मार्टिन आर्मस्ट्रांग: चक्रीय विश्लेषण और आर्थिक विश्वास मॉडल
मार्टिन आर्मस्ट्रांग एक अमेरिकी विश्लेषक हैं, जिन्होंने एक गणितीय मॉडल विकसित किया है जो आर्थिक चक्रों और बाजार में संभावित दुर्घटनाओं की भविष्यवाणी करने का प्रयास करता है। उनका सिद्धांत 1683-1907 के बीच दुनिया में संकटों से संबंधित ऐतिहासिक डेटा पर आधारित है।
शुरुआत और करियर
आर्मस्ट्रांग एक आत्मशिक्षित व्यक्ति हैं, जिन्होंने अपनी यात्रा एक किशोर के रूप में शुरू की, जब वे एक नुमिज़मैटिक स्टोर में काम कर रहे थे। उन्होंने 1973 में वस्तु बाजार के बारे में अपने पहले पूर्वानुमान प्रकाशित किए। 1983 में, उन्होंने एक सशुल्क न्यूज़लेटर जारी करना शुरू किया, जिसमें उन्होंने वस्तु बाजार में घटनाओं के विश्लेषण और पूर्वानुमान पर ध्यान केंद्रित किया।
आर्थिक निश्चितता का मॉडल
आर्मस्ट्रांग का मॉडल मानता है कि आर्थिक चक्र हर 8.6 वर्षों में होते हैं। प्रत्येक चक्र के अंत में एक संकट आता है, जिसके बाद आर्थिक स्थिति में सुधार होता है जब तक कि अगला संकट बिंदु नहीं आता। 224 वर्षों (1683 से 1907 के बीच) की अवधि में ऐतिहासिक वित्तीय पैनिक का विश्लेषण लगभग 8.6 वर्षों की आवृत्ति देता है। आर्मस्ट्रांग का कहना है कि 8.6 वर्षों की लंबाई के छह पूर्ण चक्र एक 51.6 वर्षों की लंबाई के बड़े चक्र की ओर ले जाते हैं।
आर्मस्ट्रांग के सिद्धांत की आलोचना
हालांकि, मार्टिन आर्मस्ट्रांग के सिद्धांत के आलोचक कुछ महत्वपूर्ण आरोप उठाते हैं: वैज्ञानिक पुष्टि की कमी: कई वर्षों के शोध और विश्लेषण के बावजूद, आर्मस्ट्रांग का सिद्धांत स्पष्ट वैज्ञानिक पुष्टि नहीं रखता। कुछ इसे प्सेडो-साइंस मानते हैं, और इसके परिणामों को संयोगात्मक मानते हैं।
- लचीलापन की कमी: आर्मस्ट्रांग का मॉडल स्थिर चक्रों के आधार पर है, जो अर्थव्यवस्था और प्रौद्योगिकी में परिवर्तनों को ध्यान में नहीं रख सकता। वास्तविकता गणितीय मॉडलों की तुलना में अधिक जटिल है।
- डेटा का चयनात्मकता: आलोचकों का कहना है कि आर्मस्ट्रांग ने अपने सिद्धांत की पुष्टि करने वाले डेटा को चुना, जबकि उन डेटा को छोड़ दिया जो इसके खिलाफ थे। इससे गलत निष्कर्ष निकल सकते हैं।
- पूर्वानुमानों में असंगति: आर्मस्ट्रांग के सभी पूर्वानुमान सही नहीं थे। कभी-कभी उनके पूर्वानुमान वास्तविकता के खिलाफ होते थे।
- बहुत सामान्यीकरण वाले अनुमान: आर्मस्ट्रांग का मॉडल बहुत सामान्यीकरण वाला है और विशेष आर्थिक या राजनीतिक संदर्भों को ध्यान में नहीं रखता है।
हालांकि, यह उल्लेख करना महत्वपूर्ण है कि आर्मस्ट्रांग का सिद्धांत अभी भी रुचि पैदा करता है और आर्थिक समुदाय में चर्चा का विषय है।
