中国宏观经济月度数据(最新版)

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中国宏观经济数据公布的时间表

中国宏观经济数据公布的时间表

中国宏观经济数据公布的时间表
1.月官方PMI每月首天公布;
2.CPI 及PPI 一般是每月9日公布(一般是每月第九天,五月与十月黄金假期会顺延,1月会稍迟宣布;
3.固定投资(不含农户)、规模以上工业生产月度报告、社会消费品零售总额、月度报告房地产投资和销售情况月度报告,这些数据的公布时与CPI 及PPI一样,但五月与十月黄金假期会顺更延,1月亦会更迟宣布;
4.70个大中城市住宅销售价格月度报告一般是每月18日宣布,
5.1月、4月、7月、10月分别召开年度、季度国民经济运行情况新闻发布会,国内生产总值、农业生产、工业生产、固定资产投资、房地产开发投资、社会消费品零售总额、城乡居民收支等指针数据将在发布会上一并公布。

在发布国民经济运行情况新闻发布稿的同时,分别发布工业生产、固定资产投资、房地产开发投资、社会消费品零售总额2011年12月、2012年3月、6月、9月当月或累计数据情况电子报。

这些数据会在季结后20天之内公布。

6.根据统计报表制度,2月份不发布1月份规模以上工业生产、固定资产投资、房地产开发投资、社会消费品零售总额、工业经济效益数据。

7.2月3日发布2011年全年规模以上工业经济效益报告。

8.50个城市主要食品平均价格数据于每月4日、14日、24日上午9:30时发布。

9.由于部分重点企业主要工业品出厂价格旬报停止调查,故取消数据发布。

10.夏粮产量、早稻产量和全年粮食产量分别于7月中旬、8月底和12月初发布。

11.国家统计局数据库(HTTP://219.235.129.58/welcome.do)于每月23日前更新上月(季)数据,12月30日前更新2011年主要经济指标详细数据(遇法定公休日顺延)。

中国宏观经济分月年度态势(2009.08-2010.08)

中国宏观经济分月年度态势(2009.08-2010.08)

1 . 1 8 2
1 . 85
1 . 6 7
2 . 59
2 . 5 5
1 . 82
1 . 2 8
4 0 4.
4 1 3.
13 0 .1
12 9 0 .
17 O .1
1 6 4 0

124 1 .
11 4 1
6 4 39
6 3 0 4
2 0 0 01 . 7
9 . 2 1
1 20 0

4 0 14
20.9 0 9 0
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1 .1 5
1 5 3
—09 2.
—1 . 9 9
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9 2 4
12 8 0

5 6 17
2 3 50
13 0 9
20.1 0 9 1

食 品价格 同 比上涨 7 5 、烟酒 及用品类 同 比上涨 15 , .% .% 衣着类 同比下降 12 、家庭 设备用 品及维修服务价 同比 .% 上涨 0 4 、医疗保健及个人用 品类 同比上涨 3 3 、交通 .% .%
一 -
99
1 - _. .
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和通信类 同 比下降 0 6 、娱 乐教育 文化用品及服务类 同 .%
7月份加 快 0 5 百 分 点 ; .个 卜8月 份,规 模 以上 工业 增 加 值 同 比增 长 1 .% 比 卜7 份 回 落 0 4个 百 分 点。 66, 月 . 卜8月份 ,城 镇 固定 资 产投 资 10 9 4 9 8亿元 , 同 比增长 2 . % 比 卜7月 份 回落 0 1 百 分 点。卜8月份 ,社 48 , . 个 会 消费 品零 售总 额 9 4 2亿元 , 同比增长 1 .% 79 8 2 。今年 前 8个 月,中 国外 贸进 出 口总值 达 17 5 8亿美元 ,比 85. 去年 同期增 长 4 % 0 。其 中,出 口达 9 9 . 8 7 4亿美元 ,增长

我国宏观经济运行数据

我国宏观经济运行数据
国 家 统 计局 、 中 国人 民银 行 、 财政部 、 中 国海 关 总 署 。 ( 国 网能 源研 究 院 经 济 与 能 源供 需研 究 所 )
注: 以上 能 源 数 据 来 自于 国家 统 计 局 、 中国煤炭工业协会 . 电 力 行 业 耗 煤 数 据 由 国 网能 源 研 究 院 测 算 . 电力建设 、 电 力 生产 和 电 力 消
费 数 据 来 自于 中 电联 f 国 网 能 源研 究 院 经 济 与 能 源 供 需研 究 所 1




第4 6卷
我国宏观经济运行数 据 ( 2 0 1 2年 1 2月 )
我 国能 源 电力 主 要 月 度 数 据 ( 2 0 1 2年 1 2月 )
注: 1 . 表 中“ 一 ” 表示此数据未公开 发布 ; 2 . M1为狭 义 货 币 供 应 量 . 等
ห้องสมุดไป่ตู้
于流通中现金与企事业单位活期存款 之和: M2为 广 义 货 币 供 应 量. 等 于 M1 + 企 事 业 单位 定 期 存 款 + 居民储蓄存款 : 3 . 数 据来 自于

中经网产业数据库中经网统计数据库分析报告

中经网产业数据库中经网统计数据库分析报告

中经网产业数据库中经网统计数据库分析报告中经网统计数据库分析报告一、中经网介绍中国经济信息网(简称“中经网”)于1996年12月3日正式开通,是国家信息中心联合各地及部委信息中心组建、由中经网数据有限公司运营运作的,以提供经济信息为主要业务的专业性信息服务。

国家信息中心是国家发改委市属的直属事业单位,以国家经济房地产业信息系统为依托,通过加强国民经济中长期发展战略研究,经济周期预测监测,重点、热点、难点问题的对策研究和快速充分反映,为宏观经济综合管理部门提供决策支持服务。

中国经济信息网是所有经济类数据库中唯一一家有权力之中使用政府域名的,直接由国家信息中心主管,并联营公司承担部分政府职能的图表公司。

中经网数据股份有限公司(简称“中经网公司”)成立于 1996年6月,承担中经网的开发建设与控管工作,是国家信息中心的控股公司。

中经网公司目前创始至今,一直致力于专业经济信息内容开发、信息分析及专业数据库建设,通过在线浏览、专网传送、光盘及印刷期刊等方式,为社会各界提供中国经济新闻、市场动态、统计数据、宏观经济研究、行业分析、金融市场、政策和法律法规等经济咨讯。

中国经济信息网物理时用上用连接了全国150多个城市和地区的地方经济信息中心,覆盖全国并与互联网宽带连接,为互联网接入和各类大型全国性专用网络应用提供基础。

日更新量达250万汉字和150兆的视频节目,通过卫星广播、专线传送、在线浏览、E-mail 定制、光/软盘、纸介质等方式为用户提供支持服务。

二、数据库结构框架如是说中经网发改委统计数据库是由中国经济时报中经网凭借与国家发改委、国家统计局、海关总署、较佳各行业主管部门以及其他政府部门的良好合作关系,经过长期数据积累信息并依托自身技术、资源优势,通过专业化加工处理组织而成的一个综合、有序的庞大经济统计数据库群。

