7月美国非农就业解析:或许并非如想象中悲观

币界网Xuất bản vào 2024-08-16Cập nhật gần nhất vào 2024-08-16

币界网报道:

作者:4Alpha Research研究员:Kamiu

Opinions in a nutshell

  • 市场过度反应,体现了华尔街一贯的对于降息落空做出更大反应的心态,美联储“山人自有妙计”

  • 7 月失业率上涨存在飓风等暂时性偶然因素

  • 7 月失业率和新增就业大幅差于预期存在结构性原因,但对于美国经济而言未必完全是坏事:移民和退出劳动力队伍的工人回到市场,有助于长期抑制通胀

一、市场对于 7 月非农数据可能反应过度,美联储并不认同存在巨大衰退风险

历史上看,华尔街面临衰退风险时对于宽松货币政策的渴望,总是大于面对经济过热和通胀风险时对于鹰派政策的追求,也即美国市场对于降息的“弹性”总是高于对于加息的“弹性”,对于通胀的风险偏好高于对于通缩的风险偏好。

7 月 FOMC 决议没有如最乐观的观察家的预期那样提前降息,提前 price-in 了这一预期的美国市场没有在这一决议公布后闪崩或许已经是最后的温柔,大幅不及预期的非农数据后几乎所有主要资产价格的暴跌宣泄了市场对于美联储“动作迟缓”的不满,马斯克更是直言“美联储 7 月不降息很蠢”。

在这种情绪下,多头平仓踩踏导致的螺旋式暴跌其实并不能完全说明美国 7 月非农就业直接指向了硬着陆和断崖式衰退。

美联储很可能并不认为美国已经面临巨大的衰退风险。一般认为,美联储 FOMC 票委在投票决议之前能够看到一些当月的经济数据,虽然这些数据通常是有限的。根据美联储的会议纪要,官员们在讨论货币政策前景时,会强调需要根据即将公布的数据、不断变化的经济前景和风险平衡来制定未来的决策。这表明他们在做出决策时会依赖最新的信息,包括很快即将公开发布的非农数据等。

鲍威尔在 7 月 FOMC 采访中也没有如预期彻底倒向降息,而是保留了一部分鹰派立场,这说明他在看到了 7 月惨淡的非农数据后依然选择保留继续让高利率抑制通胀的选择权,而不是 7 月紧急加息一次性退出高利率框架,也说明鲍威尔并没有对于美国衰退过度担忧。

现代货币政策理论强调货币政策对于市场预期的前瞻性和引导性,鲍威尔和他领导的美联储这次对于降息的谨慎态度或许是吸收了 2020 年开闸放水过猛、一发不可收拾的教训,此次若真如市场期盼的大幅降息,可能会导致市场预期的自我强化、国债收益率大幅降低和通胀的卷土重来,鲍威尔和美联储显然不希望多年来的抗通胀努力一夜间前功尽弃,他本人明确表示“必须权衡过早行动和等待太久的风险”,表明了他在准备好降息的同时也还持有过早降息可能导致 forward guidance 失效的担忧。明年的 FOMC 票委、著名的鸽派官员、芝加哥联储主席 Goolsbee 甚至都表示,对于单月数据过度反应是不明智的,认可美联储不紧急降息的决定。

二、单月数据较弱并不必然指向衰退风险

美国当前的经济运行状态只能说是“增长放缓”,而很难说是深度衰退。美国经济衰退时期的界定一直由美国国家经济研究局(National Bureau of Economic Research,NBER)完成,主要通过个人实际收入、非农企业和家庭调查就业、消费支出、工业产出等指标完成对于衰退时期的界定。

NBER 并未实际公布其具体判断标准,但从收入和消费层面看, 6 月个人消费和个人可支配收入相比年初都没有发生太大变化,个人可支配收入同比增幅分别从 4.0% 收窄到 3.6% ,个人消费支出同比由 1.9% 上升到 2.6% ,同时生产产出也有改善,仅就业一项大幅下滑,还不能排除偶然因素的影响。因此,美国经济距离真正的衰退应当还有一段缓冲距离,足以支持 FOMC 7 月不降息。

