“麦当劳汉堡包指数”能解释人民币与美元的汇率吗？为什么？

什么是经济学家最喜欢的食品？非麦当劳的巨无霸汉堡(BigMac)莫属。这倒不是因为这些头脑精明的家伙认为吃汉堡能获得最高回报率，而在于这种食品的独一无二的性质：消费者可以在全世界大多数***买到它，而且成份和口味几乎不变。经济学家根据这一特性就能预测汇率市场的变动。　　汇率是一国货币单位同它国货币单位的兑换比率。外汇作为一种金融资产也具有可交易的属性，各国货币之间的汇率牌价就是由当日外汇市场上的供需力量所决定的。但是，经济学家并不满足于简单的供求分析，他们希望知道什么因素决定了汇率的经济基础和变化趋势。为此，研究国际金融的学者提出了多种解释，其中比较有代表性的一种称为购买力平价理论，英文简写为PPP（TheoryofPurchasingPowerParity）。　　购买力平价理论的基本假设认为，一美元在任何一个***都应该买到相同质量和数量的商品，或者说同质同量的商品在世界各地的价格应当是相等的，这就是国际经济学中著名的“一价定律”。如果一价定律成立，在***买一件8.3元的茶杯，根据现行汇率推测，在***就需要花大约1美元。如果买这个茶杯在***要花10元钱，而在***还是1美元，那么人民币对美元的购买力平价汇率就是10：1，即10￥/$。外汇市场上的实际汇率8.28￥/$，这说明人民币被高估了约21%，存在贬值的压力。购买力平价理论的提出者相信，汇率的长期走势应该使两个***的商品和服务的价格相等。在上面这个例子中，只有人民币对美元的汇率上升到10￥/$，才能达到了购买力平价所要求的均衡状态。　　但是，人们消费的商品成千上万，又怎么能以一只茶杯的价格来确定两个经济大国之间的汇率水平呢？为了避免单一商品的统计偏差，一些经济学家试图使用一篮子商品的综合价格指数，而不是某件商品具体的价格来验证购买力平价理论。然而，新的问题又产生了。每个***人们消费的商品种类都不一样，***的桃太郎可能爱吃糯米团子，而***的山姆大叔偏爱三明治。即使各国人民都消费同样的商品，他们使用的数量也可能很不一样，这样计算价格指数所需要的商品权重就会有相当的差异。比方说刀叉的价格在中美两国相等，而且都在一个月内上升的50%。这次涨价对***消费物价指数的影响就比***大得多，因为绝大多数***人都用筷子而不是刀叉进餐。选择代表性的商品成为实际操作中的难题。此外，研究现实经济还要考虑到各地运费和关税的多寡，以及非贸易品（如房产、非保鲜食品等）的存在。综合这些因素，检验购买力平价理论的学者大多得出了该学说与现实数据相差甚远的悲观结论。　　然而，经济学家们并没有放弃对这一理论的信心。一价定律虽然在严格的条件下才能成立，但在今日世界，全球商品和资本越来越能够自由流动。随着运费降低和关税减免，一价定律很有可能趋近于世界经济的真实状况。如果两地商品的价格不一，国际进出口商就会立即行动从中套利，从而逐渐将价格拉平。应用购买力平价理论的关键在于找出一种合适的参照物，使得各国的价格水平都能得到合理的映。苦心搜索的经济学家终于找到了巨无霸汉堡，并发明了以它命名的指数。　　从1986年开始，伦敦《经济学家》（Economist）杂志每年都要发布“巨无霸汉堡”货币指数（BigMacindex）。顾名思义，在这个指数中，该刊选取了麦当劳连锁店中的巨无霸汉堡作为购买力平价参照物，并假设它在全球所有地区的售价一样，由此来决定各国货币比价。比如，根据2003年4月发布的指数表，在***一个汉堡要2.71美元，而在加拿大则要3.2加元，两者的购买力平价汇率为1.18加元/美元。而4月22日外汇市场上的真实汇价是1.45加元/美元，因此加元被低估了18%。汉堡价格的调查显示，最便宜的汉堡在阿根廷，只要78美分一个，这多半是由于该国经历了货币大幅贬值的经济危机。最贵的汉堡在瑞士，要3.78美元一个。如此说来，阿根廷比索是全世界汇价最受低估的货币，而瑞士法郎则是最受高估的。大汉堡的国际平均价格为2.49美元，比前些年稍微降了一点。　　