内容涵盖宏观经济形势、行业经济、区域经济中美关系以及世界世界经济等各个领域,是一个面向提供支持社会各界用户提供全面、权威、及时、准确的经济讯息类统计数据信息的基础资料库。

国务院发展研究中心信息网(1)

国务院发展研究中心信息网(1)


金 融 数 据
数据库名称 货币 信贷收支 金融市场 保险业 年鉴数据 对外贸易数据 东南亚国家联盟(ASEAN)数据
世 界 经 济 数 据
亚太经济合作组织(APEC)数据 欧元区(Euro Area)数据
国际货币基金组织(IMF)数据 经济合作与发展组织(OECD)数据 世界贸易组织(WTO)数据 世界银行(World Bank)数据 亚洲开发银行(ADB)数据 工业统计数据 企业排行榜
权威性
涵盖宏观经济、 农村经济、金融 财税、产业经济、 社会发展、企业 改革与发展、政 府管理改革、技 术经济、对外经 贸及海外经济、 中长期发展战略 和区域经济研究 等领域。
宏观经济
经济学专家、学者对当前经济 揭示宏观经济发展态势。 长期固定专题 学专家、学者对宏观经济政策 运行态势的分析评论、影响因 理论探讨:国内外专家、学者 走向、影响的解读、评论和分 素判断、发展趋势预测。 针对大多数用户关心的重点领 和机构发表的经典、前 沿的宏观 析。 域,我们将基础库的内容以更专 经济理论研究成果。 业的角度进行二次分类,形成了6 个长期固定专题。
世经数据
世经数据提供世界银行 (WorldBank)、世界贸易组 织(WTO)、国际货币基金组 织(IMF)、亚洲开发银行 (ADB)发布的最新统计数据, 统计范围涉及200多个国家, 涵盖人口、环境、国内市场、 对外经济贸易、劳动力、国民 核算、货币供应量、财政收支、 国际收支、汇率、国际储备、 能源、制造业、商业服务、货 物进出口等方面数千个指标的 统计数据。进度数据每月更新 一次,年度数据每年更新一次。
重 点 行 业 数 据
机械工业 轻工行业 旅游行业 农林行业 建材工业 批发零售贸 易和餐饮业
更新时间/频率 起始时间 每月底或下月初更新上月或上上月数据 1998年 年度数据下半年更新 每年6-7月(更新上一年数据) 1996年 每月月底或月初(更新上月或上上月的数据),年度数据每年上半年 1998年 月度数据每月下旬,年度数据每年5-6月份 1998年 每年下半年更新科技统计数据,上半年更新高技术产业数据 2001年 大部分数据每月下旬,煤炭数据每月中旬,世界能源数据下半年 2000年 每月月底或月初更新月度数,每年下半年更新年度数 1998年 每月月底或月初,年度数据每年上半年 1999年 每月中下旬更新进出口(上上月)、经济指标(上上月)、价格(上月)、 价格指数(上上月)数据 1998年 每月底或下月初更新上月产量、产值数据 中国钢铁每月中旬更新上上月数据 1998年 世界钢铁每月中旬更新上上月和之前数据 每月下旬(更新上月数据) 1998年 每月底或下月初(更新上月或上上月数据) 2000年 每月上旬或中旬更新上月月度数据/每年上半年更新上年数据 1999年 每年上半年(更新上年数据) 2000年(林业) 每月中下旬(更新上月或上上月数据) 1998年 每年下半年(更新上年数据) 2000年

经济学数据网站(留着慢慢用,找数据不用再发愁~~)

经济学数据网站(留着慢慢用,找数据不用再发愁~~)

们可以通过几个渠道获得中国的数据。

查找《中国统计年鉴》等是一个选择,特别是在几年前,几乎是唯一的选择。

好多图书馆里都收藏《中国统计年鉴》等,翻出有你所需数据的那一页,复印是一个不错的选择,当然你也可以选择拿出纸和笔,把所需要的数据都抄写下来。

为了便于对这些数据做进一步的处理,接下来的工作可能有点枯燥:把你找的数据一个一个地输入到电脑。

当然,现在情况改善好多了,比如要查找2004年的《中国统计年鉴》,中华人民共和国国家统计局网站提供免费下载,网址是/。

如果你需要一应俱全的最新宏观经济数据,一个宝贵的来源是中国国家统计局提供的《进度统计数据》,网址是/tjsj/。

国研网:/DRCNET.Channel.Web/如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料,权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》(1952-1995)和《中国国内生产总值核算历史资料》(1996-2002)。

在这两本年鉴里,提供了核算中国GDP的详实数据。

特别是《中国国内生产总值核算历史资料》(1996-2002)提供了电子版,电子版数据不仅提供1996-2002年的详实数据,还大致回溯了1952-1995年间的数据,非常好用。