同时,近期发布的其他数据可能说明美国经济潜力和增长韧性仍存。8 月 4 日(周日)发布的美国 7 月 ISM 非制造业指数和 8 月 8 日(周四)发布的 8 月 3 日当周首次申请失业救济人数数据提振了市场情绪, 7 月 ISM 非制造业指数报 51.4 ,超过预期值 51 和前值 48.8 ,一定程度上缓解了市场由于上一周的 ISM PMI 和失业数据导致的极端恐慌和踩踏;8 月 3 日当周首次申请失业就业人数报 23.3 万人,大幅低于预期 24 万人和前值 24.9 万人,市场对于美国陷入断崖式经济衰退的恐慌情绪进一步减弱,这些总体向好的经济数据表明大概率美国经济并不如悲观的市场价格显示的那样快速滑向谷底。

三、 7 月非农数据下降存在偶然性因素

当地时间 7 月 8 日凌晨,飓风“贝丽尔”以一级飓风的威力在美国得克萨斯州登陆。根据记录,这场飓风是自 1851 年以来同期最强飓风,同时它也成为了 2024 年至今全球风力最强的飓风。虽然“贝丽尔”在登陆美国后不久便开始强度削弱,但其带来的影响却延续了多日。在休斯顿地区,大约有 270 万户家庭和企业经历了长达数日的停电。即便在飓风登陆后十多天,得克萨斯州仍有数万户居民和企业未能恢复电力供应。

BLS 非农报告中显示,今年 7 月,因恶劣天气未参与劳动的美国非农业职工数量为 43.6 万名,这一数据创下了 7 月份的最高纪录,也是 1976 年 BLS 开始统计这一数据以来各年度 7 月平均水平的 10 倍以上。此外,还有 100 多万人由于天气原因只能做兼职,这也创下了历年 7 月数据的最高纪录,而在抽样调查中这些非正式的就业很有可能被遗漏。虽然 BLS 声称“飓风对就业数据影响不大”,但是经济学界和市场普遍认为 BLS 的表态与事实不符,上述飓风导致的就业市场极大破坏显然对于非农就业数据新增就业人数和失业率显然有巨大影响。

四、移民涌入和劳动力回流构成失业率上升的结构性因素

首先,疫情后非法移民的大量涌入,无疑对本土劳动市场产生了冲击。这些移民通常愿意接受较低的工资和工作条件,从而在低技能劳动市场上与本土工人形成竞争。这种额外供给和竞争不仅推高了失业率,还可能压低了某些行业的工资水平,使得那些依赖于低技能劳动力的行业面临更大的就业压力。

其次,疫情初期,许多工人因长新冠后遗症、健康担忧、育儿责任、公司裁员或远程工作机会减少而离开了劳动市场。随着疫苗接种率的提高、疫情限制措施的放松,这些工人开始重新评估他们的就业状况,并逐步回到劳动市场。这一趋势虽然是经济复苏的积极信号,但也意味着劳动市场上可供选择的求职者数量增加,从而在短期内可能导致失业率上升。

疫情期间美国政府提供的失业救济金和 MMT 等其他财政支持措施,虽然在短期内为失业者提供了必要的经济援助,但也可能降低了他们寻找工作的紧迫性。随着这些救济措施的逐步缩减,原本依赖这些福利的工人被迫重新进入劳动市场,这在一定程度上也导致了失业率的回升。

上述劳动力供给曲线的外移,实际上是经济复苏的信号,而且对于通胀预计可以产生较为明显的遏制作用,可以给美联储降息操作以更多的政策空间。

Nội dung Liên quan

STRC Giảm Giá Mạnh, mNAV Xuống Dưới Đường Hòa Vốn, Logic Định Giá của Strategy Đã Bị Thay Đổi