选用巨无霸汉堡作平价参照物有两大好处。第一，麦当劳在全球120个***开有分店，大汉堡的组成原料和工序在世界各地基本没有变化，可以保证同质同量。第二，大汉堡虽只是一件商品，却包含了多种原料和劳动，如面包、肉类、调料和人工制作，因此也可以把它的价格看作一种综合指数。　　大汉堡指数起初只是一项测度货币是否映了真实价值的辅助性参考指标，但今天越来越多的经济学家根据它预测汇率市场的走向。按照购买力平价理论，巨无霸在各国经过汇率换算以后价格应该相等，但事实并非如此。人们可以据此判断各国货币汇率是否被高估或者低估。比如90年代早期，大汉堡指数就预言包括英镑在内的几种货币相对于德国马克被高估了，一段时间过后英镑汇价果然下跌。再如1999年，大汉堡指数表明欧元在刚刚发行之时就已经被高估了，而当时几乎所有的经济学家都认为欧元会升值。索罗斯的基金管理公司也曾在欧元启用之时关注过“大汉堡指数”显示的欧元卖出信号，后来却决定忽略这项信息。不久人们就发现大汉堡指数押对了宝。2002年4月，大汉堡指数发出了卖出美元的强烈信号，因为它被已经被严重高估了。此后美元上下跳动，最后以跌幅12%收场。　　大汉堡正在成为一道经济学家必点的快餐，近年来已经有十多项关于汉堡指数的国际金融研究。一些学者们认为，长期来看，购买力平价，包括大汉堡指数，的确是汇率变动的良好指南。国际货币基金组织的经济学家李莲盎（音译LILianOng）最近推出了这一领域的专著——《大汉堡指数：购买力平价的应用》（TheBigMacIndex:ApplicationsofPurchasingPowerParity”）。她认为大汉堡指数在跟踪汇率长期趋势方面有着惊人的准确性。而在短期，币值可能仍然会在一定时间里偏离购买力平价。90年代早期大汉堡指数多次显示美元被低估了，然而美元在之后几年仍持续下滑。　　也有不少经济学家并不觉得巨无霸是一道美餐，每次《经济学人》更新大汉堡指数时，总有人抱怨汉堡经济学没有去掉芥菜味。在他们看来，大汉堡指标其实非常片面，因为汉堡只是快餐中的一种食品，而快餐只是国民食物支出中的一小部分，而食物支出在发达***仅占较少比重。小小汉堡并不能起到一叶知秋的作用。但如果某些***的经济水平、文化背景、消费习惯差别不太，大汉堡指数还是可以在相当程度上映出汇率的变动趋势的。　　最近几年的《经济学人》“汉堡经济学报告”指出，巨无霸汉堡售价最便宜的***为***、俄罗斯和马来西亚，在这些***汉堡标价一般低于1.35美元，表明这些***的币值被严重低估50%以上。售价最高的***包括丹麦、瑞士和瑞典，这些***的币值被高估了30%到70%。大多数新兴工业化***的货币相对于美元被低估了30%-50%。这意味着，那些汇率与汉堡汇率近似的货币（如韩元）相对于其他新生经济的货币就被高估了。由此似乎也不难理解为何人民币近期面临着强大的升值压力。但另一方面，这种汇率差异不见得完全是汇率政策的产物，而是源于各国不同的生产力水平。　　一般说来，发达***比发展***家的生产能力更高，但它们的优势在非贸易商品和服务方面相对于可贸易商品就小多了。如***制造芯片的生产率比***高很多，但***理发师的水平可能还不如***的剃头匠。由于劳动力市场的自主调节，工资水平在一国贸易部门和非贸易部门大抵是相同的，并没有映部门之间的生产率差异。这样穷国的非贸易商品相对来说就比较便宜，富国就比较贵了。外汇市场上的币值主要是由可贸易商品的相对价格决定的；而购买力平价汇率是由一揽子商品和服务计算的，包括大汉堡这样的不可贸易商品。因此穷国的货币看似总是被低估的。李莲盎发现汇价偏离购买力平价的幅度总是与一国与***的生产力水平差异有关。调整了这项因素之后，大汉堡指数能够更好地跟踪汇率水平。　　大汉堡指数并非精确完美的经济指标。这不仅仅是由于购买力平价理论中的时滞效应，大汉堡的地方价格还会受贸易壁垒、消费税和消费偏好的作用而发生扭曲。不过，它的确使购买力平价理论获得了更为广泛和便捷的应用，在国际金融领域具有的一定的指导意义，有时甚至十分灵验。