如果你想要从数据收集之日起的较为完整的宏观经济数据,《新中国五十年统计资料汇编》和《新中国55年统计资料汇编》是一个不错的选择。

遗憾的是,它们都没有提供电子版,但后者可以在中国资讯行下载。

另外,还有许多收费网站提供较为详实的中国宏观经济数据,比如中国资讯行数据库/、中国经济信息网等。

这些数据库很方便,但如果你没有登陆权限,也只能够“望梅止渴”了。

如果你还没有找到你想要的数据,下面的一个网站也许有用。

人大经济论坛/bbs/?fromuser=snow000123提供大量的可供下载的经济学资源,而且还有许多有用的连接。

当然,这是一个免费的网站,但下载某些资源时,说不定要求一定的所谓积分限制。

2014中国宏观经济月度数据手册

2014中国宏观经济月度数据手册

国内生产总值GDP季度GDP同比增速GDP quarterly yoy% yoy7.5% qoq saarGDP季度真实增长率(季调环比折年)Quarterly real GDP growt% qoq saar#N/A GDP季度环比(季调折年)Real GDP growth: qoq sa季度第一产业真实增速GDP yoy: Primary Indust% yoy 2.3% yoy7.4季度第二产业真实增速GDP yoy: Secondary Indu% yoy9.7季度第三产业真实增速GDP yoy: Tertiary Industr经济景气指数Climate Index1996=100102.7宏观经济景气领先指数Economic climate leading宏观经济预警指标Business cycle signal NA79.3 PMI CN: Purchasing Manager%#N/A PMI(季调)PMI: Mfg: sa% sa sf removed#N/A 扩张收缩临界线PMI: Expansion treshold%50企业家信心指数Entrepreneur Expectation NA104.2企业景气指数Business climate index (BNA115.3工业生产Industrial production工业增加值真实增速VAI real growth% yoy10.4工业增加值真实增速(3月移动平均)VAI real growth (3mma)% yoy 3mma10.4工业增加值真实增速(同比)Industry value-added (rea% yoy10.4工业增加值真实增速(季度环比折年)Real VAI growth: qoq sa% qoq saar#N/A 运输Transportation% yoy-7.7工业增加值真实增速:轻工业Value Added of Industry:% yoy10.1工业增加值真实增速:重工业Value Added of Industry:% yoy10.6粗钢生产Crude Steel (yoy)% yoy 4.8% yoy 4.9电力消耗Energy Production: Electr工业企业存货(3月移动平均)Industial inventory (3mm% yoy 3mma#N/A 工业销售Industrial sales RMB bn550% yoy11.9工业销售真实增速Industrial sales(real growth rate)工业销售(3月移动平均)Industrial sales (3mma)% yoy 3mma#N/A工业企业利润Industry Profit工业企业利润Profit: Total% yoy, 3mma219.6工业企业利润:重工业Profit: Heavy% yoy, 3mma359.6工业企业利润:轻工业Profit: Light% yoy, 3mma132.8工业企业利润率Profit margin: Total%, sa#N/A 工业企业利润率:重工业Profit margin: Heavy%, sa#N/A 工业企业利润率:轻工业Profit margin: Light%, sa#N/A%, sa#N/A 工业企业利润率:重工业:采矿Profit margin : Heavy: Mi工业企业利润率:重工业:原材料Profit margin: Heavy: Ma%, sa#N/A工业企业利润率:重工业:制造业Profit margin : Heavy: Ma%, sa#N/A工业企业利润率:轻工业:农产品Profit: Light: Using farm %, sa#N/A工业企业利润率:轻工业:非农产品Profit: Light: Using non-f%, sa#N/A投资Investment固定资产投资(真实增速)FAI (real growth)% yoy12.9固定资产投资(名义增速)FAI(norminal growth)% yoy13.0% yoy 3mma#N/A固定资产投资来源增速FAI Fund yoy: Total (3mm固定资产投资来源:财政FAI Fund yoy: State Budg% yoy 3mma#N/A固定资产投资来源:信贷FAI Fund yoy: Domestic % yoy 3mma#N/A固定资产投资:制造业SI: Manufacturing% yoy#N/A固定资产投资:基建FAI: Infrasturcture invest% yoy#N/A固定资产投资:房地产FAI in real estate% yoy33.4固定资产投资FAI RMB bn47.7房地产Real Estate房屋在建面积:商品房(同比,3月移动平均)Floor space under constru% yoy 3mma18.7房屋开工面积(同比,3月移动平均)Floor space started (yoy 3% yoy 3mma24.6% yoy 3mma27.6房屋完工面积:商品房(同比,3月移动平均)Floor space completed: co房屋销售面积:商品房(同比,3月移动平均)Floor space sold: commod% yoy 3mma40.0unit#N/A新建房屋价格月环比下降城市数property price change in Nunit#N/A二手房屋价格月环比下降城市数property price change in N% yoy33.4固定资产投资名义增速:房地产Nominal growth: FAI in r% yoy#N/A固定资产投资名义增速:房地产(不含土地购置费)Nominal growth: FAI in r房地产投资资金来源增速拉动:自筹Self raised% yoy11.1房地产投资资金来源增速拉动:银行信贷Domestic loans% yoy 3.2房地产投资资金来源增速拉动:购房预付款Deposits & adv payment% yoy15.6房地产投资资金来源增速拉动:其他Other% yoy 2.1% mom#N/A一线城市新建房屋价格指数(上月=100)Property Price Index:New(PM=100)% mom#N/A二线城市新建房屋价格指数(上月=100)Property Price Index:New(PM=101)% mom#N/A三线城市新建房屋价格指数(上月=100)Property Price Index:New(PM=102)% mom#N/A一线城市二手房屋价格指数(上月=100)Property Price Index:Seco(PM=103)% mom#N/A二线城市二手房屋价格指数(上月=100)Property Price Index:Seco(PM=104)% mom#N/A三线城市二手房屋价格指数(上月=100)Property Price Index:Seco(PM=105)零售与消费Consumption大零售商零售额增速Retail sales of big retailer% yoy13.3名义零售增长(去春节效应)Nominal growth of retail % yoy10.9% yoy13.3实际零售增长Real growth of retail sales% yoy10.6国民账户中名义消费增长Nominal consumption gro汽车销量实际增长Real growth of automobil% yoy#N/A% yoy 3mma#N/A家庭实际收入(同比,3月移动平均)Gross income (real yoy 3m% yoy 3mma#N/A家庭实际支出(同比,3月移动平均)Gross expenditure (real yo消费者信心指数Consumer confidence ind%109.7%109.7消费者预期指数Consumer expectation ind社会零售品零售总额Social Retailgoods RMB bn296.3劳动力市场Labor Market%#N/A城镇登记失业率Urban registered unemplo城镇劳动力求人倍率CN: City Labor Market: Dunit#N/A% yoy#N/A工业企业就业增长Employmentgrowth: Overall industry (yoy)工业企业单位劳动力成本ULC: Industry% yoy#N/A名义工资增长Wage growth% yoy#N/A人民银行储户调查扩散指数:当前收入情绪Diffusion Index (sa): Cur%,sa#N/A%,sa#N/A人民银行储户调查扩散指数:未来收入情绪Diffusion Index (sa): Futu通货膨胀Inflation消费者物价指数CPI% yoy-0.2消费者物价指数:非食品CPI-Non food% yoy0.8工业生产者价格指数PPI% yoy0.0生产者价格指数(季度环比折年)PPI (q/q saar)% qoq saar#N/A CPI通胀分解:食品Food% yoy-3.1 CPI通胀分解:居住Residence% yoy 3.4 CPI通胀分解:其他Other% yoy0.7%yoy#N/A核心CPI(去食品和能源)CPI: Core (excl. Food & EPMI购进价格指数PMI:buy up price% sa#N/A货币与信贷MonetaryM2增速(同比)M2 (yoy)% yoy14.3 M1增速(同比)M1 (yoy)% yoy19.4 M2(季度环比折年)M2 (qoq saar)% qoq saar#N/AM1(季度环比折年)M1 (qoq saar)% qoq saar#N/A贷款:新增Loan:New Increased RMB bn52.0%#N/A非金融机构新增贷款中票据融资占新增贷款比例Loan: % of new loan: Non%#N/A非金融机构新增贷款中企业中长期贷款占新增贷款比例Loan: % of new loan: Non% 5.1 M1和M2增长率之差difference between M1(yoM2M2RMB tn12.3 M1M1RMB tn 4.7 M0M0RMB tn 1.6人民币贷款Loan RMB tn9.4人民币存款Deposit RMB tn10.8 M0增速(同比)Money Supply M0:YOY% yoy34.2人民币贷款增速(同比)Loan: YOY% yoy12.8人民币存款增速(同比)Deposit:YOY% yoy11.2储备货币:季调Reserve Deposit:sa RMB tn sa0.0% yoy11.2储备货币增长(存款准备金率调整)Reserve Money (RRR adj外汇储备FX Reserve (of PBC)USD bn156利用外资(年初累计至今)EX: FDI: Utilized: ytd: T USD bn 1.8外汇占款Financial institutions: Inc RMB bn22.4热钱流入Inflow of hot money RMB bn-5.4标普500VIX指数S&T 500 VIX Index unit#N/A% of GDP#N/A社会融资总量同比多增 (3mma):占GDP比重Social Financing(yoy,3mmSocial Financing:Loan(yo% of GDP#N/A社会融资总量同比多增 (3mma): 新增本外币贷款:占GDP比重社会融资总量同比多增 (3mma):表外流动性:占GDP比重Social Financing:off-bala% of GDP#N/A% yoy#N/A社会融资总量存量: yoy Stock of Social Financing利率Interest rates贷款利率:1年期Lending rate: 1 year% pa 5.9存款利率:1年期Deposit rate: 1 year% pa 2.3% pa 5.8真实贷款利率:1年期(生产者价格指数)Real lending rate: 1 year (真实存款利率:1年期(消费者物价指数)Real deposit rate: 1 year (% pa 2.5银行间回购利率:7天CHIBOR: 7 day% pa 2.5% pa 2.7银行间回购真实利率:7天(消费者物价指数)Real CHIBOR: 7 day (CP银行间回购真实利率:7天(生产者价格指数)Real CHIBOR: 7 day (PP% pa 2.5 10年国债收益率Treasury bond yield: 10 y% pa#N/A1年央票收益率Central bank bill rate: 1 y% pa#N/A3月央票收益率Central bank bill rate: 3 m% pa#N/A% 6.0法定存款准备金率(大银行)CN: Required Reserve Ra超额存款准备金率CN: Required Reserve Ra%#N/A财政收支Public finance政府收入Government revenue RMB bn107政府收入增速Government revenue grow% yoy#N/A% yoy 3mma#N/A 政府收入增速(3月移动平均)Government revenue grow(3mma)政府支出Government expenditure RMB bn78政府支出增速Government expenditure % yoy#N/A 政府支出增速(3月移动平均)Government expenditure % yoy 3mma#N/A 政府财政盈余(累计)Government surplus (ytd)RMB bn29政府财政盈余Government surplus RMB bn29预算赤字(12月移动平均)Budget deficit (12mma)R MB bn-29% of GDP-0.3财政赤字占GDP比例(12月移动平均)Budget deficit (12mma, %政府收入:季调CN: Govt Revenue: sa RMB bn#N/A 政府支出:季调CN: Govt Expenditure: saRMB bn#N/A 人民银行中财政存款Deposit of government RMB bn208.1对外贸易Foreign Trade2010Jan=10.85中国出口价格指数(2010年1月=1,季调)Export Price Index (2010Jan=1): sa2010Jan=10.64中国进口价格指数(2010年1月=1,季调)Import Price Index (2010J中国出口(去春节效应,季调)Export: sa Spring Festiva USD bn sa SF removed18.7中国进口(去春节效应,季调)Import: sa Spring Festiva USD bn sa SF removed16.9贸易顺差Trade Balance USD bn 1.5贸易顺差(季调)Trade Balance: sa USD bn sa 1.8贸易顺差:燃料(季调,3月移动平均)TB (sa 3mma): Fuel USD bn sa-0.8TB (sa 3mma): Primary e USD bn sa-0.5贸易顺差:除燃料以外的初级产品(季调,3月移动平均)贸易顺差:化工/金属/矿物产品(季调,3月移动平均)TB (sa 3mma): Chemical USD bn sa-1.4贸易顺差:机器设备(季调,3月移动平均)TB (sa 3mma): Machiner USD bn sa-0.9贸易顺差:轻工产品(季调,3月移动平均)TB (sa 3mma): Light USD bn sa 6.0出口实际增速:初级产品EX:Primary products% yoy, 3mma#N/A出口实际增速:化工产品EX:Chemical products% yoy, 3mma#N/A出口实际增速:金属/材料制品EX:Metal/ material produ% yoy, 3mma#N/A出口实际增速:机器设备EX:Machinery and equip% yoy, 3mma#N/A出口实际增速:电子产品EX:Electronics% yoy, 3mma#N/A出口实际增速:轻工产品EX:Light manufactures% yoy, 3mma#N/A进口实际增速:初级产品:农产品IM:Primary: agriculture% yoy, 3mma#N/A进口实际增速:初级产品:矿物IM:Primary: mineral% yoy, 3mma#N/A进口实际增速:初级产品:燃料IM:Primary: fuel% yoy, 3mma#N/A进口实际增速:化工产品IM:Chemical products% yoy, 3mma#N/A% yoy, 3mma#N/A进口实际增速:金属/材料制品IM:Metal/material produc% yoy, 3mma#N/A进口实际增速:机器设备IM:Machinery and equipm进口实际增速:电子产品IM:Electronics% yoy, 3mma#N/A进口实际增速:轻工产品IM:Light manufactures% yoy, 3mma#N/A出口金额:初级产品EX:Primary products USD bn 1.5出口金额:化工产品EX:Chemical products USD bn0.8出口金额:金属/材料制品EX:Metal/ material produUSD bn 2.9出口金额:机器设备EX:Machinery and equip USD bn 1.4出口金额:电子产品EX:Electronics USD bn 3.8出口金额:轻工产品EX:Light manufacturesUSD bn 6.5进口金额:初级产品金额:农产品IM:Primary: agriculture USD bn0.5进口金额:初级产品金额:矿物IM:Primary: mineral USD bn 1.4进口金额:初级产品金额:燃料IM:Primary: fuel USD bn 1.3进口金额:化工产品IM:Chemical products USD bn 2.1进口金额:金属/材料制品IM:Metal/ material