中国 CNY

中国 财新制造业 PMI

影响:
高的
Source: S&P Global

最新发布:

日期:
Surprise:
1
| CNY
实际的:
51.5
预报: 50.5
Previous/Revision:
50.3
Period: Nov

下一个发布:

日期:
Period: Aug
它测量什么?
中国财新制造业采购经理人指数(PMI)衡量制造业部门的经济健康状况,重点关注产量、新订单、就业、供应商交货和库存水平等因素。具体而言,该指数从制造业采购经理的角度评估商业状况,指示活动水平,其中高于50的读数表示扩张,而低于50表示收缩;它是反映中国制造业状况的国家指标。
频率
财新制造业PMI每月发布一次,通常在每月的第一个工作日;它提供前一个月制造活动的初步估计。
为何交易者关心?
交易者密切关注财新制造业PMI,因为它是中国经济表现的关键指标,对全球市场有重要影响。强劲的读数可以增强投资者信心,导致人民币升值,并对商品价格产生积极影响,而较弱的结果可能预示经济放缓,从而导致股票和货币的看跌情绪。
它来源于什么?
财新制造业PMI来源于对约500名制造业采购经理的调查,他们提供有关商业状况的见解,包括生产、就业和库存。该调查采用扩散指数方法,通过对数据进行加权计算最终PMI,创建基于经理对当前和未来状况反应的经济活动快照。
描述
中国财新制造业PMI通常被视为领先经济指标,因为它提供了整体经济活动变化的提前预警。它对于衡量部门健康状况至关重要,因为制造业是中国经济的重要组成部分,影响整体经济增长、就业率和通货膨胀。
附加说明
财新制造业PMI与其他指标(如官方制造业PMI)密切关注,允许对私人和国有读数进行比较分析。作为一个同时指标,它反映当前经济状况,与更广泛的经济趋势紧密相连,并为对中国经济和全球商品市场未来动向提供洞察。
高于预期还是低于预期:
高于预期:对人民币看涨,对股票看涨。 低于预期:对人民币看跌,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
 
50.2  
 
49  
 
50.6  
 
49.8  
 
51.1  
 
50.3  
 
50.5  
 
51.7  
51.5
50.5
50.3
1
50.3
49.7
49.3
0.6
49.3
50.5
50.4
-1.2
50.4
50
49.8
0.4
49.8
51.5
51.8
-1.7
51.8
51.2
51.7
0.6
51.7
51.5
51.4
0.2
51.4
51
51.1
0.4
51.1
51
50.9
0.1
50.9
50.6
50.8
0.3
50.8
50.6
50.8
0.2
50.8
50.4
50.7
0.4
50.7
49.8
49.5
0.9
49.5
50.8
50.6
-1.3
50.6
51.2
51
-0.6
51
49.3
49.2
1.7
49.2
50.3
50.5
-1.1
50.5
50.2
50.9
0.3
50.9
49.5
49.5
1.4
49.5
50.3
50
-0.8
50
51.7
51.6
-1.7
51.6
50.2
49.2
1.4
49.2
49.5
49
-0.3
49
48.8
49.4
0.2
49.4
48.9
49.2
0.5
49.2
49
48.1
0.2
48.1
49.5
49.5
-1.4
49.5
50.2
50.4
-0.7
50.4
51.5
51.7
-1.1
51.7
50.1
48.1
1.6
48.1
48
46
0.1
46
47
48.1
-1
48.1
50
50.4
-1.9
50.4
49.3
49.1
1.1
49.1
50.4
50.9
-1.3
50.9
50
49.9
0.9
49.9
50.5
50.6
-0.6
50.6
50
50
0.6
50
49.5
49.2
0.5
49.2
50.2
50.3
-1
50.3
51
51.3
-0.7
51.3
51.8
52
-0.5
52
51.9
51.9
0.1
51.9
50.8
50.6
1.1
50.6
51.3
50.9
-0.7
50.9
51.5
51.5
-0.6
51.5
52.7
53
-1.2
53
54.8
54.9
-1.8
54.9
53.5
53.6
1.4
53.6
53
53
0.6
53
53.1
53.1
-0.1
53.1
52.6
52.8
0.5
52.8
51.3
51.2
1.5
51.2
50.5
50.7
0.7
50.7
49.6
49.4
1.1
49.4
50.3
50.1
-0.9
50.1
45.5
40.3
4.6
40.3
45.7
51.1
-5.4
51.1
51.3
51.5
-0.2
51.5
51.8
51.8
-0.3
51.8
51.4
51.7
0.4
51.7
51
51.4
0.7
51.4
50.2
50.4
1.2
50.4
49.8
49.9
0.6
49.9
49.6
49.4
0.3
49.4
50
50.2
-0.6
50.2
50
50.2
0.2
50.2
51
50.8
-0.8
50.8
50.1
49.9
0.7
49.9
48.5
48.3
1.4
48.3
49.5
49.7
-1.2
49.7
50.1
50.2
-0.4
50.2
50.1
50.1
0.1
50.1
49.9
50
0.2
50
50.5
50.6
-0.5
50.6
50.6
50.8
50.8
50.8
51
51
51.1
51.1
-0.1
51.1
51.3
51.1
-0.2
51.1
50.9
51
0.2
51
51.8
51.6
-0.8
51.6
51.3
51.5
0.3
51.5
51.5
51.5
51.5
50.6
50.8
0.9
50.8
50.9
51
-0.1
51
51
51
51
51.5
51.6
-0.5
51.6
50.9
51.1
0.7
51.1
50.4
50.4
0.7
50.4
49.5
49.6
0.9
49.6
50.1
50.3
-0.5
50.3
51.2
51.2
-0.9
51.2
51.5
51.7
-0.3
51.7
50.8
51
0.9
51
51.8
51.9
-0.8
51.9
50.6
50.9
1.3
50.9
50.8
51.2
0.1
51.2
50.2
50.1
1
50.1
50.1
50
50
50.1
50.6
-0.1
50.6
48.7
48.6
1.9
48.6
49.1
49.2
-0.5
49.2
49.3
49.4
-0.1
49.4
49.9
49.7
-0.5
49.7
48.2
48
1.5
48
48.3
48.4
-0.3
48.4
48
48.2
0.4
48.2
49
48.6
-0.8
48.6
48.3
48.3
0.3
48.3
47.5
47.2
0.8