मार्टिन आर्मस्ट्रांग एक अमेरिकी विश्लेषक हैं, जिन्होंने एक गणितीय मॉडल विकसित किया है जो आर्थिक चक्रों और बाजार में संभावित दुर्घटनाओं की भविष्यवाणी करने का प्रयास करता है। उनका सिद्धांत 1683-1907 के बीच दुनिया में संकटों से संबंधित ऐतिहासिक डेटा पर आधारित है।
शुरुआत और करियर
आर्मस्ट्रांग एक आत्मशिक्षित व्यक्ति हैं, जिन्होंने अपनी यात्रा एक किशोर के रूप में शुरू की, जब वे एक नुमिज़मैटिक स्टोर में काम कर रहे थे। उन्होंने 1973 में वस्तु बाजार के बारे में अपने पहले पूर्वानुमान प्रकाशित किए। 1983 में, उन्होंने एक सशुल्क न्यूज़लेटर जारी करना शुरू किया, जिसमें उन्होंने वस्तु बाजार में घटनाओं के विश्लेषण और पूर्वानुमान पर ध्यान केंद्रित किया।
आर्थिक निश्चितता का मॉडल
आर्मस्ट्रांग का मॉडल मानता है कि आर्थिक चक्र हर 8.6 वर्षों में होते हैं। प्रत्येक चक्र के अंत में एक संकट आता है, जिसके बाद आर्थिक स्थिति में सुधार होता है जब तक कि अगला संकट बिंदु नहीं आता। 224 वर्षों (1683 से 1907 के बीच) की अवधि में ऐतिहासिक वित्तीय पैनिक का विश्लेषण लगभग 8.6 वर्षों की आवृत्ति देता है। आर्मस्ट्रांग का कहना है कि 8.6 वर्षों की लंबाई के छह पूर्ण चक्र एक 51.6 वर्षों की लंबाई के बड़े चक्र की ओर ले जाते हैं।
आर्मस्ट्रांग के सिद्धांत की आलोचना
हालांकि, मार्टिन आर्मस्ट्रांग के सिद्धांत के आलोचक कुछ महत्वपूर्ण आरोप उठाते हैं: वैज्ञानिक पुष्टि की कमी: कई वर्षों के शोध और विश्लेषण के बावजूद, आर्मस्ट्रांग का सिद्धांत स्पष्ट वैज्ञानिक पुष्टि नहीं रखता। कुछ इसे प्सेडो-साइंस मानते हैं, और इसके परिणामों को संयोगात्मक मानते हैं।
- लचीलापन की कमी: आर्मस्ट्रांग का मॉडल स्थिर चक्रों के आधार पर है, जो अर्थव्यवस्था और प्रौद्योगिकी में परिवर्तनों को ध्यान में नहीं रख सकता। वास्तविकता गणितीय मॉडलों की तुलना में अधिक जटिल है।
- डेटा का चयनात्मकता: आलोचकों का कहना है कि आर्मस्ट्रांग ने अपने सिद्धांत की पुष्टि करने वाले डेटा को चुना, जबकि उन डेटा को छोड़ दिया जो इसके खिलाफ थे। इससे गलत निष्कर्ष निकल सकते हैं।
- पूर्वानुमानों में असंगति: आर्मस्ट्रांग के सभी पूर्वानुमान सही नहीं थे। कभी-कभी उनके पूर्वानुमान वास्तविकता के खिलाफ होते थे।
- बहुत सामान्यीकरण वाले अनुमान: आर्मस्ट्रांग का मॉडल बहुत सामान्यीकरण वाला है और विशेष आर्थिक या राजनीतिक संदर्भों को ध्यान में नहीं रखता है।
हालांकि, यह उल्लेख करना महत्वपूर्ण है कि आर्मस्ट्रांग का सिद्धांत अभी भी रुचि पैदा करता है और आर्थिक समुदाय में चर्चा का विषय है।
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