中国 CNY

中国 Caixin - 综合 - 中小企业

影响:
低的
Source: S&P Global

最新发布:

日期:
Surprise:
0.9
实际的:
52.3
预报: 51.4
Previous/Revision:
51.9
周期: Nov
它测量什么?
中国财新综合采购经理人指数(PMI)衡量中国制造业和服务业的整体健康状况。它提供对经济活动的洞察,重点关注生产、就业、新订单、供应商交货时间和库存,数值高于50表示扩张,低于50表示收缩。
频率
该指数每月发布,结果代表基于同月收集的调查数据的初步估计,通常在下一个月的第一周发布。
交易者为何关注?
交易者密切关注财新综合PMI,因为它提供中国经济表现的重要洞察,因中国在国际贸易中的作用而显著影响全球市场。积极的读数可以增强对人民币的信心,并导致股票市场的看涨情绪,而令人失望的数据可能引发对经济放缓的担忧,负面影响货币和股市。
它来自于什么?
财新综合PMI源于对制造业和服务业采购经理的调查,通常涉及400多家公司。数据收集利用扩散指数,受访者回答关于商业状况变化的问题,结果经过加权以反映各行业的规模。
描述
财新综合PMI作为评估中国经济趋势的关键领先指标。它结合了制造业和服务业的数据,允许全面了解商业活动和潜在经济增长,是衡量经济信心的有效工具。
附加说明
作为一个领先指标,财新综合PMI为经济趋势提供早期洞察,通常与官方PMI和GDP增长率等其他指标进行比较。该指数反映了经济表现的更广泛模式,是分析师衡量中国经济环境相对于其他地区和全球市场的重要工具。
对货币和股票的看涨或看跌
高于预期:对CNY看涨,对股票看涨。 低于预期:对CNY看跌,对股票看跌。

图例

高潜在影响
此事件具有显著影响市场的潜力。如果“实际值”与预测值有足够大的差异,或者“先前值”被大幅修正,这表明市场可能会迅速调整以适应新信息。

中等潜在影响
此事件可能会导致市场适度波动,尤其是当“实际值”偏离预测值,或者“先前值”出现显著修正时。

低潜在影响
此事件不太可能影响市场定价,除非出现意外惊喜或对先前数据的重大修正。

意外情况 - 货币可能走强
实际偏离预测,涉及中高影响事件,历史上可能使货币走强.

意外情况 - 货币可能走弱
实际偏离预测,涉及中高影响事件,历史上可能使货币走弱.

重大意外 - 货币更有可能走强
“实际值”相较于“预测值”偏差超过历史偏差的75%在中等或高影响事件中,可能会导致该货币走强。.

重大意外 - 货币更有可能走弱
“实际值”相较于“预测值”偏差超过历史偏差的75%在中等或高影响事件中,可能会导致该货币走弱

绿色数字 比预测更有利于该货币(或先前修正更好)
红色数字 比预测更不利于该货币(或先前修正更好)
鹰派 支持提高利率以对抗通胀,加强货币但对股票形成压力。
鸽派 支持降低利率以促进增长,削弱货币但利好股票。
日期 时间 实际的 预报 以前的 意外情况
 
50.9  
 
50.2  
 
50.7  
 
50.5  
 
51.7  
 
51.4  
 
50.1  
 
51.5  
52.3
51.4
51.9
0.9
51.9
50.6
50.3
1.3
50.3
50.5
51.2
-0.2
51.2
51
51.2
0.2
51.2
52.3
52.8
-1.1
52.8
53.6
54.1
-0.8
54.1
51.5
52.8
2.6
52.8
52.5
52.7
0.3
52.7
52.7
52.5
52.5
53.1
52.5
-0.6
52.5
52.6
52.6
-0.1
52.6
51.6
51.6
1
51.6
51.2
50
0.4
50
51
50.9
-1
50.9
53
51.7
-2.1
51.7
51.9
51.9
-0.2
51.9
51
52.5
0.9
52.5
55.1
55.6
-2.6
55.6
53.3
53.6
2.3
53.6
55
54.5
-1.4
54.5
54.5
54.2
54.2
52.5
51.1
1.7
51.1
52.8
48.3
-1.7
48.3
46
47
2.3
47
47
48.3
48.3
48.1
48.5
0.2
48.5
53.1
53
-4.6
53
50
54
3
54
55.7
55.3
-1.7
55.3
50
42.2
5.3
42.2
45
37.2
-2.8
37.2
43.8
43.9
-6.6
43.9
49
50.1
-5.1
50.1
50.8
50.1
-0.7
50.1
50.5
53
-0.4
53
51.3
51.2
1.7
51.2
51
51.5
0.2
51.5
51
51.4
0.5
51.4
49
47.2
2.4
47.2
52.9
53.1
-5.7
53.1
50.4
50.6
2.7
50.6
53.6
53.8
-3
53.8
54.3
54.7
-0.5
54.7
53.3
53.1
1.4
53.1
52.8
51.7
0.3
51.7
51.9
52.2
-0.2
52.2
55.4
55.8
-3.2
55.8
56.4
57.5
-0.6
57.5
55.4
55.7
2.1
55.7
54
54.5
1.7
54.5
54
55.1
0.5
55.1
54
54.5
1.1
54.5
55
55.7
-0.5
55.7
52.9
54.5
2.8
54.5
49.1
47.6
5.4
47.6
48.5
46.7
-0.9
46.7
42.5
27.5
4.2
27.5
47.2
51.9
-19.7
51.9
51.1
52.6
0.8
52.6
52.9
53.2
-0.3
53.2
51.2
52
2
52
51.1
51.9
0.9
51.9
52.7
51.6
-0.8
51.6
51.1
50.9
0.5
50.9
50.3
50.6
0.6
50.6
51.2
51.5
-0.6
51.5
52.4
52.7
-0.9
52.7
52.5
52.9
0.2
52.9
50
50.7
2.9
50.7
50.4
50.9
0.3
50.9
52
52.2
-1.1
52.2
50
51.9
2.2
51.9
50.5
50.5
1.4
50.5
51.9
52.1
-1.4
52.1
52.5
52
-0.4
52
52
52.3
52.3
51
53
1.3
53
51.7
52.3
1.3
52.3
52.2
52.3
0.1
52.3
50.5
51.8
1.8
51.8
53.1
53.3
-1.3
53.3
53.4
53.7
-0.1
53.7
52.9
53
0.8
53
51.7
51.6
1.3
51.6
51
51
0.6
51
51.4
51.4
-0.4
51.4
51
52.4
0.4
52.4
52.6
51.9
-0.2
51.9
51
51.1
0.9
51.1
51.3
51.5
-0.2
51.5
51
51.2
0.5
51.2
52.1
52.1
-0.9
52.1
52.8
52.6
-0.7
52.6
52
52.2
0.6
52.2
52.9
53.5
-0.7
53.5
52.9