3月制造业pmi回升_3月制造业pmi将公布

统计研究只对事物进行定量研究,而不做+定性研究,这指的是统计研究的什么性？

库存指标看，产成品库存大幅回升至48.1，回升至20从原材料购进价格看，5月大幅回落1.3至51.8，出厂价格大幅回落3至49，意味着PPI环比将显著回落。18年11-12月水平，高于2019 参考文献：年初，库存堆积也验证了生产不足。

PMI跌落荣枯线，CPI或将冲击3%，景气与通胀指数背离导致政策难题

本文作者：邓海清，华尔街见闻首席经济学家；陈曦，华尔街见闻研究院助理

3月制造业pmi回升_3月制造业pmi将公布

3月制造业pmi回升_3月制造业pmi将公布

2019年5月制造业PMI 49.4，预期49.9,前值50.1；非制造业生产指标下降0.4至51.7，仍显著高于2018年12月-2019年2月的49.5-50.9，表明5月工业生产有所回落，但回落幅度不大。PMI 54.3，预期54.3，前值54.3。

PMI在经历3月全面爆发之后，开始逐月大幅回落， 4月下降0.4至50.1,5月下降0.7至49.4，已经基本回到2018年底、2019年初的水平（49.2-49.5）。

PMI下行的主要原因可能包括：

1、4月开始政策态度微调，市场信心出现变化；

2、外围环境发生变化，同样影响市场信心；

3、3月脉冲效应的消退。

分指标看，生产下滑幅度较小，进出口相关下滑幅度较大，库存重新积累，表明供给尚可，而需求不足。

需求指标中，新订单大幅下滑至49.8，已经回到2019年1-2月的49.6-49.7附近，新出口订单46.5，也已经回落到2019年1-2月水平，需求回落速度较快，表明信心受到较大冲击。

从业人员继续回落0.2至47，继续创2012年1月以来新低，稳就业仍需继续发力。

工业品价格回落，PPI通缩难以避免

经济结构改革初见成效，高新技术产业继续快速关键指标全面回落发展

制造业产业结构继续优化，经济增长的新动能不断累积。 高技术制造业景气水平相对较高。高技术制造业PMI为52.1%，高于制造业总体2.7个百分点，连续3个月位于52.0%及以上景气区间。从产需情况看，高技术制造业的生产指数和新订单指数均继续保持在55.0%以上，呈较快发展态势。

避免两种误判

种误判是认为经济断崖下行，应采取强手段；

在房地产低库存的情况下，房地产行业托底经济仍将成为大概率，基建投资的温和回暖，减税降费、降成本政策的落实，都有助于经济边际改善，经济大幅下滑的可能性较低。

从高频数据看，5月CPI同比将继续上行，存在上行至3%的可能，市场对经济存在“滞胀”的担忧，这对货政策形成一定约束。

重申债市震荡市，上有顶、下有底

4月中旬，随着债券市场的持续大幅调整，对债市全面悲观的观点也开始出现，而我们则明确提出“债熊警报消除！”。

我定量研究是定性研究的深化和科学化。在技术手段达不到定量时，才被迫采用定性研究。例如在医学领域，某项体液化验精度不足，只能做出“阳性”和“阴性"的判断（即有/无的判断），定量研究可以提供疾病程度的具体数据指标。们整体对2019年债券市场维持震荡市的判断，即收益率上行有顶，下行有底，整体区间范围低于 历史 正常区间3.3-3.7%。

整体上讲，对于2019年债券市场，2018年“躺着赚钱”的时代结束，2019年更多的是区间震荡中的反向交易性机会，债券市场的投资者需要从“守株待兔”模式切换到“勤劳的小蜜蜂”模式。

为什么PMI会连续五个月上涨...只怕不是制造业回暖，全球需求回升这么简单吧？还是数据本身错误或者隐藏

第二种误判是认为经济将很快复苏，出现V型反弹。

PMI指数称制造业指数是宏观经济晴雨表中比较重要的数据之一，作为前导指数能下一周期的经济增长与否，其50是PMI经济枯荣线，高于50 被认为是制造业膨胀，反之衰退。

[3]陈晴旖.基于PMI指数对我国经济增长进行预测的实证分析[J].价格理论与实践,2013,(4).

