6月非农就业数据解读:拯救骑虎难下的美联储于水火之中

币界网Xuất bản vào 2024-07-26Cập nhật gần nhất vào 2024-07-26

币界网报道:

一、非农数据(Non-farm Payroll)的概念

美国非农就业数据是美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics,简称BLS)发布的一项重要经济指标,它衡量的是美国在农业以外的行业就业情况。这个数据通常在每个月的第一个星期五公布,是投资者、政策制定者、经济学家以及市场分析师密切关注的指标之一,因为它能够提供关于美国经济健康状况的重要指标。

非农就业数据包括就业人数变化、失业率、平均时薪、劳动参与率等多项数据。

二、非农数据的具体计算口径

BLS基于一系列详细的调查和统计方法编制非农数据。以下是计算非农就业数据的一些关键步骤和方法:

  • 样本调查:BLS通过家庭调查(Current Population Survey,CPS)和企业调查(Current Employment Statistics,CES)来收集数据。家庭调查主要用来计算失业率和劳动参与率,而企业调查则用来计算就业人数和平均时薪。

  • 家庭调查(CPS):CPS是一个月度调查,覆盖大约60,000个家庭,旨在收集有关就业、失业和劳动力参与的信息。通过CPS,BLS能够计算出失业率、劳动参与率等指标。

  • 企业调查(CES):CES是一项于企业样本的调查,旨在收集非农业部门的就业、工时和工资数据。BLS根据该调查计算就业人数的变化和平均时薪。

  • 行业分类:非农就业数据将就业分为不同的行业类别,如制造业、建筑业、服务业等,以便更细致地分析各行业的就业情况。

  • 数据调整:为了确保数据的准确性,BLS会对数据进行季节性调整,以消除季节性因素对就业数据的影响。

三、2024年6月非农数据总结

6月非农数据显示,劳动力市场保持稳定,但略有放松。6月美国新增了206,000个工作岗位,符合预期。五月的非农就业人数增长被向下修正,调整为218,000个,而四月份的非农就业人数增长也被向下修正,调整为108,000个。

6月非农就业增长使得三个月的平均就业岗位数增长达到177,000,录得自2021年1月以来的最低增幅。这凸显了美联储紧缩的货币政策正在减缓就业增长的步伐。

m3iKSQhWe0.png

6月非农数据增长主要集中在少数几个领域,政府和医疗保健行业的就业增长几乎占据了总增长的四分之三。政府职位的强劲增长(+70,000)主要由州和地方政府职位的增加(+65,000)所驱动。

私营部门的工资增长在六月份继续放缓,从五月的193,000降至136,000,其中医疗保健和社会援助行业占据了其中的82,000个职位。深入细节来看,六月份商品生产行业的就业人数增加了19,000,建筑行业的强劲增长抵消了制造业就业人数的下降。服务行业在六月份也出现疲软,就业人数增加了117,000,低于五月的181,000。尽管医疗保健行业在六月份取得了强劲增长,但大多数其他服务行业就业增长开始转负。这说明就业市场已经开始温和回调

四、2024年6月非农数据对美联储未来政策影响预期

6月非农就业报告符合美联储的预期目标,即在保证就业市场软着陆和温和降温的前提下维持高利率对通胀的压制,明确2%通胀锚定目标水平和长期预期管理,避免通胀反弹。结合6月CPI超预期降温情形,市场分析业界和衍生品从业员普遍加强了对于9月FOMC美联储降息的预期。

美联储在对待就业数据的态度上一向十分谨慎,由于就业市场冷却会导致国内局势不稳定、民众生活水平降低、消费水平降低,而就业市场过高的热度又会在菲利普斯曲线层面造成通胀压力,美联储在就业议题上常常陷入骑虎难下的两难境地,这也是美联储货币政策调整主要的难点之一。在物价水平全面缓和的背景下,就业市场的温和回调给了美联储更充分的结束高息压制的信心,也给了美联储更多的政策余地。

如果就业市场的冷却更迅速,美联储可能会被迫提前降息以挽救非农和失业率,美国经济已经忍受一年以上的痛苦高息环境可能会由于过早结束,导致美联储压制YCC的努力变为徒劳,无论是美国政界还是美联储都无法接受这样的结局,结合近期回升的能源价格,美国经济未来可能会陷入滞涨的死亡螺旋;