预测2030年一美元兑换多少人民币？

答：2030年一美元能兑挨多少人民币要从两个方面来看，1、根据近几年的世界经济分析看、去美元化在几个***兴起、例如我国从伊郎、俄罗斯购买石油时是用人民币进行交易、现阶段一美元可兑换6.5至7元人民币、到2030年可能降低5元人民币，2、如果我国的经济下滑还有可能提高到7一8元人民币对换一美元。

如果美元霸权被推翻、全世界各国都不认美元了、也有可能一美元对换一元的人民币、这要看形势的发展而定、总而言之由于*****的不做为、美元在世界人的眼中不被看中、随着我国经济的快速发展、人民币在货币市场渐入头角、有一些***人民币可以直接流通。

2022中美汇率展望

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外部预测

写完了《2021年中美汇率回顾》就意味着要写一篇2022年中美汇率展望，这逻辑就像价格涨完必跌一样顺理成章。2021年美元指数与人民币指数都涨了8%左右，那么他们涨到头了吗？什么时候开始跌呢？这个问题就不是那么容易回答的了。

最近这几年国际投行们对于美元指数的预测就没有对过。2019年美元上涨，众投行们纷纷预测2020年美元将向120挺进！结果美元从年初的接近98下跌至年底的89.2，分析师们将其归咎于疫情黑天鹅。黑天鹅后全球央行比赛放水，美联储在此项目中略胜一筹。于是投行们纷纷调转枪头，一致看跌2021年的美元。结果美元从年初的最低89.20升至年底最高近97，分析师们表示太难了，只猜中开头没猜中结尾，没想到放水最快的央行带来的是最高的通胀，结果市场开始预期美联储为对抗高通胀会更早加息。

而现在，众投行们在看到2021年美元大涨后继续押注2022年将延续涨势。理由也很简单，因为美联储将最快在明年3月加息，并且全年将加息三次。很直观地，这些机构习惯于线性外推未来走势，我们也可以用这种方式预测他们的预测，过去两年都是错的，那么2022年还将是错的！

美元观点

一个最粗暴的理由，2019年美元三次降息没有下跌为什么明年三次加息就会涨呢？今年新西兰央行10月6号、11月24号两次共加息50个基点，首次加息至今纽元下跌2%。***央行12月16日首次加息15个基点，至今上涨1%，这还是因为英镑加息预期仍在强化。显然，加息与汇率上涨并无绝对关系。而且，在美元过去的几轮加息周期中，加息兑现之后美元都是下跌的。

其实，金融市场一直交易的都是预期，在股市中可以基于未来几十年的盈利预期在交易，利率市场在交易未来几年的通胀预期，外汇市场短视些，或者说已经很务实了，在交易明年的加息预期。目前加息预期主要基于通胀预期，从过去两年的能源价格走势看，不太可能有今年的涨幅，以布油76的现价和110的预期最高价，涨幅也就45%。因此，市场反映的远期通胀预期可能太高，对应加息预期太高。除此之外，疫情状况、供应链恢复情况都有可能将市场的加息预期变低。最后，即便美联储最终真的自3月开始加息，那么势必市场会开始担心加息是否会影响经济复苏，会观察经济数据后对其进行重新定价，当然，最大的问题是，现在预期的三次加息能否兑现。***目前的债务水平及**状况，将会阻碍其加息速度及终点。

再看美联储这边的预期：12月会议点阵图显示18位FOMC成员中有8位预计2023年加息四次或更多，这夸大了2023年有投票权的成员的鹰派情绪。四大鹰派成员——圣路易斯联邦储备银行行长Jame***ullard，堪萨斯城联邦储备银行行长EstherGeorge，克利夫兰联邦储备银行行长LorettaMester和亚特兰大联邦储备银行行长RaphaelBostic——将会在2023年轮换从而失去投票权。另外还有三名联储理事席位等待确定，这将在宏观环境之外增加更多不确定性。

机构头寸方面，去年年底在美元跌到最低点的时候也正好是美元空头头寸积累最多的时候，这就很容易在市场倒戈时形成踩踏，所以市场的共识很可怕。而目前做多美元头寸虽然尚未达到历史高点，但也仍需小心。如果说这两年疫情我们总结的最有效经验是不要去人群太拥挤的地方，那么在金融市场中也一样奏效：远离这些拥挤交易，不要轻信这种机构和美联储那些漂亮谎言。

技术图表方面，从美指月线图看，从2018年的70.7到2017年的103.82，已经走完了一个完整的上升周期，而2020年的103高点也成为了下跌周期的一个反弹顶点，目前处于下跌周期中。月线级别，明年有望看到86下方。

周线级别，去年一整年为下跌1浪，今年形成双底，随后展开一个调整浪，目前调整浪已经接近尾声。上方可见压力区域为97.20-97.80之间。目前连续几周十字星及波动区间收窄也体现了上涨动能的枯竭。调整结束后将再次进入下跌浪，终点同样指向86-87附近。