简单的说，美指作为一揽子货，其欧元的权重比大概占到60%，美指波动除本国经济外语欧元的涨跌有直接关系，其波动与美国PMI指数成同相关系，与欧元区PMI指数成反向关系。其次美元波动与全球经济市场的焦点有关，如欧元区经济出2019年1-2月，市场对经济极度悲观，实际是种误判；2019年4月公布3月数据后，市场又开始对经济盲目乐观，出现第二种误判。 在目前的状况下，再次出现种误判的可能性较大，即市场可能再次对经济盲目悲观。现大幅的下滑，市场焦点在欧元区，那么美国PMI指数的影响就只能是趋弱

应该不会是数据的问题。PMI总的来说是一个情绪指数，如果多数企业采购觉得还不错，那么PMI就可能会上升。另外，PMI是按照企业规模来分配样本的，企业对该行业影响力越大（企业规模越大），其回答对PMI的影响也越大。大中型企业抗风险能力要好于小微企业，所以，PMI值也就会跟我们实际的感觉有所偏（就职于小微企业的从业人员约占全国总体从业人员的60%）。

为何说经济开局良好？

从PPI的基数来看，2018年5月至10月均为高基数，这意味着PPI同比将趋势性下行，2019年4月的0.9是全年高点，年内PPI回落至0%以下是大概率。

4月8日电，服务业司有关负责人8日说，作为先行指标的采购指数（PMI）显示，今年一季度我国经济继续保持稳中有进、稳中向好发展态势，并且预期向好，支撑经济高质量发展的有利条件不断积累增多，为全年经济稳定健康发展奠定良好开局。

美国：数据不乐观6月美国制造业活动从5月份的意外萎缩中恢复扩张，6月制造业指数从上个月的49回升至50.9，增幅略高于预期。其中新订单分项指数从48.8升至51.9，生产分项指数从48.6跳涨至53.4。制造业成本压力小幅上升，支付价格指数从5月的49.5升至52.5。与此同时，制造业的就业分项指数从5月的50.1下跌到48.7，行业的就业情况是2009年9月来最，经济复苏仍可能受到制造业复苏不力的挑战。欧元区：整体仍萎缩市场机构马基特(Markit)数据显示，欧元区6月PMI由5月的48.3升至48.8，显示出改善迹象，整体制造业创下近一年半以来的最乐观水平，但仍继续萎缩，尚未步入扩张。多数欧元制造业在6月份的下降幅度均小于前几个月。西班牙制造业则从48.1上升到50，这是26个月以来首次没有萎缩扩张。希腊制造业创下两年来最小萎缩幅度；法国从46.4上升到48.4，意大利也从47.1上升到49.3。不过，欧元区头号经济大国德国的制造业PMI略有下降，从48.7微幅下跌至48.6。制造业数据进一步表明，欧元区的经济困境正在见底回升，但短期内不太可能实现强劲的复苏。英国：两年来最强

今年以来，制造业PMI、非制造业商务活动指数和综合PMI产出指数均持续位于景气区间，显示企业生产经营状况良好，继续保持稳步扩张态势。

统计显示，今年1至3月份，制造业PMI指数分别为51.3%、50.3%和51.5%，连续20个月位于50%以上的景气区间，制造业呈现稳中有升的发展态势；非制造业商务活动指数分别为55.3%、54.4%和54.6%，连续7个月稳定在54%以上较高水平，服务业保持平稳较快增长；综合PMI产出指数分别为54.6%、52.9%和54%，处于较高景气水平，实体经济生产经营活动总体平稳较快扩张。

从PMI构成看，产业结构优化升级，供给质量继续提升。3月份，装备制造业、高技术制造业和消费品制造业PMI分别高于制造业总体0.7、1.7和1.6个百分点，表明新动能培育加速推进，制造业不断向高端迈进。从非制造业行业大类看，生产业和物流业快速增长，有效支撑实体经济持续稳定发展。

“从变化趋势看，三大指数回升态势明显，发展态势预期向好。”这位负责人说，下阶段，要坚持稳中求进工作总基调，巩固经济向好基础，同时要站在经济长周期和结构优化升级的角度，深入推进改革创新，以改革深化增活力，以创新驱动增动能，不断提高经济发展的质量和效益，力促国民经济持续向好，实现经济长期平稳健康发展 2VAR模型的建立与分析。

制造业的行业现状

[7]白玉红.我国制造业PMI与消费者信心指数的VA我们在2018年底以来，一直强调避免两种对经济的误判：R—ECM模型组合分析[J]我觉得制造行业应该会在一个月之后恢复正常，两个月之后可能就会开始复兴了。.统计与决策,2013,(6).