如果非农数据指示就业市场持续火热,对于美联储来说可能也会非常难以处理,可能还要继续延长高利率政策并继续延迟预期的降息时间,导致美元指数持续处于高位,进一步加剧美国政府国债利息支付压力。由于目前处于总统选举期间,美国财政无法采取过激的缩表措施,必须保证拜登政府关于医保、学贷、基建等方面的承诺至少在选举周期内落实。因此,从财政压力的角度,6月非农数据也给了美联储喘息之机,提供了减弱鹰派预期、降息正式提上日程的基础。

END

本文内容仅用于信息分享,不对任何经营与投资行为进行推广与背书,请读者严格遵守所在地区法律法规,不参与任何非法金融行为。不为任何虚拟货币、数字藏品相关的发行、交易与融资等提供交易入口、指引、发行渠道引导等。

4Alpha Research内容未经许可,禁止进行转载、复制等,违者将追究法律责任。

Nội dung Liên quan

Song Xiaodong, người tiên phong về an ninh máy tính, gia nhập Meta

Tuần này, Giáo sư Đại học UC Berkeley Dawn Song (Tống Hiểu Đông) đã thông báo gia nhập Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ (Superintelligence Labs) của Meta, giữ chức Phó Chủ tịch Nghiên cứu AI, báo cáo trực tiếp cho Giám đốc Nat Friedman. Bà là một học giả có ảnh hưởng lớn trong lĩnh vực an ninh máy tính và an ninh AI toàn cầu, hiện là Giáo sư tại UC Berkeley, và là người nhận học bổng MacArthur, ACM Fellow, IEEE Fellow. Nghiên cứu mang tính bước ngoặt của bà về "Phân tích vết bẩn động" (2005) là một tài liệu kinh điển trong ngành. Công trình của bà bao trùm an ninh phần mềm, mạng, và bà là người tiên phong trong lĩnh vực học máy đối kháng và an ninh tác nhân AI, đóng góp quan trọng vào việc thiết lập các điểm chuẩn an ninh cho AI thế hệ mới. Bà cũng là người sáng lập Oasis Labs và Virtue AI. Theo báo cáo, các nhà sáng lập khác của Virtue AI và các thành viên nhóm cũng cùng gia nhập Meta. Động thái này được cho là nhằm tăng cường các biện pháp an ninh cho các tác nhân AI của Meta, đặc biệt trong bối cảnh lo ngại về an ninh AI gia tăng sau sự cố với mô hình mythos của Anthropic. Meta đang tìm cách chứng minh khả năng chống lạm dụng độc hại của các mô hình AI khi triển khai chúng đến hàng tỷ người dùng. Thông tin liên quan khác đề cập đến việc Denny Zhou, nhà sáng lập Nhóm Lập luận Gemini của Google, được cho là đã gia nhập Meta vài tháng trước, củng cố thêm năng lực nghiên cứu AI của tập đoàn.

marsbit14 phút trước

Song Xiaodong, người tiên phong về an ninh máy tính, gia nhập Meta

marsbit14 phút trước

Cuộc Đua Mã Hóa Của Các Tổ Chức Hàn Quốc: Sự Bùng Nổ Song Hành Của Stablecoin và RWA

