PAKW: Barometer Ekonomi Baharu untuk Malaysia

PERBELANJAAN Asas Kehidupan Wajar (PAKW) adalah petunjuk kritikal dalam memahami kos sara hidup asas di Malaysia, menggabungkan perbelanjaan wajib untuk keperluan seperti makanan, tempat tinggal, utiliti, dan pengangkutan.

Dalam landskap ekonomi yang semakin kompleks, analisis PAKW bukan sahaja berfungsi sebagai panduan terhadap kos hidup, tetapi juga mencerminkan kesejahteraan rakyat.

Analisis ini memanfaatkan simulasi Monte Carlo (MC) dan Quasi-Monte Carlo (QMC) untuk meramalkan PAKW dalam tempoh 10 tahun akan datang (2024–2033) di bawah tiga senario ekonomi: Ekonomi Stabil, Pemulihan Ekonomi, dan Kemelesetan Ekonomi.

Memahami PAKW memberi kita gambaran yang jelas tentang bagaimana kos sara hidup berubah seiring dengan waktu, serta bagaimana senario ekonomi tertentu dapat mempengaruhi keperluan kewangan rakyat.

PAKW Mengikut Lokaliti di Malaysia

Kajian ke atas PAKW mengikut negeri dan daerah mendedahkan perbezaan kos sara hidup yang signifikan antara kawasan bandar dan luar bandar.

Perbandingan antara negeri menunjukkan perbezaan ketara, yang dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti harga barang, kos perkhidmatan, dan akses kepada kemudahan.

Negeri seperti Selangor, Kuala Lumpur, dan Pulau Pinang mencatatkan PAKW yang lebih tinggi. Ini disebabkan oleh tahap urbanisasi yang lebih tinggi, akses yang lebih baik kepada perkhidmatan, dan permintaan yang tinggi terhadap barangan dan perkhidmatan.

Sebaliknya, negeri seperti Kedah, Kelantan, dan Terengganu mencatatkan PAKW yang lebih rendah kerana kos hidup yang lebih rendah dan akses kepada kemudahan yang lebih terhad.

Daerah-daerah maju seperti Petaling, Klang, dan Sentul menunjukkan PAKW yang lebih tinggi, sementara kawasan luar bandar seperti Bukit Mabong, Sarawak mempunyai kos hidup yang lebih rendah.

Faktor-faktor seperti kepadatan penduduk, keperluan pengangkutan, dan harga penginapan mempengaruhi variasi kos sara hidup antara lokaliti ini.

Simulasi Monte Carlo dan Quasi-Monte Carlo untuk Unjuran PAKW (2024–2033)

Dua simulasi dilakukan: MC dan QMC.

MC menghasilkan unjuran dengan variasi rawak, sedangkan QMC, menggunakan urutan struktur, memberi ketepatan tinggi dalam situasi ekonomi yang tidak menentu.

Kedua-dua pendekatan dijalankan dengan mengandaikan tiga senario ekonomi:

Simulasi ini dijalankan sebanyak 10,000 kali untuk memberikan ketepatan yang lebih tinggi dalam unjuran PAKW bagi tempoh 10 tahun (2024-2033). Simulasi ini penting untuk mengukur variasi dan kemungkinan senario yang mungkin dialami oleh isi rumah berdasarkan perubahan ekonomi masa depan.

Keputusan Simulasi PAKW Berdasarkan Monte Carlo dan Quasi-Monte Carlo

Hasil simulasi menunjukkan perbezaan yang signifikan dalam unjuran PAKW antara MC dan QMC:

1. MC menunjukkan variasi yang lebih tinggi. Dalam senario Kemelesetan Ekonomi, terdapat lebih banyak fluktuasi dalam nilai unjuran. Sebagai contoh, untuk tahun 2024, unjuran MC adalah 4,200, sedangkan QMC menghasilkan unjuran yang lebih rendah iaitu 4,190.

2. QMC menghasilkan unjuran yang lebih stabil dalam semua senario. Dalam keadaan ekonomi yang tidak menentu seperti kemelesetan, QMC memberi hasil yang lebih konsisten dan boleh dipercayai, mencerminkan ketepatan yang lebih tinggi dalam jangka masa panjang.

Sensitiviti Terhadap Kadar Inflasi dan Pertumbuhan Ekonomi

Simulasi ini juga mengkaji sensitiviti unjuran terhadap perubahan dalam kadar inflasi dan pertumbuhan ekonomi.