Bài viết phân tích các công ty nắm giữ Bitcoin như Strategy (MSTR) dưới góc độ tài chính ngân hàng, cho rằng mô hình kinh doanh của họ là nắm giữ tài sản đơn lẻ có đòn bẩy. Khung định giá chính là mNAV (tỷ lệ vốn hóa thị trường trên giá trị tài sản ròng của cổ đông phổ thông). Với mNAV hiện tại là 1.10x, việc Strategy huy động thêm vốn bằng cách phát hành cổ phiếu MSTR để mua Bitcoin sẽ làm loãng giá trị Bitcoin trên mỗi cổ phiếu và không tối ưu. Bài viết đưa ra bốn kịch bản sử dụng 1 tỷ USD từ đợt phát hành cổ phiếu mới: 1) Mua thêm Bitcoin, 2) Mua lại STRC (cổ phiếu ưu đãi) đang giao dịch dưới mệnh giá, 3) Tăng dự trữ tiền mặt, 4) Kết hợp một nửa mua lại STRC và một nửa bổ sung tiền mặt. Phân tích cho thấy, việc dùng tiền để mua lại STRC với mức chiết khấu hoặc tăng cường tiền mặt sẽ cải thiện hiệu quả nhất các chỉ số cốt lõi: tăng giá trị Bitcoin ròng trên mỗi cổ phiếu, giảm tỷ lệ nợ, và đặc biệt là cải thiện đáng kể khả năng thanh khoản (số tháng tiền mặt có thể chi trả cổ tức ưu đãi). Ngược lại, chiến lược mua thêm Bitcoin chỉ cải thiện chỉ số tổng Bitcoin nắm giữ - thứ mà thị trường thường chú ý, nhưng không giải quyết rủi ro cơ bản về bảng cân đối kế toán. STRC giao dịch dưới mệnh giá là tín hiệu thị trường thắt chặt. Việc Strategy chủ động mua lại STRC có thể tạo vòng phản hồi tích cực: củng cố bảng cân đối kế toán, đẩy giá STRC lên, giảm chi phí cổ tức, và từ đó mở lại kênh huy động vốn với mệnh giá. Kết luận, các công ty nắm giữ Bitcoin nên được định giá theo tiêu chuẩn ngân hàng, tập trung vào tỷ lệ P/B, giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu và khả năng thanh toán nợ trong điều kiện khó khăn.

Foresight News1 phút trước

STRC Giảm Giá Mạnh, mNAV Xuống Dưới Đường Hòa Vốn, Logic Định Giá của Strategy Đã Bị Thay Đổi

Foresight News1 phút trước

Collector Crypt trở thành "máy in tiền" trên chuỗi khối: Ít hơn 1.000 người dùng hoạt động hàng ngày, 'cá voi' lớn chiếm 97% doanh thu

Dự án TCG Collector Crypt đã nổi bật khi lọt vào top 10 giao thức có doanh thu cao nhất toàn mạng và từng đứng đầu Solana, trở thành "cỗ máy in tiền" trong thị trường tiền điện tử. Lĩnh vực TCG được token hóa, đại diện bởi Collector Crypt, đang phát triển nhanh chóng, chiếm 80.8% thị phần trên Solana với tổng khối lượng giao dịch tháng 6/2026 đạt 4.9 tỷ USD, vượt xa thị trường NFT. Collector Crypt thống trị thị trường, chiếm 74.3% khối lượng giao dịch trong tuần và doanh thu giao thức đạt 5.2 triệu USD. Tuy nhiên, sự tăng trưởng phụ thuộc nhiều vào "cá voi" - chỉ 14.6% người dùng (khoảng 2,138 người) đóng góp tới 97.1% doanh thu, trong khi số người dùng hoạt động hàng ngày dưới 1,000. Lợi nhuận cũng chịu áp lực khi tỷ suất lợi nhuận gộp giảm xuống còn 2.74%. Động lực tăng trưởng chính đến từ cơ chế "gacha" (mở gói bài ngẫu nhiên) trên chuỗi, chiếm 87.4% thị phần Solana, cùng với sức hút từ IP Pokémon và mô hình kinh tế token CARDS. Token CARDS đã tăng hơn 412% trong năm, được hỗ trợ bởi cơ chế mua lại bằng doanh thu giao thức. Tuy nhiên, các đợt mở khóa token sắp tới và việc các nhà đầu tư ban đầu chốt lời có thể tạo ra áp lực bán. Tóm lại, Collector Crypt chứng minh tính khả thi của mô hình TCG trên chuỗi, nhưng cần mở rộng cơ sở người dùng và giảm sự phụ thuộc vào số ít người chơi lớn để tăng trưởng bền vững.

marsbit23 phút trước

Collector Crypt trở thành "máy in tiền" trên chuỗi khối: Ít hơn 1.000 người dùng hoạt động hàng ngày, 'cá voi' lớn chiếm 97% doanh thu

marsbit23 phút trước

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.

marsbit55 phút trước

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

marsbit55 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 News1 giờ trước

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

Foresight News1 giờ 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.

marsbit1 giờ 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

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片