**Hàn Quốc Tăng Tốc Cạnh Tranh Tiền Mã Hóa: Stablecoin và RWA Bùng Nổ Song Song** Thị trường tiền mã hóa Hàn Quốc đang trải qua một sự chuyển dịch cơ cấu quan trọng, với các công ty tài chính và nền tảng internet lớn tập trung xây dựng cơ sở hạ tầng blockchain cấp tổ chức. Hai lĩnh vực chính là stablecoin và mã hóa tài sản thực (RWA). **1. Stablecoin: Hướng tới Xu hướng Chủ đạo** * **Bối cảnh:** Áp lực từ dòng vốn chảy ra ngoài ước tính 1150 tỷ USD sang các stablecoin như USDC thúc đẩy nhu cầu cấp thiết về stablecoin Won được quản lý. * **Các bên tham gia:** * **Ngân hàng:** KB Financial, Hana Financial, NH Nonghyup, KBank đang dẫn đầu các dự án thí điểm thanh toán, chuyển tiền xuyên biên giới. * **Dịch vụ Thanh toán:** Shinhan Card (hợp tác với Solana), BC Card, Danal (phát hành KSC) đang tích hợp stablecoin vào hệ thống thanh toán. * **Nền tảng Internet:** KakaoPay và Naver Pay (đang mua lại Dunamu, công ty mẹ của Upbit) đang lên kế hoạch tích hợp stablecoin vào hệ sinh thái thanh toán rộng lớn của họ. * **Cơ hội cho Dự án Crypto:** Giai đoạn hiện tại là thời điểm vàng để thiết lập quan hệ đối tác, cung cấp các giải pháp cơ sở hạ tầng (ví dụ: chuỗi công khai, ví, dịch vụ lưu ký) cho các tổ chức Hàn Quốc. **2. Mã Hóa Tài Sản Thực (RWA): Từ Thí điểm đến Vận hành Chính thức** * **Phạm vi:** Các công ty chứng khoán Hàn Quốc đang thử nghiệm mã hóa nhiều loại tài sản, từ bất động sản, vàng đến các tài sản đặc thù của ngành công nghiệp Hàn Quốc như tài trợ tàu biển, chuỗi cung ứng quốc phòng, bản quyền K-pop. * **Hợp pháp hóa:** Khung pháp lý đã được thiết lập với các sửa đổi luật có hiệu lực từ năm 2027. * **Cơ hội cho Dự án Crypto:** Các dự án có thể lấp đầy khoảng trống về kênh phân phối toàn cầu, cung cấp thanh khoản và giải pháp đa chuỗi, cũng như các công cụ cơ sở hạ tầng hỗ trợ (không phải thay thế) các tổ chức phát hành. **3. Kênh Tiếp Cận Người Dùng Cuối (C): Động lực Quan trọng** Các nền tảng tiêu dùng lớn như Naver (sau khi mua lại Dunamu), Kakao (thông qua KakaoBank) và Toss đang nỗ lực tích hợp blockchain và ví tiền mã hóa trực tiếp vào ứng dụng thanh toán và dịch vụ tài chính hàng ngày của họ, nắm giữ chìa khóa tiếp cận hàng triệu người dùng. **Tóm lại:** Ngành công nghiệp tiền mã hóa Hàn Quốc đang ở một bước ngoặt quan trọng. Các dự án tiền mã hóa có thể thiết lập quan hệ đối tác chiến lược và cung cấp các giải pháp thiết thực ngay từ bây giờ sẽ định hình tương lai của ngành tại thị trường này.

Foresight News21 phút trước

Cuộc Đua Mã Hóa Của Các Tổ Chức Hàn Quốc: Sự Bùng Nổ Song Hành Của Stablecoin và RWA

Foresight News21 phút trước

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

Hai năm qua, video tạo bởi AI đã phát triển với tốc độ chóng mặt, chất lượng đạt đến mức chuyên nghiệp. Tuy nhiên, nghiên cứu phát hiện video giả mạo vẫn chưa theo kịp, tạo ra khoảng cách nguy hiểm với tác động xã hội lớn. Một bài tổng quan nghiên cứu dài 50 trang từ MBZUAI, Đại học Nhân dân Trung Quốc và Harvard, được chấp nhận tại ACL 2026, đã định nghĩa lại mục tiêu phát hiện là "xác minh độ trung thực sự kiện" (factual fidelity verification), kiểm tra xem nội dung video có phù hợp với thế giới thực hay không. Bài tổng quan phân loại video AI thành ba loại: 1. **Video thao tác cục bộ (LMV):** Chỉnh sửa một phần (như khuôn mặt) từ video thật. 2. **Chỉnh sửa đa phương thức (AVE):** Thay đổi mối quan hệ giữa hình ảnh, âm thanh, lời nói (như đồng bộ môi). 3. **Tổng hợp video từ đầu (GVS):** Tạo toàn bộ video từ văn bản/hình ảnh, thách thức lớn nhất. Để đối phó, một khung phát hiện "góc nhìn kép Thị giác-Ngôn ngữ" bốn tầng được đề xuất: * **Lớp 1 (Manh mối thị giác cơ bản):** Phân tích tín hiệu pixel, nhiễu, tần số. * **Lớp 2 (Tính nhất quán không-thời gian):** Kiểm tra tính liên tục của chuyển động và vật lý. * **Lớp 3 (Tính nhất quán đa phương thức):** Kiểm tra sự liên kết giữa hình ảnh, âm thanh, văn bản. * **Lớp 4 (Suy luận cấp độ thế giới):** Sử dụng ngôn ngữ và tri thức bên ngoài để kiểm tra tính hợp lý, logic và sự thật của nội dung. Xu hướng nghiên cứu đang chuyển dần từ các phương pháp dựa trên thị giác (Lớp 1,2) sang các phương pháp dựa trên ngôn ngữ và suy luận (Lớp 3,4). Hệ thống đánh giá cũng cần tiến hóa, chuyển từ chỉ phân loại nhị phân sang một hệ thống "ưu tiên bằng chứng", năng động và có thể giải thích được, có khả năng theo dõi nguồn gốc và chịu được các điều kiện thực tế. Tương lai của việc phát hiện video AI đáng tin cậy đòi hỏi sự kết hợp của thị giác máy tính (CV), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hiểu đa phương thức và nghiên cứu mô hình thế giới.