人民币观点

再看人民币方面，目前市场普遍预期***经济面临诸多挑战——疫情反复、清零政策影响经济活动、电力短缺、房地产暴雷……货币政策上今年多次降准，12月也调降了1年LPR。市场预期2022年将有更多宽松行动落地，人民币国债收益率曲线已整体下沉，预期明年中、美货币政策将严重分化，利差缩窄。但实际上无需对此过度悲观，也需要看到好的一面，资本项目和经常项目流入、中美关税可能降低、供应链优势……所以人民币仍然不具备长期贬值基础。在升值方向上，管理层仍将继续防止出现一致预期。

技术图表方面，从USDCNH月线看，从2014年初的6.0161上涨至2019年的7.1965意味着整个月线级别上涨五浪结束，并且在2020年形成双顶反转形态，随后出现连续的月线下跌，在今年企稳。目前下方有弱支撑6.2361，强支撑位于6.1280-6.1794区域；上方阻力区域6.48-6.5650，一旦突破这一区域，将进一步反弹至6.71-6.77区域。

周线级别，目前已于6.33企稳，初步显现反转信号，接下来第一目标位6.46，随后关注能否有效突破6.50附近的颈线区域。一旦突破将去往6.67-6.71。下方支撑位于6.20-6.23区域。

综上所述，明年USDCNH大概率波动区间位于6.23-6.57，但若中美经贸关系再次***化或者美元转鸽跌破90，则将使交易区间扩大至6.13-6.71。

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【广发宏观周君芝】一个关于社融数据估测的技术细节

投资要点　　社融数据存在一个统计细节，两期存量相减并不等于当期新增，即Δ存量≠增量。常见的社融存量增速估测方法是先估测不同分项新增社融，再加总得到新增总社融，然后计算存量同比增速。这就意味着直接利用新增量估测存量增速，会引入估测误差。本文旨在探讨这一误差细节。　　误差有多大？历史经验显示年度误差在1%左右，误差不可忽视　　2018年社融的月度Δ存量和增量误差在3%~25%。回溯历史，社融增量和Δ存量始终存在误差，且绝大多数情况下前者大于后者。对比两种测算方法结果可观察误差大小：方法1，本期增量/上期存量*100%；方法2，(本期存量-上期存量)/上期存量*100%。方法1计算结果大概率高于方法2，差距在1%左右(年频)。方法2计算得到的是真实存量增速，可见以新增量直接估算存量增速，年度误差在1%左右。　　缘何有误差？误差主要来自五个细分项目　　拆分社融细分项，发现Δ存量和增量的差异主要来自外币贷款、委托贷款、信托贷款、企业债券融资和其他项这五个细分项。　　信托贷款项误差主因每年1月存量调整。以信托业协会口径的信托贷款作为影子指标，发现年度信托贷款Δ存量和增量误差几乎全由每年1月贡献，且1月误差主因当月社融的信托贷款存量进行了脉冲式调整。我们猜测1月调整或与年初存量统计数据排摸有关。委托贷款数据透明度不高，误差原因暂时不明，然2015年以来该项误差几乎可忽略。　　外币贷款项误差起因于汇率波动。外币贷款增量匡算使用当期平均汇率，存量匡算使用期末时点汇率。修正汇率影响，即按对应汇率换算得到美元计价的增量和Δ存量，发现Δ存量和增量误差基本被抹平，验证外币贷款误差主要来自汇率波动。　　企业债券融资项误差起因不同类型债券统计方式各异。社融口径企业债券融资内含多类券种(至少有11类)。万得口径这11类券种年度净融资与社融口径企业债券融资增量数据拟合度高，Δ存量亦如此。然而即便同是万得口径，这11类债券的新增量和Δ存量也存在差异，原因是万得存量统计以起息日为标准，净融资额统计以发行日为标准。社融口径的企业债券融资，内含多类券种，涉及不同发行制度、兑付规则和余额统计标准，不止起息日和发行日标准差异。故其日常统计监测牵涉较广，天然就存在统计难度，新增量和Δ存量难免存在统计误差。　　其他项主因在于保险公司赔偿和金融去杠杆特定背景。将社融总量扣减人民币贷款等7个分项所得剩余称为“其他项”，其实际包含保险公司赔偿、投资性房地产、其他融资三个细分项。我们认为2016年以来大多数情况下其他项误差主因保险公司赔偿款；2017年误差不仅与保险公司赔偿有关，或可还与特定的去杠杆背景有关。　　有何指示意义？2019年以增量推算存量增速的估算结果较往年稳健　　加总五个分项Δ存量和增量的误差，得到2019年老口径社融存量增速的估测总误差大概率不过1.04%，属2010年以来中性偏小的误差水平。