produ USD bn 2.9USD bn 2.2进口金额:机器设备IM:Machinery and equipm进口金额:电子产品IM:Electronics USD bn 3.8进口金额:轻工产品IM:Light manufacturesUSD bn 1.1中国出口Export USD bn16.8中国出口增速Export:yoy% yoy#N/A中国进口Import USD bn15.3中国进口增速Import:yoy% yoy#N/A汇率Forex即期汇率Spot exchange rate RMB/USD8.279%#N/A 外汇掉期隐含人民币兑美元升值率:3月NDF implied appreciation%-4.7外汇掉期隐含人民币兑美元升值率:1年NDF implied appreciation名义有效汇率NEER Index2000=10091.8实际有效汇率REER Index2000=10089.8实际有效汇率升值率REER appreciation% yoy#N/A% pa#N/A上海银行间同业拆借利率:1年期CN: Shanghai Interbank O% pa#N/A伦敦市场同业拆借利率:1年期UK: LIBOR: BBA: USD:金融市场Financial market上证综指Shanghai composite index Index1535.0上证综指(对数)Shanghai composite indexLog of index7.336股价回报率:同比Stock price return: yoy% yoy#N/A股价回报率:环比Stock price return: mom% mom#N/A上证成交量Shanghai stock turnover R MB bn220上证PE比值Shanghai stock PE ratio Unit41.7RMB bn 6.9股市资金募集Capital raised through sto深成指数CN: Index: Shenzhen Sto3 Apr 91=100469.6深证成交量CN: Turnover: Value: Sh RMB bn198.8深证PE比值CN: PE Ratio: Shenzhen Unit42.0香港恒生指数(2001年1月=100)Hong Kong Hang Seng (JJan2001=10096.5香港H股PE比值HK: PE Ratio: H shareUnit#N/ARMB bn 6.9筹集资本:A股CN: Capital Raised: CSRRMB bn0.0筹集资本:B股和H股CN: Capital Raised: CSRJan2001=10074.3上证综指(2001年1月=100)Shanghai composite index深成指数(2001年1月=100)Shenzhen composite inde Jan2001=10075.0大宗商品Commodities2005=10082.2食品价格指数Food Index: Cereals, vege能源价格指数Metals index2005=10080.4金属价格指数Edibles Index (2005=1002005=10065.7中国进口石油量Import volume: Crude oil% yoy 3mma#N/A 石油现货价格World oil price (RMB ter RMB th/ton#N/A 中国进口石油价格China import price: oil RMB th/ton#N/ARMB/L#N/A 中国93号汽油批发价格China: gasoline 93# whol美国汽油(Premium)转售价格US: gasoline midgrade (p RMB/L#N/A 中国煤炭进口Import volume: Coal% yoy 3mma#N/ARMB th/Ton#N/A 中国烟煤China: Soft coal 9th grade澳大利亚煤World: Coal, AustraliaRMB th/Ton#N/A 中国进口煤价格China import price: coal RMB th/Ton#N/A 中国钢筋China: Steel rebar RMB th/Ton#N/ARMB th/Ton#N/A 中国进口铁矿砂价格China import price: iron o中国进口铜Import volume: Copper% yoy 3mma#N/ARMB th/Ton#N/A 中国铜批发China: Electrolyse copperLME铜现货LME spot: copper RMB th/Ton#N/A 中国铝China: Aluminum RMB th/Ton#N/A LME现货铝LME spot: Aluminum RMB th/Ton#N/A 中国镍批发China: Nickel RMB th/Ton#N/A 国际镍LME spot: Nickel RMB th/Ton#N/ARMB th/Ton#N/A 中国一等大豆油China: Soybean oil, 1st gr国际大豆油World: Soybean oil RMB th/Ton#N/A 中国标准大米零售China: Standard rice retai RMB th/Ton#N/A 国际破碎率5%泰国大米World: Thailand rice 5%RMB th/Ton#N/AFeb-00Mar-00Apr-00May-00Jun-00Jul-00Aug-00Sep-00Oct-00Nov-00 Feb-00Mar-00Apr-00May-00Jun-00Jul-00Aug-00Sep-00Oct-00Nov-008.39.08.88.58.38.38.28.27.97.6 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A2.73.0 2.2 1.40.6 1.4 2.2 3.1 3.0 2.88.39.19.39.69.89.89.89.89.59.210.010.410.610.811.010.910.810.79.78.6 102.4102.4101.6101.1101.3101.4101.6100.9100.799.979.383.387.393.393.393.393.393.390.786.7 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A 50505050505050505050 107.8111.3112.5113.8115.0115.6116.3116.9117.2117.6 115.3115.2117.4119.5121.7122.2122.7123.2123.9124.710.411.911.411.512.212.812.81211.410.610.911.211.611.712.212.612.512.111.310.411.911.411.512.212.812.812.011.410.6 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A -7.7-5.0 3.8-1.87.3 5.011.59.310.221.410.110.010.49.610.410.610.38.88.97.510.613.412.112.913.514.714.914.413.413.24.8-0.9 1.9 4.7 3.5 3.8 1.1-1.7-0.7 1.94.95.410.413.312.411.49.57.59.611.1 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A 50764767068273268370373372875518.311.813.013.017.216.5-20.615.211.89.9 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A 219.6267.2252.1224.6120.3118.3138.7144.4123.072.5 359.6447.5401.3338.8147.2149.7162.7176.6142.2100.2 132.8155.4148.5134.584.578.5108.1104.197.938.4 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A11.8 6.77.5 6.915.69.68.318.27.9 2.413.08.710.39.519.014.512.522.611.8 6.0 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A33.426.119.720.732.731.222.439.422.621.947.7128.0137.6162.1230.5184.5181.2227.6221.7250.49.10.157.656.574.224.035.935.437.427.530.340.635.532.930.732.031.331.229.631.129.723.314.415.623.727.227.123.319.219.547.149.842.839.539.242.444.444.337.530.9 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A33.426.119.720.732.731.222.439.422.621.9 