marsbit56 phút trước

Làm Thế Nào Để Phát Hiện Video AI Giả? Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Động, Có Thể Truy Nguyên và Có Thể Giải Thích

marsbit56 phút trước

Không ngờ, ứng dụng đầu tiên của AI x Crypto đã thành hiện thực lại là kiểm toán an ninh

Dữ liệu cho thấy, tính đến tháng 6, TVL của DeFi đã giảm khoảng 39% so với đầu năm. Cùng lúc, các vụ tấn công bảo mật tiếp tục gây áp lực, với tổn thất lên tới 942 triệu USD tính từ đầu năm 2026. Sự phổ biến của các công cụ AI thế hệ mới đang làm giảm đáng kể chi phí và yêu cầu kỹ năng để tìm ra lỗ hổng hợp đồng thông minh, đặt các công ty kiểm toán an ninh vào tâm điểm của cuộc khủng hoảng. Mặt tấn công đã được AI hóa. Các mô hình ngôn ngữ lớn giờ đây có thể quét hàng loạt hợp đồng để xác định mẫu lỗ hổng, rút ngắn thời gian từ phát hiện đến thực thi xuống còn vài phút, trong khi báo cáo kiểm toán truyền thống có hiệu lực tính bằng tháng. Ngay cả những giao thức đã được kiểm toán kỹ lưỡng như Drift Protocol hay KelpDAO vẫn bị tấn công thông qua lỗ hổng vận hành hoặc kỹ thuật xã hội. Các cuộc tấn công cũng nhắm vào hợp đồng cũ đã triển khai nhiều năm, cho thấy thời hạn bảo vệ của báo cáo kiểm toán cũ có thể đã hết hiệu lực. Để đối phó, nhu cầu kiểm toán phòng thủ từ các giao thức hiện có đang gia tăng. Tuy nhiên, về lâu dài, mô hình kinh doanh của các công ty kiểm toán đang phân hóa. Các công ty hàng đầu đang phát triển hệ thống kiểm toán hỗ trợ AI và chuyển dịch từ mô hình báo cáo một lần sang cung cấp dịch vụ giám sát liên tục, xác minh hình thức và phát hiện rủi ro thời gian thực. Công cụ kiểm toán AI nguyên bản như Firepan đã chứng minh hiệu quả khi phát hiện ra lỗ hổng phức tạp mà kiểm toán thủ công bỏ sót, như trong trường hợp của Curve Finance. Tóm lại, AI vừa thúc đẩy hiệu quả tấn công, vừa thúc đẩy nâng cấp hệ thống phòng thủ. An ninh không còn là thủ tục một lần mà trở thành cơ sở hạ tầng cần đầu tư liên tục. Các công ty kiểm toán cần tái cấu trúc nhanh chóng để thích ứng và tồn tại.

marsbit1 giờ trước

Không ngờ, ứng dụng đầu tiên của AI x Crypto đã thành hiện thực lại là kiểm toán an ninh

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片