制造业PMI与宏观经济景气指数关系分析论文

制造业PMI与宏观经济景气指数关系分析论文

摘要 ：文章采用2005年1月至2014年3月的制造业采购指数（PMI）数据以及宏观经济景气指数数据进行描述性相关分析，选取制造业PMI与宏观经济景气一致指数构建向量自回归VAR模型，进行Granger因果检验说明两指数之间存在双向因果关系，进一步利用脉冲响应函数和方分解的分析方法，研究两指数的相互作用关系，得到PMI对宏观经济景气一致指数具有较长时间和较大程度的正向影响，从定性和定量两方面说明制造业PMI对宏观经济的先行影响作用。

PMI连续两月全面回落，回到年初水平

0引言

制造业采购指数（PMI）由物流与采购联合会和于2005年共同推出，在每个月的个工作日发布，具有及时性特点，PMI体系主要由新订单、生产量、从业人员、供应商配送以及原材料库存等反映制造业企业生产活动的细分指标构成，是衡量我国工业经济发展的主要指标；宏观经济景气指数则是反映我国宏观经济发展的重要指标，主要包括先行合成指数和一致合成指数，其中一致合成指数能够客观描述宏观经济发展现状，由工业生产、需求、就业、收入等4个方面构成，先行合成指数能够用来预测宏观经济发展趋势，由恒生内地流通股、产品销售率、货供应量M2、新开工项目、物流以及消费者预期等指数构成。在2013年底召开的经济工作会议中，提出了2014年经济工作的主要任务之一为大力调整产业结构、着力抓好化解产能过剩和实施创新驱动发展，其中产业结构中的工业作为我国国民经济的主要组成部分，研究工业发展指标与宏观经济发展指标之间的关系具有重要意义。因此有必要对制造业PMI与宏观经济景气指数之间的关系进行深入研究。本文对我国制造业PMI与宏观经济景气指数进行描述性相关分析，依据宏观经济景气指数的实际构成情况，选取制造业PMI与宏观经济景气一致合成指数建立向量自回归VAR模型进行检验分析，以期发现两个指数之间的定性和定量关系。

文中的数据来源于中经网统计数据库，选取2005年1月至2014年3月间的制造业采购指数、宏观经济景气先行指数、宏观经济景气一致指数月度数据，为了方便对这三个时间序列进行分析和描述，本文用PMI表示制造业采购指数，MELCI表示宏观经济景气先行指数，MECCI表示宏观经济景气一致指数。图1表示制造业PMI与宏观经济景气先行指数（MELCI）序列图，从图中PMI序列曲线可以看出，2005年1月至2014年3月整个时期中，我国的经济大部分时间处在扩张阶段。从2005年开始到2008年上半年，PMI大都处在52~56之间，说明我国制造业经济总体扩张明显，但是波动较大，制造业经济的扩张存在着不稳定性；在2008年7月至2009年2月这一时期，PMI处在荣枯线50以下，说明我国经济处在收缩阶段，并且在2008年11月达到，指数不足40，说明我国制造业的总体经济情况受到了金融危机的影响；而从2009年前半年开始，PMI开始大幅回升，也说明我国的制造业经济开始回暖，正在逐渐从金融危机的影响中走出来；从图1中还可以看出，近两年的PMI数值处在50以上，序列波动不大，较为平稳，说明我国制造业经济正在扩张，并且呈现出平稳增长的态势，这一现象与形势、的宏观调控以及我国产业结构调整经济政策密切相关。另外对图1中两时间序列的走势进行对比分析，总体看来，制造业PMI曲线的波峰波谷数量比宏观经济景气先行指数（MELCI）曲线的数量多，说明MELCI曲线相对来说较为平滑，波动性低，但是将MELCI曲线波峰波谷出现的时间与PMI曲线的峰谷出现时间进行比较，发现两曲线波峰波谷出现的时间点基本一致，并且这一现象体现在整个时间序列范围之内，同时对两时间序列进行交叉相关分析，得到相关系数为0.71，也说明了两者之间较强的相关性。图2表示制造业PMI与宏观经济景气一致指数（MECCI）的序列图，单独看一致指数（MECCI）曲线与图1中先行指数（MELCI）曲线形式较为相似。通过对图2中两组时间序列进行对比分析，MECCI曲线相对PMI曲线，波峰波谷的数量较少，曲线较为平滑；分析两曲线波峰波谷的出现时间，得出PMI曲线的波峰和波谷领先MECCI曲线的峰谷3~5个月，在2008年6月至2009年6月这段时期内，PMI曲线的领先性结论体现的更加明显。上述分析内容可以定性的说明制造业PMI对宏观经济景气一致指数MECCI的先行关系以及PMI对宏观经济的预测作用，接下来本文将通过建立模型对制造业PMI与宏观经济景气一致指数（MECCI）之间的关系进行实证分析，定量说明两者的相互关系。