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A14.815.69.0 2.2 5.98.110.312.712.010.89.39.4 3.3-0.4 3.57.77.07.8 5.17.812.814.79.4 6.913.017.920.621.920.817.95.7 5.1 1.5-1.00.6 1.7 2.7 3.2 1.8 2.3 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A13.313.413.517.615.414.217.017.125.923.510.99.39.111.58.99.19.39.610.48.712.511.611.813.710.410.410.711.312.39.410.610.610.610.610.610.610.610.610.610.6 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A 110.0110.4110.6111.1111.2111.4111.8112.4112.5112.7 110.0110.2110.7111.2111.2111.3111.6112.4112.6113.0 280.5262.6257.2263.7264.5259.7263.6285.4302.9310.8 #N/A 3.0#N/A#N/A 3.0#N/A#N/A 3.1#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A0.7-0.2-0.30.10.50.50.30.00.0 1.31.20.9 1.0 1.1 1.3 1.3 1.2 1.2 1.2 1.61.0 1.92.6 2.53.04.5 3.9 3.7 3.6 3.5 #N/A#N/A0.00.10.3 3.4 4.45.8 3.7 3.0 -1.4-3.3-3.9-3.1-2.4-2.4-2.6-3.7-3.7-1.03.64.15.0 5.9 5.9 5.4 4.4 4.6 5.0 5.51.30.70.60.7 1.0 1.1 1.1 1.2 1.1 1.7 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A13.513.414.514.014.415.614.815.314.215.215.318.721.722.323.722.621.920.818.217.1 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A29.673.2238.982.148.6236.4-47.6157.922.195.9 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A1.8 5.37.28.39.37.17.1 5.5 4.02.012.412.512.712.712.913.113.213.413.413.64.6 4.6 4.7 4.7 4.9 4.95.0 5.1 5.1 5.21.4 1.3 1.4 1.3 1.3 1.3 1.3 1.4 1.4 1.49.49.69.79.69.59.49.59.69.79.811.011.211.311.511.711.711.812.012.012.29.416.721.820.119.517.517.413.411.811.212.713.413.813.913.814.114.014.114.514.712.013.012.812.814.313.012.913.812.513.20.00.00.00.00.00.00.00.00.00.015.118.219.316.620.720.721.923.116.9 3.81571571571581591591591601611643.77.19.712.817.219.922.826.731.436.2-0.1 4.1-2.312.0 6.0-6.4 2.57.723.710.7 -26.6-43.8-41.7-39.1-46.2-45.5-42.6-43.3-47.0-33.6 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A 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4.112.27.77.38.69.88.110.2 #N/A#N/A#N/A 6.87.27.57.98.07.87.0 8555696417547657688077427588027.5 2.125.216.314.312.810.910.110.012.7 #N/A#N/A#N/A15.218.414.412.310.58.98.666.144.542.239.731.419.617.010.07.5-3.799.876.065.653.537.918.718.111.110.8-10.630.612.719.821.824.223.318.812.0 5.48.7 #N/A 5.1 5.1 5.4 5.0 5.3 5.2 4.9 5.0 4.9 #N/A 5.9 5.9 6.2 5.3 6.1 5.9 5.3 5.5 5.3 #N/A 4.3 4.3 4.4 4.6 4.6 4.3 4.4 4.6 4.5 #N/A21.922.024.319.321.921.422.520.619.9 #N/A 4.1 4.1 4.1 3.7 3.8 3.9 2.5 3.6 3.0#N/A 3.9 4.0 4.1 3.9 4.2 4.5 4.8 4.4 4.5 #N/A 3.9 3.9 4.4 4.1 4.3 4.3 4.5 4.3 4.2 #N/A 4.5 4.5 4.5 5.0 5.0 4.2 4.4 4.9 4.6 -6.716.717.411.421.921.319.119.923.918.0 -4.118.418.411.621.821.118.418.321.414.6 #N/A20.520.525.728.028.626.426.322.017.8 #N/A 3.4 3.4-5.014.89.610.521.313.527.1 #N/A30.330.327.824.526.725.319.413.8 4.7 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A9.330.030.023.926.640.031.635.034.427.7 605.256.556.5142.9167.6196.3272.9218.3220.0260.823.218.822.921.319.919.220.625.227.430.429.730.828.229.729.631.335.342.844.945.214.219.213.324.734.832.617.19.117.021.723.727.929.431.728.223.521.422.723.125.6 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A9.330.030.023.926.640.031.635.034.427.7 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A1.52.13.48.89.912.610.611.78.0 6.45.56.6 4.97.77.09.28.07.9 4.5 1.111.410.811.514.415.818.014.914.011.610.50.6 3.0 2.6 5.0 4.7 5.7 5.0 6.5 4.4 3.0 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A22.617.417.413.612.014.67.69.69.3 6.68.810.610.69.59.711.110.09.89.69.99.211.212.510.59.611.010.110.010.911.310.68.88.88.88.88.88.88.88.88.8 #N/A28.128.119.724.59.113.215.411.810.3 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A 112.9113.2112.9113.2113.8113.4113.6114.5113.8113.5 113.2113.5113.2113.4113.4112.8113.0113.7112.8112.7 368.0333.3304.7287.6282.1293.0290.9285.1288.9313.73.1#N/A#N/A 3.2#N/A#N/A 3.3#N/A#N/A 3.4#N/A#N/A#N/A0.65#N/A#N/A0.69#N/A#N/A0.75 #N/A#N/A#N/A-7.1#N/A#N/A-7.2#N/A#N/A-7.1 #N/A#N/A#N/A-6.5#N/A#N/A-4.6#N/A#N/A-0.1 #N/A#N/A#N/A11.8#N/A#N/A13.7#N/A#N/A16.7 #N/A#N/A#N/A51.8#N/A#N/A56.3#N/A#N/A55.8 #N/A#N/A#N/A56.2#N/A#N/A57.5#N/A#N/A57.21.5 1.20.00.8 1.6 1.7 1.4 1.5 