新口径社融存量的Δ存量和增量误差大概率低于0.9%，即2019年增量估算存量社融增速，估测结果较往年稳健。　　核心假设风险：中美贸易摩擦超预期，国内需求下行超预期。　　目录　　正文　　一、社融存量相减不等于当期增量　　1.1社融存量相减并不等于当期新增社融　　央行同时报告社融存量和增量数据，然而将两期的期末存量相减，所得结果并不等于当期社融增量。以2018年为例，12月新口径社融存量200.75万亿，减去11月新口径社融存量199.29万亿，所得结果14535亿元；与央行直接报告的12月新增社融15897.6亿元，相差1362.6亿元。同理2018年1~12月均存在Δ存量不等于当月新增量的现象，两组数据的误差在3%~25%之间[1]。回溯历史数据，社融增量和Δ存量之间一直存在误差，并且绝大多数情况下误差为正，即社融增量大于Δ存量。　　1.2以新增社融估算社融存量增速的误差不可忽视　　估算社融存量增速，一个常见的方法是先估算t期新增社融(新增社融t)，除以过去一期的社融存量t-1，便得到t期的社融存量增速预测值。然而Δ存量并不等于当期社融增量，这就意味着以新增社融t推算社融存量t同比增速的估算方法，将引入误差。这一误差多大程度上影响估算准确度？这是社融存量增速估测需要面对的问题。　　为了观察误差大小，我们对比两种算法的测算结果。算法1，本期增量/上期存量*100%；算法2，(本期存量-上期存量)/上期存量*100%。其中央行直接报告的社融存量增速采用方法2测算，即Δ存量/存量所得结果才是真实的社融存量增速。　　图3(只追溯老口径社融)显示算法1所得结果基本上都高于算法2，多数年份两者测算结果的差异保持1%上下；少数年份超过1%，例如2006(1.1%)、2007(1.1%)、2009年(1.9%)、2011年(1.6%)、2012和2013年(1.4%)；个别年份甚至超过3%，例如2004年(3.4%)、2005年(4.8%)和2008年(3.5%)，而且这些差异大的年份主要集中在2010年之前。2018年新口径(9月调整后口径)、7月调控口径也同存在类似误差，用方法1和方法2测算，结果差异(季频)在0.8%以内，如图4所示。　　二、误差主要来自五个细分项目　　2.1误差主要来自于五个细分项　　阐述误差主要来源之前，我们先简要回顾央行公布社融数据的频率特点。存量社融方面，央行2015年才开始直接公布存量数据(含分项)，数据频率为季频。2016年开始公布月频的社融存量数据(含分项)。2002~2014年央行并不直接公布社融存量规模(含分项)，但公布年频的社融存量同比增速(含分项)。所以理论上可以利用2015年及以后社融存量数据，以及2002~2014年存量同比增速，计算得到相应年份的年频社融存量数据。增量社融方面，2012年央行公布月频社融增量数据，并在同年补充公布了2002~2011年月频社融增量数据。至此，2002年1月以后的月度增量数据均有直接公布。　　分析央行公布的社融数据时有两点值得注意。第一，央行公布的同比增速只精确到小数点后一位(2018年开始精确到小数点后两位)，因而同比增速倒算方法会出现如下情况——年份越早，小数点精确度造成的误差累计也越多。第二，月度新增社融有“当月初值”和“当月值”之分。央行每月10-15号左右时间以新闻公告形式公布初步统计社融(含分项)数据，即为“当月初值”，每月16-19号左右修正数据，即为最终的“当月值”。　　我们之所以花去一定精力梳理央行公布的社融口径及数据频率，目的是为了尽量理清哪部分误差来自Δ存量与新增量之差，哪部分误差仅是因为数据口径换算而引入的。例如2015年及之前缺乏央行直接公布的社融存量数据，虽然可以根据央行给出的社融存量同比增速倒算出年频社融存量，但央行公布的社融存量同比只精确到一位小数点，每一次倒算都会引入一次误差，且随着倒算期拉长，越早年份的误差累计越多。故而我们观察年频的Δ存量和增量差异时，将数据范围框定在2010年及以后。另需强调，2015年及之前缺乏直接公布的月频存量数据，同时也无法倒算月频社融存量增速，所以我们在探讨月频Δ存量与增量误差时，将数据范围框定在2016年及以后。　　2016年以来，不论年频还是月频，信托贷款、委托贷款、外币贷款、企业债券融资、其他项这五个细分项，均是社融Δ存量与增量误差的主要来源，其中月度误差更是集中在外币贷款、企业债券融资和其他项三个细分项。