軟著陸前夕 深受緊縮政策影響
然而，這段期間最異常的指標，或許是芝加哥選擇權交易（Chicago Board Options Exchange）的波動性指數（Volatility Index, VIX），該指數飆升到了38.57，是疫情以來最高（早期報告更高達65.73，是史上第三高，但這是因為計算上的紊亂）。截至8月中旬，波動性指數依然居高不下，且看起來似乎還會持續下去，其原因有二。
首先，美國正處於「軟著陸」最後的關鍵階段，承受了先前緊縮政策的所有影響，卻還未享受到預期中即將發生的流動性增加。這些累計的成效，對不同市場參與者的影響也各不相同，於是市場投資越來越集中於少數人工智慧概念股，困境則由未上市公司和地方銀行承受。而最近這波拋售，就是因為投資人看到獲利數據公布後，對人工智慧的前景產生了質疑。
儘管大型語言模型（Large Language Model, LLM）技術被大肆炒作，也在許多領域投入應用，但要真正引發什麼變革，似乎還有很長一段距離。軟體開發領域似乎有許多低階職務因LLM的衝擊而消失，但高階職務並未受到太大威脅。從這個角度來看，目前的狀況大概跟當年的網際網路泡沫差不多，只不過人工智慧還是有機會造成天翻地覆的改變。
與此同時，失業數據的意義仍然飽受質疑。7月公布的失業率已經符合聯準會經濟學家薩姆（Claudia Sahm）提出的「薩姆規則衰退指標」（Sahm Rule）。這是一項即時性的貨幣政策制定指標，指出當失業率在3個月內的移動平均值，比過去12個月高出0.5%以上，就表示經濟衰退開始了。
在過去，勞動市場一直傾向在「穩定」與「快速惡化」兩種狀態之間來往，而薩姆規則就是由兩者的變動歸納而來。但是，後疫情時期卻表現出另一種「穩定惡化」的模式。這種新模式反映出影響失業率的另一個因素：由於勞動參與率提升，勞動力增加，失業率的分母也隨之增加。因此就連薩姆本人，也懷疑這個規則是否適用於當前的狀況【比如可能需要用「平方薩姆衰退指數」（Squared Sahm Rule），以檢視薩姆指標的變化率，見圖1】。
日本棘手的政治考量
波動性的第二個來源是日本。持續偏高的日圓，似乎是除了市場波動性以外，另一個唯一尚未恢復到先前水準的主要市場指標。在最近的市場事件後，10年期日本國債的殖利率急劇下降，落回5月結束負利率政策前的水準，反映出市場對升息循環的未來走向信心減弱。日本央行副行長內田真一在8月7日談話中表示：「由於國內外金融和資本市場的狀況極其動盪，我認為日本央行暫時需要在當前的政策利率水準，維持貨幣寬鬆政策。」