1.0-0.11.5 1.3 1.1 1.1 1.2 1.1 1.1 1.00.9-0.22.8 1.40.90.2-0.1-0.2-0.6-1.3-2.0-2.9-0.1-1.6-4.0-5.1-6.2-4.2-2.6-0.7-2.5-3.3 -0.1-0.4-3.3-1.0 1.3 1.7 1.0 1.50.20.35.2 2.5 2.4 2.2 1.6 1.2 1.00.70.5-0.31.6 1.9 1.5 1.6 1.8 1.8 1.8 1.7 1.6-0.3 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A14.015.215.214.813.914.514.313.513.613.616.016.816.417.415.014.914.911.914.212.3 #N/A#N/A#N/A#N/A10.710.213.715.912.313.2 #N/A#N/A#N/A#N/A10.0 3.810.9-1.621.111.5 127.2134.550.732.9254.7128.620.0223.4-108.2150.2 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A2.0 1.7 1.2 2.6 1.10.40.7-1.60.6-1.313.814.114.214.314.414.614.814.915.015.25.4 5.5 5.3 5.4 5.4 5.4 5.6 5.4 5.7 5.81.5 1.7 1.5 1.4 1.5 1.4 1.4 1.4 1.4 1.59.910.110.110.210.310.510.710.710.810.912.412.512.612.913.113.013.513.413.713.98.9 5.8 6.68.5 6.9 6.67.27.07.48.413.414.314.513.913.714.113.713.212.612.313.816.014.114.815.513.715.114.116.115.90.0 3.4 3.4 3.5 3.5 3.6 3.6 3.7 3.7 3.68.515.510.410.47.311.59.68.58.3 5.616616917517617717918118419019640.8 2.2 4.67.911.015.120.724.227.432.3 -130.327.333.120.8 4.414.112.231.836.344.9 -172.6-2.5 5.5-26.6-28.3-36.5-41.4-13.2-1.8-12.9 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A5.9 5.9 5.9 5.9 5.9 5.9 5.9 5.9 5.9 5.92.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.3 2.33.14.4 4.95.7 5.96.1 6.47.27.98.80.8 1.1 2.3 1.50.70.50.80.8 1.3 2.32.5 2.7 2.7 2.6 2.5 2.5 2.5 2.4 2.5 2.41.0 1.52.7 1.80.90.8 1.10.9 1.5 2.5-0.3 1.2 1.8 2.4 2.6 2.7 3.1 3.7 4.5 5.3 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 6.0 #N/A 6.8 6.8 6.8 6.1 6.1 6.1#N/A#N/A#N/A 148134104130155123141146125130 #N/A25.741.420.931.029.414.921.619.620.0 #N/A#N/A#N/A29.331.127.125.122.018.720.4 3988395105118131172136147160 #N/A 6.532.620.18.628.227.230.113.925.5 #N/A#N/A#N/A19.720.419.021.328.523.723.2 -249-198-189-164-127-135-166-157-179-210 -2505192437-8-319-22-31 2492272202151871882072132102212.5 2.3 2.2 2.1 1.8 1.8 2.0 2.0 2.0 2.1 #N/A127.6129.2131.0131.4132.7137.2136.3141.2141.0 #N/A137.9148.7142.1143.8159.3154.9154.9164.1159.4 310.0367.8329.0345.0450.4398.5398.3440.8427.4428.40.860.860.860.830.850.820.880.850.850.840.670.660.660.640.660.660.660.660.650.6621.021.121.523.021.921.622.221.922.222.020.119.820.020.220.219.920.820.021.120.10.6 1.20.7 2.30.9 2.00.8 1.9 1.4 2.10.9 1.4 1.5 2.8 1.7 1.7 1.4 1.9 1.1 1.9-1.2-1.2-1.0-0.6-0.8-0.8-1.0-0.9-0.9-0.7 -0.9-0.8-0.8-0.7-0.8-0.8-0.9-0.9-0.9-0.9 -1.5-1.7-1.4-1.2-1.2-1.2-1.3-1.4-1.5-1.5 -1.2-1.2-1.1-1.1-1.1-1.1-1.2-1.2-1.2-1.15.9 5.66.0 6.2 6.5 6.3 6.1 6.1 6.0 5.8 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A2.4 1.7 2.0 2.6 2.2 2.1 2.0 2.3 2.1 2.21.10.8 1.1 1.4 1.2 1.1 1.2 1.1 1.1 1.13.6 2.7 3.24.0 4.0 3.8 3.7 3.6 3.7 3.81.7 1.4 1.92.1 2.2 1.9 2.0 2.0 2.0 1.75.8 4.5 5.1 5.9 5.9 5.1 5.7 5.66.2 6.67.3 5.7 6.07.17.1 6.77.48.18.58.50.60.40.40.50.50.50.50.50.50.61.8 1.3 1.5 1.82.1 1.9 1.8 2.1 2.0 2.01.9 1.3 1.5 1.5 1.9 1.4 1.8 1.5 1.7 1.52.8 2.0 2.4 2.9 2.9 2.5 2.7 2.8 2.93.03.8 2.6 3.2 3.8 3.8 3.5 3.8 3.6 3.7 3.63.4 2.9 3.0 3.2 3.4 2.8 3.6 3.64.1 3.75.6 4.1 5.1 5.7 5.8 5.0 5.6 5.5 5.86.01.4 1.0 1.2 1.4 1.4 1.2 1.4 1.4 1.5 1.522.016.819.023.022.820.822.122.823.524.0 #N/A0.128.414.311.1 3.5-0.6 6.20.9 4.421.415.518.220.721.918.821.321.022.221.8 #N/A 1.935.816.519.110.9 4.87.5 6.7 5.5 8.2778.2778.2778.2788.2778.2778.2778.2778.2778.277 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A -2.3-2.5-1.8-1.8-2.6-1.8-1.6-1.6-1.3-0.895.496.796.997.999.197.897.697.995.895.995.595.896.097.899.199.099.7100.298.497.9 #N/A 6.7 5.27.48.6 6.38.68.4 5.5 4.2 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A 2073.52065.61959.22112.82119.22214.32218.01920.31834.11764.9 7.6377.6337.5807.6567.6597.7037.7047.5607.5147.476 #N/A34.614.317.415.416.915.0-5.1-9.3-7.60.1-0.4-5.27.80.3 4.50.2-13.4-4.5-3.821417411226930326729518515810858.258.556.060.560.856.056.549.042.140.639.017.319.024.210.8 5.6 4.4 1.523.0 6.4 635.7626.2585.4642.1636.3659.4658.3566.5548.5513.0 159.5127.883.2240.8213.4178.1196.6125.290.669.056.054.649.052.652.954.754.547.045.442.793.7100.091.879.283.181.881.076.568.961.8 #N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A#N/A。

