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【美民主黨人警告:除非魯比奧等人就對伊行動作證,否則動用一切程序性手段阻撓參議院正常運作】據美國《國會山報》等媒體當地時間9日報道,一批美國國會參議院民主黨人警告說,除非美國國務卿魯比奧、國防部長赫格塞思及其他高級官員就對伊朗軍事行動相關問題在參議院運作相關問題上運作正常手段。
【伊朗儲油設施遭襲美官員:都是以色列幹的】7日,伊朗多座儲油設施遭到攻擊。 8日,當被問及襲擊伊朗石油工業是否是美國和以色列的新戰略時,美國能源部長克里斯·賴特立刻撇清關係,聲稱美國沒有相關計劃,針對伊朗石油設施的襲擊「都是以色列幹的」。

日本貿易帳 (1月)公:--
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日本貿易帳 (季調後 ) (海關數據) (1月)公:--
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中國大陸CPI月增率 (2月)公:--
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中國大陸PPI年增率 (2月)公:--
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中國大陸CPI年增率 (2月)公:--
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日本領先指標初值 (1月)公:--
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德國工業產出月增率 (季調後) (1月)公:--
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歐元區Sentix投資者信心指數 (3月)公:--
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墨西哥核心消費者物價指數 (CPI) 年增率 (2月)公:--
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加拿大全國經濟信心指數公:--
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墨西哥12個月通膨年增率 (CPI) (2月)公:--
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墨西哥PPI年增率 (2月)公:--
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墨西哥CPI年增率 (2月)公:--
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美國諮商會就業趨勢指數 (季調後) (2月)公:--
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中國大陸M2貨幣供應量年增率 (2月)--
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日本名義GDP季增率修正值 (第四季度)公:--
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日本年度GDP季增率修正值 (第四季度)公:--
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英國BRC總體零售銷售年增率 (2月)公:--
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英國BRC同店零售銷售年增率 (2月)公:--
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中國大陸出口額年增率 (人民幣) (2月)公:--
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中國大陸進口額 (人民幣) (2月)公:--
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中國大陸進口額年增率 (人民幣) (2月)公:--
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中國大陸進口額年增率 (美元) (2月)公:--
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中國大陸貿易帳 (人民幣) (2月)公:--
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印尼零售銷售年增率 (1月)公:--
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德國出口月率 (季調後) (1月)--
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法國貿易帳 (季調後) (1月)--
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法國貿易經常帳 (未季調) (1月)--
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意大利PPI年增率 (1月)--
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南非GDP年增率 (第四季度)--
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美國NFIB小型企業信心指數 (季調後) (2月)--
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德國2年期Schatz公債拍賣平均殖利率--
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美國當周紅皮書同店零售銷售指數年增率--
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美國年度成屋銷售總數 (2月)--