细分项对总量社融误差的贡献率取决于两个因素，一个是细分项本身误差大小，另一个是细分项相对总体社融的占比。虽然股票融资分项本身误差项较大，但其相对社融总量的占比较低，因而股票分项对社融总量误差的最终贡献并不高。人民币贷款相对社融总量的比重虽然比较高，然而其本身的Δ存量与增量误差较小，所以人民币分项的Δ存量与增量误差，对总量社融误差的贡献也不高。票据规范以来表外票据融资的误差逐渐收敛，虽然其相对占比不低，然而2016年及以后票据分项对社融总量误差的贡献快速下降。下文我们重点围绕信托贷款、委托贷款、外币贷款、企业债券融资、其他项这五个细分项的误差展开分析。　　2.2信托贷款误差或主因1月存量统计排摸　　对比信托业协会和社融两个口径的信托贷款数据，前者存量是后者存量余额的97%-98%；绝大部分情况下前者的年度新增量基本上是后者的94%-101%。可见信托业协会(以下简称协会口径)统计的信托贷款可作为观察社融口径信托贷款的绝佳影子指标。　　首先，我们发现社融口径信托贷款Δ存量与增量误差基本在每年的1月达到年度峰值，并且1月误差基本上可以解释全年的绝大部分误差。换言之，分析社融口径信托贷款Δ存量与增量误差，主要是解释1月误差。　　其次，对比社融口径和协会口径发现，两者存量数据趋势基本一致，除了每年1月；而新增量方面，并无类似季节性现象。协会口径作为影子指标，指向社融口径信托贷款每年1月Δ存量与增量之间的误差，主要由社融口径信托贷款存量变动引起。　　目前我们仍无法有效判断每年1月社融口径信托贷款存量出现“脉冲式调整”的最终原因。我们猜测或与每年年初信托贷款数据统计排摸有关。不论如何，我们至少可以知道观察社融口径信托贷款分项Δ存量与增量误差，重要的是观察1月份。　　委托贷款数据缺乏透明度，目前尚无法得知委托贷款项Δ存量与增量误差的原因。2015年以来委托贷款项误差大幅收敛，对社融总误差贡献几乎为零。我们暂不对委托贷款项误差展开详细分析。　　2.3外币贷款项原因在于汇率波动　　外币贷款是金融机构向非金融企业、个人、机关团体以贷款、票据贴现、垫款、押汇、福费廷等方式提供的外币形式的贷款[2]。值得注意的是，虽然是“外币”形式，外币贷款匡算到社融统计中却使用人民币计价，因而汇率波动将直接影响人民币计价的外币贷款规模。计算社融增量时，外币贷款使用当期平均汇率；计算社融存量时，外币贷款使用期末时点汇率[3]，因此汇率波动是影响Δ存量和增量差异的主要原因。修正汇率影响，即将存量和新增社融分别按照上述汇率换算原则倒算为美元计价，我们发现Δ存量和增量数据缺口较大程度上被抹平(如图15所示)。个别月份数据仍有细微差异，主要与期末时点汇率大幅波动有关。　　2.4企业债券融资项原因在于统计方式　　企业债券融资是指由非金融企业发行的各类债券，具体包括企业债、超短期融资券、短期融资券、中期票据、中小企业集合票据、非公开定向融资工具、资产支持票据、公司债、可转债、可分离可转债和中小企业私募债等券种(包含并不限于上述十一类券种)。我们对照了万得口径的十一类券种[4]年度净融资量和Δ存量，发现十一类企业债券净融资与社融口径的企业债券新增融资量基本上相等，至少变动趋势极为一致，如图表16所示；Δ存量也有类似表现，如图表17所示。然而即便同为万得口径，十一类券种的新增净融资和Δ存量之间也存在差异，而差异主因在于存量统计以起息日为标准，净融资额统计以发行日为标准。　　社融口径的企业债券融资，内含多个券种，涉及不同发行制度、兑付规则和余额统计标准，而不只限于发行日和起息日统计标准的差异。换言之，企业债券融资日常统计监测牵涉较广，天然就存在一定的统计难度，这也是社融口径企业债券融资新增量和Δ存量存在差异的主要原因。考虑到社融口径企业债券融资统计的复杂性，再者社融口径企业债券融资的新增量和Δ存量缺口也未表现出明显规律，我们不再追究造成差异的原因细节。　　2.5其他项主因在于保险公司赔偿和去杠杆特定背景　　老口径社融统计包含人民币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款、未贴现的银行承兑汇票、企业债券融资、非金融企业境内股票融资、保险公司赔偿、投资性房地产、其他融资共计10类细分项。