中国宏观经济总量的实时预报与短期预测_基于混频数据预测模型的实证研究

中国宏观经济总量的实时预报与短期预测_基于混频数据预测模型的实证研究
2) 2)
Σ
K k =1
e ( θ1 k + θ2 k
(2)
( 二) h 步向前预测的 MIDAS ( m ,K ,h ) 模型 h 步向前预测的 MIDAS ( m ,K ,h ) 是带有简洁参数的单方程直接预测模型, 其具体形式为:
m) y t = β0 + β1 B ( L1 / m ; θ) x ( t -h /m + εt
(3)
MIDAS ( m ,K ,h ) 模型与传统的同频预测模型相比具有季度内实时预报和修正的优点 。 一般 而言, 季度 GDP 增长率的同频数据模型使 用 的 都 是 季 度 数 据, 实时季度数据的获得却又具有时滞
②因 性 。 例如, 中国当季的初步统计数 据 一 般 都 会 在 下 个 季 度 首 月 的 中 下 旬 公 布 ( 如 表 1 所 示 ) ,
* jqliu1964 @ yahoo. com. 刘汉 、 刘 金 全, 吉 林 大 学 数 量 经 济 研 究 中 心, 邮 政 编 码: 130012 , 电 子 信 箱: jluliuhan @ gmail. com ,
cn 。 本研究得到国家社会科学基金重大项目 ( 10 ZD&006 ) 、 国家自然科学基金 ( 70971055 ) 资助 。 作者 感 谢 匿 名 审 稿 人 提 出 的 宝 贵意见, 并感谢英国华威大学 Mike Clements 教授 、 伦敦大学 Ana Beatriz Galvo 教授对本文的帮助, 但文责自负 。 ① 该模型为联合国世界计量经济联接模型系统中的中国宏观计量经济模型 ( 1997 年版) , 是按照凯恩斯的国民收 入 决 定 理
这些基于非结构式技术构建的模型往往不稳定, 而且由于 中 国 经 济 发 生 了 较 大 的 结 构 性 变 动, 制, 2007 ) 。 此 外, 使得中国数据难以适用非结构式的建模技术 ( 厦 门 大 学 宏 观 经 济 研 究 中 心 课 题 组, 以上大型的宏观经济模型对我国宏观经济总量的预测主要使用 低 频 数 据 , 虽然近年开始转向季度 宏观经济模型的构建, 但是由于基础数据的严重缺乏, 这些模 型 在 利 用 高 频 数 据 方 面, 常常通过估 算的方法对年度数据进行拆分, 或将高频的月度数据加总为季度数据, 然后应用同频数据的计量模 型对宏观经济总量进行分析和预测 。 Ghysels et al. ( 2004 ) 提出的混频数据建模 ( 以 下 简 称 MIDAS ) 方 法 很 好 地 解 决 了 数 据 不 同 频时模型的估计与预测问题, 可以实现利用高频的经济金融数据 来 实 现 对 中 国 宏 观 经 济 总 量 的 预 报 ② 和预测 ③ 。 MIDAS 建模方法在宏观经济预报和预测中主要有两个方面的优势:第一, 它能够 直 避免了因数据同频处理过程中所引起的 全 样 本 信 息 的 损 失 和 人 为 信 息 的 接利用高频数据的信息, 2010 ) ;第 二, 虚增, 从而增强了宏观经济预测的准 确 性 ( Clements & Galvo ,2008 ;刘 金 全 等, 它能 够利用最新公布的高频数据更新低频数据的实时预报和短期预 测 , 避免了因经济数据公布的时滞 而无法及时准确地对当前宏观经济状态和宏观经济走势进行判 断 , 改进了宏观经济预报的时效性 和短期预测的精确性 ( Kuzin et al. ,2010 ) 。 本文主要研究 MIDAS 模型在预报和预测中国季度 GDP 增长率的精确性和时效性 。 首先本文 M-MIDAS , 介绍了用于中国季 度 GDP 增 长 率 预 报 和 预 测 的 MIDAS 模 型, 主 要 包 括 MIDAS 、 以及 MIDAS-AR 和 M-MIDAS-AR 模型;其次, 使用 样 本 内 预 测 的 方 法, 并 以 最 小 二 乘 回 归 模 型 ( OLS ) 、 自回归模型 ( AR ) 、 多项式分布滞后回归 模 型 ( PDL ) 和 自 回 归 分 布 滞 后 模 型 ( ADL ) 作 为 基 准 的 样本内预测模型来对比分析 MIDAS 类模型在中国宏观经济总量预测上的有效性和精确性, 并给出 2010 年第四季度我国季度 GDP 增 长 率 的 预 报 值 和 2011 年 的 样 本 外 预 测 结 果;最 后, 总结并归纳 MIDAS 类模型在中国宏观经济总量预测和预报的精确性与时效性 。
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2.0 1.4 -2.2
2.5 1.6 -1.9
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93.6 29.1 5.1 62.0 89.7 14.1 6.1 10.5 15.9 13.3 24 16.3 20.0 3.3 6.00 3.00 3.17 3.61 2.93 2.92
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1077 6.9 789 8.0 289
1200 13.1 916 10.8 284
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826 11.9 1168 16.6 -342
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40.0 -32 3310 76 6.300 -0.06 -0.13 108.0 104.1
5.3 5 3305 77 6.308 0.06 -0.03 108.3 104.9
0.1 19 3299 78 6.297 0.07 -0.21 108.1 105.1
13.0 18 3206 79 6.306 -0.62 -0.88 108.7 106.1
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… 10.2
… 11.5
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4.5 1.6 0.7
1197 23.2
1197 23.2
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… 10.9
… 10.0
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1760 11.8
1889 12.1
1883 11.7
1851 11.3
1.7 1.6 -2.8
89.6 27.5 5.0 57.2 84.7 13.4 4.4 10.6 15.7 12.5 22 15.6 20.5 2.2 6.56 3.50 3.20 3.55 3.32 3.10
89.0 27.2 5.0 57.9 84.2 12.8 3.1 10.4 15.4 11.4 23 16.1 20.5 2.1 6.56 3.50 3.86 3.58 3.19 3.02
11-8
11-9
11-10
11-11
同比% 10亿人民币 同比% 同比% 同比%
14.0 … … 12.6 15.2
13.5 … … 9.1 14.0
13.8 … … 10.7 18.8
13.2 … … 9.4 15.2
12.4 … … 7.5 13.1
10亿人民币 同比%
2716 15.8
2593 14.4
同比% 10亿美元 10亿美元 10亿美元 人民币/美元 % % 指数 2010年=100 指数 2010年=100
24.1 30 3245 69 6.461 0.21 1.02 100.5 98.1
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10亿人民币 同比% 10亿人民币 同比% 10亿人民币
986 26.7 695 19.6 291
755 34.3 808 25.9 -53
738 17.3 1002 18.3 -264
919 16.9 808 24.5 111
646 10.6 1140 7.5 -494
10亿美元 同比% 10亿美元
77.3 26.8 4.5 51.9 78.0 14.7 11.6 14.3 16.6 15.4 21 9.6 21.5 1.4 6.56 3.50 5.20 4.10 3.64 3.07
78.1 27.2 4.6 52.4 78.7 13.6 11.2 14.7 16.4 14.6 21 11.0 21.5 1.4 6.56 3.50 3.83 4.13 4.00 3.51
94.5 29.5 5.2 62.5 90.2 13.9 5.5 10.7 15.7 13.4 24 14.5 20.0 3.3 6.00 3.00 3.26 3.60 2.91 2.88
175 13.3 158
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163 4.8 145
181 15.3 163
180 11.1 148
177 1.0 152
178 2.7 151
186 9.8 159
11.8 16 3181 74 6.328 0.24 -0.17 107.8 104.8
2.4 27 3285 83 6.340 -0.81 -2.45 107.4 105.0
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657 3.2 2029 11.0 -1373
1291 12.3 703 9.6 589
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85.6 26.9 6.0 55.5 80.1 12.4 3.2 3.0 15.0 12.4 22 14.3 21.0 2.2 6.56 3.50 4.55 3.43 3.44 3.40
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11-7 工业生产 工业增加值(真实增长) 工业销售 (真实增速) 发电量 运输 投资 固定资产投资 (真实增速) 消费 社会消费品零售 (真实增速) 通胀 CPI 核心CPI PPI 货币 M2 M1 M0 人民币贷款 人民币存款 M2 (增长) M1 (增长) M0 (增长) 人民币贷款(增长) 人民币存款(增长)
78.7 26.5 4.7 52.9 79.4 13.0 8.9 12.7 15.9 13.3 21 10.4 21.5 1.4 6.56 3.50 4.06 3.85 3.83 3.16
81.7 27.5 4.7 53.5 79.2 12.9 8.4 11.9 15.8 12.7 22 7.7 21.5 2.3 6.56 3.50 3.92 3.82 3.61 3.18
11.9 … … 7.3 7.6
9.3 … … 1.5 10.4
9.6 … … 3.2 10.3
9.5 … … -0.9 7.9
9.2 … … 2.3 11.2
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