Dapatan kajian mendapati bahawa:

1. Peningkatan 1% inflasi menyebabkan peningkatan 4% dalam MC dan 3.9% dalam QMC. Ini menunjukkan bahawa PAKW sensitif terhadap inflasi dalam kedua-dua pendekatan, tetapi QMC menghasilkan hasil yang lebih stabil.

2. Peningkatan 1% dalam kadar pertumbuhan ekonomi membawa kepada peningkatan 6% dalam MC dan 5.8% dalam QMC. Sekali lagi, QMC menghasilkan hasil yang lebih konsisten, dengan peningkatan yang lebih realistik dan stabil.

Dalam senario pertumbuhan stabil, QMC menunjukkan trend yang lebih konsisten dan stabil berbanding MC yang lebih berubah-ubah. Dalam senario pemulihan, QMC lebih stabil, manakala MC menunjukkan variasi lebih tinggi. Senario kemelesetan menunjukkan penurunan ketara dengan MC menunjukkan ketidakpastian yang lebih besar berbanding QMC.

QMC menunjukkan kotak yang lebih sempit dan konsisten dalam senario stabil dan pemulihan, berbanding MC yang lebih lebar. Dalam kemelesetan, MC menunjukkan julat yang lebih besar dengan QMC lebih stabil.

Analisis Sensitiviti

Kedua-dua MC dan QMC sensitif terhadap perubahan inflasi dan pertumbuhan, tetapi QMC lebih stabil, membuatkan ia lebih sesuai untuk perancangan jangka panjang.

Dalam senario stabil, QMC menunjukkan varians yang rendah. Varians meningkat dalam senario pemulihan dan kemelesetan, dengan MC lebih terdedah kepada ketidakpastian yang lebih besar.

Laluan Sampel

QMC menunjukkan laluan yang lebih konsisten dalam pertumbuhan stabil, manakala MC lebih tersebar. Dalam pemulihan dan kemelesetan, MC menunjukkan lebih banyak variasi berbanding QMC yang lebih stabil.

Analisis Perbandingan Ketepatan dan Stabiliti Simulasi

QMC menunjukkan kestabilan yang lebih tinggi dalam keadaan ekonomi yang tidak stabil. Pendekatan ini kurang terdedah kepada variasi rawak yang melampau berbanding MC, yang menghasilkan unjuran dengan nilai yang lebih meluas dan sukar dijangka.

Kesimpulannya, dalam perancangan kos hidup dan bantuan kewangan, QMC menyediakan asas yang lebih kukuh untuk unjuran jangka panjang.

Implikasi Simulasi PAKW terhadap Perancangan Dasar Ekonomi

Simulasi Monte Carlo dan Quasi-Monte Carlo menyediakan perspektif yang berbeza mengenai unjuran PAKW di Malaysia. QMC menunjukkan variasi yang lebih rendah dan ketepatan yang lebih tinggi, terutamanya dalam keadaan ekonomi yang tidak stabil.

Berdasarkan unjuran dalam tempoh 10 tahun, perbandingan antara kedua-dua pendekatan ini menunjukkan kelebihan QMC dalam meramalkan kos hidup yang lebih konsisten dan boleh diharap.

Oleh itu, dalam merancang dasar ekonomi, memahami dinamik PAKW dalam pelbagai senario ekonomi adalah penting untuk menghadapi ketidakpastian masa depan.

Pendekatan ini membantu dalam merancang program bantuan yang lebih berkesan, terutamanya di kawasan yang terkesan dengan kenaikan kos hidup. - DagangNews.com


 

Penafian:
Artikel ini mengandungi unjuran Perbelanjaan Asas Kehidupan Wajar (PAKW) menggunakan simulasi Monte Carlo (MC) dan Quasi-Monte Carlo (QMC) untuk tempoh 2024 hingga 2033. Walaupun menggunakan data terkini dan kaedah yang sah, hasil simulasi ini adalah ramalan dan boleh dipengaruhi oleh perubahan makroekonomi, dasar kerajaan, serta faktor luaran yang tidak dapat dijangkakan. Penulis tidak bertanggungjawab terhadap sebarang keputusan atau tindakan yang diambil berdasarkan maklumat ini.

Wan Mohd Farid Wan Zakaria adalah Pensyarah Kanan Fakulti Pengurusan & Perniagaan UiTM Cawangan Johor, Kampus Segamat

KLIK DI SINI UNTUK KOLEKSI ARTIKEL EKSPONEN