非农数据预测：14-17.5万才是真正的关键区间？

　　转自：金十数据

　　Forexlive分析师公布了今(jīn)天美国(guó)非农报告的预(yù)估范围。这些范围对市场反应非(fēi)常重要，因为(wèi)当实际数(shù)据偏(piān)离预(yù)期时，就会产生意外(wài)效应。影响市场反应的另一个重要因素是预测值(zhí)的(de)分布。

　　事实(shí)上，虽然我们可以有一个预估范(fàn)围，但大多数(shù)预测可能集中在范围(wéi)的上(shàng)限，因此即使数据在预估范围之内但在范(fàn)围的下限，也会产生(shēng)意外效应。

　　预测分布

非农就业人数

　　10-24.6万为预估范围

　　14-17.5万(wàn)之间最为集中

失业率(lǜ)

　　4.4% （3%）

　　4.3% （35%）

　　4.2% （58%）

　　4.1% （4%）

平(píng)均每(měi)小时工资年率(lǜ)

　　3.8% （3%）

　　3.7% （76%）

　　3.6% （21%）

平均每小时工资月率

　　0.4% （2%）

　　0.3% （75%）

　　0.2% （21%）

　　0.1% （2%）

每周平均工时

　　34.4 （4%）

　　34.3 （78%）

　　34.2 （19%）

　　重点将放在非农就业(yè)数据和失(shī)业率(lǜ)上，因为美联储目前并不关心工资(zī)增长。

　　为什(shén)么了解(jiě)这些预期范围(wéi)很(hěn)重要？

　　数据结果超出市场预期的低点(diǎn)和高点(diǎn)往往会(huì)更显著地影响市场，原(yuán)因如下：

　　惊喜因素(sù)：市场通常根据预测和以(yǐ)往(wǎng)的趋势(shì)定价。当数据显著偏离(lí)这(zhè)些预期(qī)时，会产生(shēng)惊喜效应。这会(huì)导致投资者和交易者根据新信息迅速重新评估(gū)资产，从而引(yǐn)发(fā)资产价格的大(dà)幅波动。

　　心理影响：投资者和交易者受到心理因素的影响。极(jí)端的数(shù)据(jù)点会引发(fā)强烈的情绪反应，导致(zhì)市场的(de)过度反应。这会放大(dà)市(shì)场波动，尤其是在短期内。

　　风险重评(píng)：意(yì)外数(shù)据会(huì)导致风险的重新评估。如果数据明(míng)显低于或高于预期，会改变对某些投资的风险感知。例如，超预期的经济数据(jù)可能会降(jiàng)低投资股票的感知风险，导致市(shì)场上涨。

　　触发自动交易：在当今市场中，大(dà)部分(fēn)交易(yì)由算法完成。这些自动系统通常设(shè)有预设条件(jiàn)或阈值，当意外数据触发这些条件时(shí)，会导致大规模的买入或卖出(chū)活动。

　　对货币和财政政策的影响：显(xiǎn)著偏离预期的数据(jù)会影响中央银(yín)行和政府(fǔ)的(de)政策。例如，在(zài)今(jīn)天(tiān)即将发布的非农就业报告中，较(jiào)弱的就业报告(gào)将增加市场对更多且可能更大幅度(dù)的联邦公开市场委员会（FOMC）降息的(de)猜测。较强(qiáng)的报(bào)告则会(huì)减少这种预期。

　　流动性和市场深度：在某些情况下，极端的数据(jù)点会影响市场流动性。如果数据足够意外，可能导致买卖双(shuāng)方的暂时失衡，直到找到新的平衡点，市场可能会出现较大的波(bō)动。

　　连锁反(fǎn)应和关联性：金融市场是相互关联的。由于意外数据导致一个市场(chǎng)或(huò)资产类别的(de)显著波动，可能(néng)会引发其他市(shì)场的关(guān)联波动，放大整体市场的(de)影响。

责任编辑：刘明亮(liàng)

　　转自：金十数据

　　Forexlive分析师公布了(le)今(jīn)天(tiān)美国非农报告的预(yù)估(gū)范围。这些范围对市场反(fǎn)应非常重(zhòng)要，因为当实际数据偏离(lí)预(yù)期时，就会产(chǎn)生意外(wài)效应(yīng)。影响市(shì)场反应的另一个(gè)重要因素是预(yù)测(cè)值的分布。

　　事实上，虽然我们可以有一个预(yù)估范围，但(dàn)大多数预测可能(néng)集中在范围的上(shàng)限，因此即使数据在预估范围之内但在(zài)范围的下限，也会产生意外效应(yīng)。

　　预测分布

非(fēi)农(nóng)就业人数

　　10-24.6万(wàn)为预估范围

　　14-17.5万之间最为集中

失业(yè)率(lǜ)

　　4.4% （3%）

　　4.3% （35%）

　　4.2% （58%）

　　4.1% （4%）

平均(jūn)每小时工(gōng)资年率(lǜ)