常景氣的變化不會呈現一直線的走勢，而是像股市走勢一樣上下起伏的變化。有人就把經濟變化的圖形以某種特殊符號來取代說明，然而這些符號又代表了什麼意涵?
景氣復甦的走勢是另一種符號學 除了V、W、U、L 還有一個√
鉅亨網 2009 / 06 / 07
有些股市專家奉歷史法則為圭臬。他們會依據過去數十年的市場數據，建立模型、畫曲線圖，相信在每一次景氣循環之間有一定的規律。不過，這種建立數據的專家最近名聲不太好，因為近來當人們在問最壞的狀況是否已經過去，卻無法從他們身上得到確切的答案。
最近發燒的話題則是：「股票市場現在到底是在經歷那一種復甦，Ｖ型、Ｗ型、Ｕ型還是Ｌ型？」別擔心看不懂這些名詞，這篇文章以下的內容將會告訴你，理論上，景氣循環有可能出現的 5 種反彈狀況。
根據《SmartMoney》報導，上次的Ｖ型反彈出現在 2000 年的熊市。Ｖ型反彈是最常見的一種復甦狀況，也是最理想的經濟復甦狀況。雖然，在這種狀況下，景氣衰退的速度又快又劇烈，但是經濟復甦成長也同樣快速，而且經濟狀況甚至會比經濟衰退前更好。
現階段，阻礙景氣呈現Ｖ型反彈最大的障礙有兩個：一是房屋庫存太多，造成房地產價格下降。二是過高的失業率，使得消費不振。Strategas Research Partners 首席投資策略師 Jason Trennert 表示：「在這種狀況下，消費者很難增加消費，也因此目前我們就難以見到Ｖ型反彈。」
Ｗ型反彈上次出現是在「經濟大蕭條」時期。整個 30 年代，在經歷了數次超過 20% 的市場衰退和復甦後，二次世界大戰才終於讓經濟重回正軌。最近，有「末世博士」之稱的紐約大學經濟學家努里爾‧魯比尼 (Nouriel Roubini)就表示 W 型反彈有可能在這一波金融海嘯之後形成。他說：「兩度經濟衰退是有可能的。」
他預測，在 2010 年Ｗ型反彈的首波經濟復甦，在當年年底就有衰退的危險，或是在 2011 年因為油價衝高、稅率調漲、實質和名目利率調升，而再度探底。
美國現階段的景氣衰退已經邁入第 17 個月，是繼「大蕭條」時期以來最久的一次。現在有可能正處於Ｕ型衰退，就像長期積弱不振的 1970-1974 年。Trennert 表示，如果沒有政策刺激，主要工業指標可能仍在底部震盪，延長整個景氣循環的衰退期。
而是否為Ｕ型反彈比較偏向個人主觀的判斷，因為這要以經濟成長重回正軌所要花費的時間來定義。
巴克萊資本 (Barclays Capital) 美國的策略分析師 Barry Knapp 將現在的狀況稱為「小Ｖ型」的反彈，但無論是哪個定義，儘管現在最糟的狀況已經過去了，但仍不見景氣回春的跡象。
歷史學者對於美國在 1945-1946 年是否算是「Ｌ型衰退」有所爭議。當時，在戰後期間開始減少生產軍用物資，取而代之的是民生物資，但是卻在增加生產、擴大支出上遇到了麻煩。現在的日本就是處於這個令人不安的狀況：經過多年的衰退，經濟沒有更糟，卻也沒有起色。很明顯地，就是Ｌ型復甦。
「開根號型（√型）」的復甦最容易讓人跟當前的危機連結在一起。此種反彈的特色是：經濟會從谷底反彈至前一波高峰的一半，接著持平一段時間。因為這個圖形長得像開根號的形狀，故因此得名。
上一波的景氣繁榮是由信用市場所帶動，然而，銀行業者沒有預計到，不管消費者或大型借貸者都無法承擔這麼龐大的債務。放貸出去的熱錢如今都收不回來了。著名的分析師 Meredith Whitney 預測在 2010 年之前約有 2 兆美元的信貸撤回（withdrawal）。
PNC (PNC-US) 財富管理的首席投資長 Jim Dunigan 觀察到，現在的消費模式有越來越節省的趨勢，這將減緩未來經濟成長的速度。他表示：「現在有一波強勢反彈，接著未來將持平。」
資料來源:鉅亨網。
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不論哪一種符號，都只是形容經濟變化的一種走勢。絕大多數的專家在預測經濟趨勢上，用的不是根據哪種原理，而是根據歷史，或是某些經濟數據的變化。令人感到可惜的是，這些預測對於經濟學的發展一點用處也沒有，因為說穿了那只是憑個人經驗和感覺所預測出來的，並無法成為有用的推論依據。
以現實的情況來說，不論是u型或w型復甦，都要看這樣的復甦需要經歷多少的時間。如果把經濟下滑後的一小波反彈就視為經濟復甦的跡象，也未免太過樂觀。沒有人知道這期間的經濟下滑要持續多久，這小波的反彈充其量不過是下跌趨勢中的中繼站。
很多時候，我們會被一些人為修飾過的數據所迷惑，像是經濟成長率或是失業率等，這些統計機構只要調整計算的結構，就可以讓數據看起來較預估為佳。但說穿了，那是自欺欺人的做法，對於改善經濟環境完全沒有幫助，也會誤導民眾讓人失去戒心。如果真要相信這些數據，還不如先看看週遭的朋友和環境，或許還更準確一些。舉例來說，政府說工作機會增加很多，失業率下降許多，那麼你可以先問問失業的朋友，工作選擇性是否變多，或是工作有比較好找嗎?如果完全沒有，那我們相信這些數據又有什麼用?
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