央行通常公布前7类细分项的新增和存量数据，而不公布保险公司赔偿、投资性房地产、其他融资三个细分项数据。将社融总量数据扣减前7类分项，所得剩余称为“其他项”，实际上包含了保险公司赔偿、投资性房地产、其他融资这三个细分项。　　保险公司赔偿指保险公司在保险合同有效期内履行赔偿义务而提供的各项资金，具体包括财产险赔偿、健康险赔款和意外伤害险赔款，该指标会在年末收支相抵，没有存量或余额的概念。即，其他项存量=投资性房地产存量+其他融资存量，其他项新增量=保险公司赔偿增量+投资性房地产增量+其他融资增量，其他项增量-Δ其他项存量=(投资性房地产增量-Δ投资性房地产存量)+(其他融资增量-Δ其他融资存量)+保险公司赔偿增量。　　投资性房地产增量和Δ投资性房地产存量无差异，其他融资增量和Δ其他融资存量亦如此，那么其他项增量-Δ其他项存量就等于保险公司赔偿增量。我们对照保监会数据，2016年以来的绝大部分时间，其他项增量-Δ其他项存量几乎等于保险公司赔偿款，如图21所示。换言之，绝大部分时间中其他项差异主要来源于保险公司赔偿款。少数时间段，例如2017年，其他项增量-Δ其他项存量与保险公司赔偿款差异较大，并且呈现显著的季节性波动。考虑到投资性房地产主要指金融机构为赚取租金或资本增值，或者两者兼而有之持有房地产，不太容易出现季节性的大幅波动。所以我们倾向于认为2016年数据差异大概率不是来自于投资性房地产项目。其他融资指实体经济从小额贷款公司、贷款公司等获得资金，主要包括小额贷款公司贷款以及贷款公司贷款，2017年金融同业去杠杆背景下金融体系结构异动，小额贷款公司等或随之波动。换言之，我们倾向于认为2017年其他项增量和Δ存量之间的差异，不仅与保险公司赔偿有关，或可还与特定的金融去杠杆背景有关。　　三、技术细节对社融存量增速预测的意义　　外币贷款日益成为外贸型企业的重要融资渠道。由于是以外币计价，外币贷款的增长会受到世界经济形势、境内外利差和外汇管理政策等多重因素叠加产生影响。准确捕捉外币贷款增量估算带来的误差扰动存在一定难度。类似的，企业债券融资涉及不同券种和统计标准，其他项内含三个细分项目融资，委托和信托贷款涉及非标，信息不完全透明，因而准确捕捉五个细分项误差存在现实难度。我们转而用历史比较方法，大致估算2019年五个分项的Δ存量和增量误差。　　回溯历史，2010年以来其他项误差基本稳定在0.3%~0.5%区间。我们倾向于认为2019年其他项误差大概率在0.3%~0.5%，属于中性水平。企业债券融资方面，除了2018年以外(0.4%)，2010年以来误差鲜少超出-0.2%~0.2%区间。我们倾向于认为2019年企业债券项的误差大概率在-0.2%~0.4%，属于近年来较高水平。外币贷款方面，2009年以来误差也基本控制在-0.2%~0.45%。随着2015年人民币结束2001年以来的单边贬值趋势，外币贷款项的误差也由正转负。以2017年作为人民币汇率升值假设情况下的参照本，2015年作为人民币汇率贬值假设情况下的参照本，推测2019年外币贷款项误差在-0.16%~0.1%区间，属2010年以来偏弱水平。信托和委托贷款方面，1月信托贷款Δ存量和增量差异582亿元，超过过去两年同期水平，委托贷款亦然。考虑到信托贷款误差主要由1月贡献，这就意味着2019年信托贷款和委托贷款项遗引入误差大概率超过2017和2018年。按过去两年1月同期误差数量进行线性外推，2019年委托和信托贷款细项或引入0.02%~0.04%误差，属历史较高水平。加总五个分项误差，最终误差大概率不过1.04%，属2010年以来中性偏小水平。　　值得注意的是，2019年1~2月央行并未公布核销和ABS细分项，按照过去两年经验，地方专项债、ABS以及核销Δ存量和增量不存在误差。则新口径Δ存量和增量误差主要来源与外币贷款、信托贷款、委托贷款、企业债券融资、其他项五个分项，并且这五个风险对新口径总社融的Δ存量和增量误差贡献或大概率低于0.9%。　　风险提示：中美贸易摩擦超预期，国内需求下行超预期。　　[1]误差计算公式为：(增量-Δ存量)/Δ存量　　[2]盛松成等，《社会融资规模理论与实践(第三版)》，***金融出版社。　　[3]盛松成等，《社会融资规模理论与实践(第三版)》，***金融出版社。　　[4]对应勾选万得中的企业债、公司债、中票、短融、PPN、ABN、可转债、可分离转债共8项。（文章来源：郭磊宏观茶座）