2.1平稳性检验

在进行分析之前需要对制造业PMI与宏观经济景气一致指数（MECCI）两个时间序列进行平稳性检验，在本文的实证分析过程中，采用EVIEWS6.0软件对时间序列进行分析。在平稳性检验中，常用的检验方法为ADF单位根检验，所以文中利用EVIEWS6.0对PMI和MECCI两时间序列进行ADF单位根检验，检验结果如表1所示。时间序列在给出的三个显著水平下是不平稳的，而对两时间序列进行一阶分之后可以看出，在5%的置信水平下，两时间序列的一阶分时间序列都是平稳的，即PMI和MECCI这两个时间序列同为1阶单整序列，因此可以对两变量的原时间序列建立向量自回归VAR模型进行分析。

2.2VAR模型建立

在建立PMI和MECCI两时间序列的VAR模型之前，为了消除异方性，对两个变量分别取对数，同时对将要建立的VAR模型的滞后阶数进行确定，根据AIC、SC和HQ原则，经过多次检验，最终确定模型的滞后阶数为4。因此选择建立4阶滞后期的VAR模型进行分析，得到log(PMI)与log(MECCI)之间的VAR模型回归方程，如下所示：è÷Log(PMI)log(MECCI)=è÷0.3300.194+è÷0.9733.4820.0331.392è÷Log(PMI(-1))log(MECCI(-1))+è÷-0.5-4.189-0.0150.047è÷Log(PMI(21))log(MECCI(-2))+è÷0.3070.401-0.002-0.851è÷Log(PMI(-3))log(MECCI(-3))+è÷-0.0780.5180.0130.345è÷Log(PMI(-4))log(MECCI(-4))从上述VAR模型的回归方程是可以看出PMI与MECCI时间序列之间滞后4期的定量关系，同时分析结果显示此模型的拟合度较高，达到0.98以上。接着需要对所建立的VAR模型进行检验，只有在模型稳定的前提下，才能对模型进行更加深入的分析。本文运用AR根对模型的稳定性进行检验，如果VAR模型所有根模的倒数小于1，即都位于单位圆内，则表明该模型是稳定的。根据上面所建立的VAR模型，得到模型的AR根图，如图3所示。从AR根图可以看出，所建立的VAR模型所有根模的倒数都小于1，处在单位元内，满足模型稳定性的条件，说明文中所建立的VAR(4)模型是稳定的。为了说明模型中PMI和MEC-CI变量的因果关系，下面对模型进行Granger因果检验，检验的结果如表2所示。由表2中检验结果分析可知，在5%的显著水平下，变量log(PMI)和log(MECCI)之间存在双向的因果关系，即变量log(MECCI)能Granger引起变量log(PMI)，变量log(PMI)也能Granger引起变量log(MECCI)。

2.3脉冲响应函数分析

2.4方分解分析

方分解分析方法由Sims于1980年提出来，它是通过分析每一个结构冲击对内生变量的变化（通常用方来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。方分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息，定量地把握变量间的影响关系。对本文中的VAR模型方分解分析结果如图6、图7所示，图中横轴表示滞后期数（月），图6的纵轴表示制造业PMI对宏观经济景气一致指数（MECCI）的贡献率，图7的纵轴表示宏观经济景气一致指数（MECCI）对制造业PMI的贡献率。从图6的方分解结果中可以看出，制造业PMI对我国的宏观经济景气一致指数（MECCI）的贡献率在23%左右。从图7所示的方分解结果中可以看出，我国的宏观经济景气一致指数(MECCI)对制造业PMI的贡献率在11%左右。两图中的方分析结果表明，PMI对MECCI的贡献度大于MECCI对PMI的贡献度，验证了上文中Granger因果检验所得到结论，并且与VAR模型中脉。

