Nhìn này, tôi đã ủng hộ câu chuyện phục hồi hình K từ ngày đầu tiên. Đó không phải là điều đang bị đặt câu hỏi ở đây.

Vấn đề? Dự đoán dữ liệu "thiếu" vào các khoảng thời gian gần đây. Đó là nơi mà lập luận trở nên yếu kém. Bạn không thể chỉ đơn giản là lấp đầy khoảng trống bằng những giả định và gọi đó là phân tích—đó là cách bạn kết thúc với những kết luận sai lầm.

Và những điều chỉnh được đề xuất đó thì sao? Chúng không tạo ra sự thay đổi nào. Không một điều nào trong số đó thay đổi vấn đề cơ bản với bộ dữ liệu. Khi phương pháp của bạn dựa vào các điểm dữ liệu giả mạo cho thời gian gần nhất, bạn không xây dựng được một lập luận mạnh mẽ hơn. Bạn đang làm suy yếu nó.

Tính toàn vẹn của dữ liệu rất quan trọng. Đặc biệt khi chúng ta nói về những thay đổi kinh tế cấu trúc như sự phân kỳ hình chữ K. Câu chuyện có thể đúng, nhưng bằng chứng cần phải đứng vững mà không cần đến những thủ thuật thống kê.