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美國成屋銷售年化月率 (2月)--
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美國EIA次年天然氣產量預期 (3月)--
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美國EIA次年短期原油產量預期 (3月)--
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美國EIA當年短期前景原油產量預期 (3月)--
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EIA月度短期能源展望報告
美國3年期公債拍賣殖利率--
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美國當週API庫欣原油庫存--
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日本國內企業商品價格指數年增率 (2月)--
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日本PPI月增率 (2月)--
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德國CPI年增率終值 (2月)--
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德國HICP年增率終值 (2月)--
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土耳其零售銷售年增率 (1月)--
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意大利12個月BOT公債拍賣平均殖利率--
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德國10年期公債平均殖利率--
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美國MBA抵押貸款申請活動指數周環比--
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無匹配數據
在政府經濟數據因「技術性停擺」延後之際,私人機構的「替代數據」正成為市場拼湊經濟圖景的關鍵。這些數據雖具及時性和精細度,但其樣本偏差、局限性及可持續性風險,仍使其難以完全取代官方統計作為經濟基石的地位。
當美國政府的官方經濟數據因“技術性停擺”而推遲發布,市場和分析師們正緊急轉向各類私人機構提供的“替代數據”,試圖拼湊出完整的經濟圖景。
原定於2月6日公佈的1月就業報告和11日發布的通膨數據,分別延後到下週的11日和13日。在這個官方統計的“真空期”,私人數據從補充角色一躍成為市場判斷經濟狀況的關鍵依據。
傳統上,華爾街習慣將私部門的報告視為官方數據的「預告片」。其中,薪資處理公司ADP發布的月度就業報告最受關注。最新報告顯示,美國私部門上月僅新增2.2萬個就業崗位,訊號明顯偏弱,同時ADP也大幅下調了對2024年和2025年的就業歷史估算。
除了ADP,分析師們也緊密追蹤其他來源,包括勞動力數據公司Revelio Labs的指標、招聘網站Indeed的職缺數據,以及薪資服務商Paychex的小型企業就業指數。
近年來,這些替代數據的重要性與日俱增。去年秋季長達六週的政府停擺,曾導致幾乎所有關鍵聯邦統計數據暫停發布,迫使市場完全依賴私人數據來評估經濟走向。即便在政府正常運作時,私人資料憑藉其更高的發布頻率和更細緻的維度,也成為理解經濟的重要補充。
事實上,在1930年代現代官方統計體系建立前,市場本就依賴企業和私人機構收集的資訊。例如,世界大型企業聯合會早在1951年就創建了招聘廣告指數來衡量勞動力需求,而美國勞工統計局直到2000年才開始發布類似的職缺數據。
彼得森國際經濟研究所高級研究員傑德·科爾科指出,數位化進程的加速,讓企業能收集到前所未有的大量數據,疊加數據處理技術的進步,正在不斷強化私人數據在宏觀研究中的價值。
及時性:經濟受衝擊時的“雷達”
在經濟面臨突發衝擊時,私人資料的及時性優勢尤其突出。新冠疫情期間,經濟學家廣泛利用OpenTable的餐廳就座率、工作場所管理平台Homebase的員工打卡記錄等高頻指標,即時追蹤疫情和社交隔離措施對經濟活動的即時影響。
精細度:提供官方數據以外的洞察
私人資料的另一個主要優勢是其精細的結構化資訊。近期,經濟學家正是利用ADP提供的關於員工年齡與職業組成的詳細資料,來研究人工智慧對勞動市場的潛在影響。這類深入的研究,往往難以單靠官方統計完成。
儘管私人資料的作用越來越大,但它們並非官方資料的完美「替代品」。政府數據在覆蓋範圍、透明度和時間連續性上,依然擁有不可比擬的優勢。
美國勞工統計局在編製就業報告時,會對超過60萬個工作場所進行嚴謹的抽樣調查,並結合失業保險記錄不斷修正估算值,力求結果無限貼近真實的勞動力市場全貌。這種系統性的深度和方法論,是任何單一私人機構都無法企及的。
無法避免的樣本偏差
私人資料天然存在樣本偏差問題。 ADP的數據科學家蒂姆·德克爾在去年的一篇文章中坦言:“ADP的數據來自那些選擇將薪資和人力資源業務外包的企業。因此,這些雇主可能無法完美代表其所在行業或地區的整體就業情況。”
此外,私人機構在推算全國趨勢時,仍需要依賴勞工統計局提供的整體就業規模和產業分佈等基礎資訊。例如,ADP的數據無法直接觀察到失業人口的數量。
使用場景與可持續性風險
不同數據的設計初衷也限制了其替代作用。私募股權公司KKR會分析其投資組合內企業的招募和營運指標,這些資訊對長期投資決策至關重要,但不適合用來預測整體經濟的月波動。 KKR全球宏觀與資產配置主管亨利·麥克維明確表示:“這些數據並不是為短期宏觀交易預測而設計的。”
最後,私人資料也面臨可持續性的不確定性。數據提供者可能因商業考量而停止發布指標、調整統計口徑,甚至直接退出市場。例如,摩根大通研究所在疫情後停止發布曾廣受關注的消費者支出細分數據;ADP也曾停止向聯準會提供一項用於分析勞動市場的細化數據流,這些都引發了外界對私人數據穩定性的擔憂。
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