3结论

本文主要运用向量自回归VAR模型对制造业PMI与宏观经济景气指数之间的相互关系进行实证分析，得出以下结论：（1）制造业PMI与宏观经济景气先行指数之间存在较强的一致性和相关性，两者的交叉相关系数达到0.71；制造业PMI与宏观经济景气一致指数之间存在先行关系，制造业PMI领先宏观经济景气一致指数3~5期。这一结果与两指数的指标构成密不可分，同时说明了制造业PMI的先导性特点。（2）VAR(4)模型定量分析了PMI与MECCI之间的滞后关系，通过Granger因果检验证明了在5%的显著水平下，制造业经济指标PMI与宏观经济指标MECCI之间存在双向的因果关系。（3）脉冲响应函数分析和方分解分析则进一步说明了两时间序列的关系。PMI的冲击对MECCI的影响会在第8期达到到值，并且其正向影响将持续至第22期；而MECCI的冲击对PMI的影响则会在第3期达到值，正向影响持续到第9期，说明PMI对MECCI的影响持续时间要长于MECCI对PMI的影响持续时间。方分解分析结果说明PMI对MECCI的贡献度大于MECCI对PMI的贡献度。另外根据本文的研究积累发现，我国关于PMI的学术研究还不全面，未来可以研究地域性PMI与PMI之间的关系，同时可以对地域PMI与当地经济指标之间的关系进行研究，以完善我国地域性PMI体系。

[1]梁强,刘嘉琦等.PMI指数与GDP增长率：基于有效性和设计合理性视角的研究[J].外资,2013,(8).

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[4]何跃,杨小朋.美国、欧盟、日本和制造业PMI之间的相互影响关系[J].情报杂志,2013,32(2).

[5]谢佳斌,王斌会.宏观经济景气监测的预警体系[J].统计与决策,2007,(2).

[6]郭国峰,郑召锋.宏观经济先行指数和一致指数应用效果与改进[J].数量经济技术与经济研究,20从高频数据看，发电耗煤量同比非常低，尽管其中相当多是基数原因，但是同样与PMI印证，表明数据不佳。10,(10).

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bdi大反弹或触发油散双击

我觉得制造行业很快会恢复正常的，因为人们的需求不会减少。 1数据描述性分析

2月中旬以来，BDI（波罗的海干散货指数）低位反弹，涨幅超过150%。历史上，BDI与A股走势有时呈现正相关关系，BDI涨幅达4倍的时候或预示着A股行情拐点的到来。分析人士认为，经济回升是本轮BDI反弹的主要原因，短期涨势有望延续且利好油运、干散货两大行业，但BDI反弹对A股走势的影响仍待观察。BDI不足一月涨超150%在、印度等的带动下，今年2月全球制造业PMI时隔半年后重返荣枯线以上，同时随着适当放宽澳煤进口以及南美粮食进入发运旺季，BDI止跌反弹。自2月16日在530点触底后，BDI便开启了连涨模式，截至3月9日，涨幅已超过150%。“经济在2月明显回升，2月制造业PMI升至52.6%，环比大幅回升2.5个百分点。”广州金控期货研究中心副程小勇对记者表示，2022年以来，BDI走势与大宗商品指数、经济走势是相吻合的。干散货市场反弹也是本轮BDI上涨背后推动因素之一，铁矿石、煤炭、谷物和铝矾土等价格在2月出现反弹。“经济回升背景下，干散货进口需求正在回暖。海关总署公布的数据显示，1-2月，大豆、铁矿石、煤炭和纸浆进口量同比分别增长16.1%、7.3%、70.8%和4.7%。”程小勇说。方正中期期货海运及全球宏观经济高级研究员陈臻告诉记者：“上周全球主要港口的铁矿石、煤炭、粮食的周度发运量分别达到22万吨、2542万吨、1104万吨，相比一个月之前的周度发运量环比分别增长25%、14%、29%。”从海运费表现看，止跌企稳迹象明显。截至3月10日，巴拿马型船、好望角型船和超灵便型船平均租船价格较2月16日分别反弹95.1%、479.1%和80.4%。“但是需要指出的是，这波BDI反弹属于极限低位的适度反弹。虽然涨幅很大，但是3月9日的1379点依然处于相对低位。”陈臻说。有望触发“油散双击”作为关系油运、干散行业的指标，BDI大反弹，对两行业有何影响？程小勇分析，油船运费价格上调，通常带来海运相关企业营业收入明显改善。2月份VLCC船型TCE均值为25507美元/天，较1月环比上涨69％，招商轮船、中远海控等在3月上旬出现大幅上涨。“对于干散货行业而言，我们认为主要涉及干散货运输、船舶、货运、综合物流及特种大件运输、船舶租赁、船员劳务、物业管理等，实际上，每年3-5月在市场预期干散货进口季节性增长的情况下，这些板块都会出现一波行情。”程小勇说。“油运和散运的异较大，两大市场的市场周期也不相同。以最近两年为例，2021年散运价格上涨，而不少油运企业依然处于亏损之中；2022年油运价格全年大涨，但散运价格在下半年开始持续回落。所以，BDI反弹会改善散运船东利润，对于油运船东利润并无直接影响。”陈臻认为，近期A股属于干散货船东的概念股仍处于震荡之中，主要还是由于BDI只是极限低位反弹，但依然低于1500点的盈亏平衡线之下。神秘规律会否再次应验BDI素有全球经济的“晴雨表”之称，历史上，BDI与A股走势有时呈现正相关关系，BDI涨幅达4倍的时候或预示着A股行情拐点的到来。从BDI走势看，“预计本轮BDI有望站上2000点。未来BDI走势还是要看全球经济复苏状况，总体判断今年BDI呈现震荡上行的可能性更高。”陈臻表示。BDI能否再次成为A股先行指标？程小勇认为，BDI和A股走势只是部分时间段呈现正相关关系，而且不是很稳定的正相关关系。出现正相关关系主要是因为BDI指数往往与大宗干散货运输景气度密切相关，而是全球的大宗干散货消费国。经济增长意味着相关行业营收和利润的改善或者增长，所以往往A股会出现一波上涨。