近期美元对人民币汇率维持在7.1左右，这波疫情***股市大跌，美元会贬值吗？

这是个无知的问题！

看看美元现在创新高的走势，足可证明提问者对金融常识之匮乏！

美元与油价是一个跷跷板的两端。石油涨美元跌，石油跌则美元涨。因为石油是美元最大的锚定物。

很多人在嘲讽***现在的股市行情，孰不知人家已创新高10年，适量下跌无需大惊小怪。

最重要的股市大跌，促使美元跑购债券，一解长期国债与短期国债的倒悬之急。于是乎，美元又可大量印制。这才是重中之重。

所以，疫情只不过一个手段而已——使股转债名正言顺罢了。

所以，为什么油价刚好在疫情严重时神助攻于美元，就不难理解了。

同样，疫情爆发，理应石油用量小，产油国本应惜而待售才符合逻辑。反常规的是产量不降反增。

足可见，沙特严重附庸于美元，沆瀣一气！

足可见，新冠病***来得是何等的及时，美债如盼春雨！

足可见，***战法神出鬼没，超越传统战争，让一众所谓的硬战专家们惊惶失措，成为笑柄。

最后说一句，在低油价、大疫情、贵美元的合力进攻下，全球的通缩开始了！

这比通胀更可怕。很多法币的脖子上都被套上了绳索，越勒越紧。

那些动辄欢呼低油价的小白，先稳住自己的工作再高兴不迟……

市场即将上演欧银风暴是什么意思

不明白啊==！

预测2030年一美元兑换多少人民币？

您好，2030年的话，大概一美元还是会值七人民币左右的，因为美元在最近不会贬值，希望我的回答对您有所帮助，祝您生活愉快哦

能用购买力平价确定美元和人民币的汇率吗

购买力平价是决定两个货币之间汇率水平的很重要的决定因素，但不是唯一的决定因素。汇率反应的是两个货币之间的比值，如果两个***的商品可以完全贸易，可以互相流通，这中情况下，两国的汇率就主要有购买力平价确定。上述条件不可能在中美之间完全实现，因此，中美汇率还收到很多其他因素的影响，资金净流动对人民币汇率的影响远大于购买力平价对人民币汇率的影响。资金净流动主要体现在贸易项下及资本项下，由于中美的发展水平不同，一直以来，***经济以出口主导型为主，同时***经济快速增长也吸引了大量的境外投资，大量境外资金的流入，改变额***国内人民币和外币之间的供求关系，而购买力平价对人民币汇率的影响就显得不那么重要。

原油价格的走势会否发生趋势性的变化?

目前合理价格应在125-135之间，前一段时间，原油147，对于各国都有很大压力，对于***的经济也有很大影响，导致***必须扶持原油提炼厂，对于汇率的影响可能不是太大，对于***的金融危机有幅面作用

阿根廷币换算人民来自币

阿根廷的货币称为比索阿根廷比索兑换为人民币当前汇率是1:2.6255，即1比索＝2.6255元人民币人民币是否会继续贬值？趋势目前尚不明朗。2008年12月15日，人民币对美元汇率中间价为6.8442元，人民币对美元汇率中间价连续5个交易日上扬。此后，现汇交易价连续四个交易日触及“跌停板”，这也是汇改以来的第一次。人民币的突然贬值并非没有原因。目前的判断有市场力量和央行干预两种。基于市场力量的观点认为：首先，人民币持续单边升值，短期内升值幅度过大，需要修正。汇改三年，人民币升值超过了20%，尤其是2008年8月以来，尽管人民币对美元的汇率基本保持不变，但以贸易加权计算的人民币一篮子汇率大幅上扬约10%。其次，同期新兴经济体货币汇率大幅贬值，对人民币形成压力。2008年8月以来，印度卢比与巴西雷亚尔对美元贬值近20%左右，俄罗斯卢布贬值幅度超过8%。同时，韩国、阿根廷以及东欧、东南亚等新兴经济体货币也均对美元贬值。在周边***货币纷纷贬值的情况下，人民币贬值的压力加大。第三，央行大幅降息108基点，中美息差减少，导致热钱有流出的可能兑换方法对于那些新加入外汇交易市场的人来说，很难去理解给一种货币相对于另一种货币对应的价格，然而，当我们交换货币的时候这个就变得很容易理解了，让我们举一个很简单的例子进行说明，就像你知道的那样一英镑能够买一瓶可口可乐，贸易商如何知道1英镑等于1.5美元，10元人民币或者是1.2欧元。一般来说，货币的价格代表着一个城市的经济健康程度。当***的经济状况很好的时候，英镑的价值就会相对于其他货币变得更高。因此，当英镑增值的时以及在***的每个公司，**，个人投资英镑越来越多的时候，每个人都会想要去得到更多的英镑。这就是说就像当***的经济更好的时候，英镑的价值也更高。这样，英镑就比其他经济体更有价值。另一方面，如果这两个***的增长速度相同那么他们的货币价值也有可能相同，所以他们的外汇比率也有可能保持不变。投资者可以通过阅读新闻去预测未来趋势并且可以通过货币交易商来对这种货币进行投资，如果事实好过预期，那么货币将会增值并且投资者也会盈利。