从长期来看，工业品价格大概率是震荡走势，这意味着PPI将长期处于0%附近波动。 但这与2014-2016年的工业品通缩并不相同，当时是工业品价格趋势性回落，导致企业盈利持续下滑，而未来则是工业品价格在供给侧改革之后的长期相对稳定，企业盈利能力更主要关注集中度提高、利润率保持。

制造业PMI降至临界点以下，制造行业什么时候会恢复正常？

应该未来3个月左右会恢复正常，因为在经 ：制造业PMI；宏观经济景气指数；向量自回归VAR济整体回暖的带动下制造行业的指数开始上升，而且复苏势头持续向好。

目前无法预料制造业何时会恢复正常，因为当前国内制造产业正面临限电困境，很多制造企业即使订单充足，也无法脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响，为了进一步说明制造业PMI与宏观经济景气一致指数（MECCI）两时间序列之间的关系，在建立VAR模型的基础上采用脉冲响应函数对两时间序列进行脉冲分析，分析的结果如图4、图5所示，图中横轴表示冲击作用的滞后期数（月），实线表示脉冲响应函数，上下两条虚线表示正负两倍标准偏离带。从图4中可以看出，在本期给制造业PMI一个正的冲击后，宏观经济景气一致指数（MECCI）开始逐渐的增加，并在第8期前后达到点，接着开始逐渐降低，到第22期前后穿过0点，然后经过小幅度的`变化，最终在第38期左右收敛于0。脉冲响应函数的整体变动趋势说明PMI在受到外部条件的某一冲击后，能够经过国民经济的内在机制传递给MECC从2019年3月26日报告《国债收益率直逼破“3”，债牛是该继续“守株待兔”，还是要变为“勤劳小蜜蜂”呢？》开始，我们连续撰写多篇阶段性看空债市报告提示债市调整风险，从发报告当日开始，10年国债活跃券180027上行近40BP。I，在前期给MECCI带来同向冲击，后期带来反向冲击，同向冲击的力度大于反向冲击，并且这一冲击效应会持续较长时间。从图5中可以看出，在本期给宏观经济景气一致指数（MECCI）一个冲击，PMI会在前3期迅速上升，在第3期达到值，接着开始迅速降低，在第9期左右穿过0点，然后经过小幅的变动，在第26期前后收敛于0。从脉冲函数的变动趋势可以看出，MECCI在受到外界的冲击后，其变动会在前期给PMI带来正向冲击，在后期带来反向冲击，且同向冲击的幅度较大。综上，PMI对MECCI的脉冲响应函数在38期收敛于0，而MECCI对PMI的脉冲响应函数在第26期收敛于0，这一分析结果说明PMI对MECCI的影响持续时间要长于MECCI对PMI的影响持续时间。提升产能。只要解决了缺电难题，一切会迎刃而解。