PMI数据现在已经是股票和债券投资中耳熟能详的数据，每个月PMI数据状况都牵动着政府决策者和市场投资者的神经。但由于中国PMI数据体系历史还不长，有关应用研究的专著还处于空白阶段。

《解读PMI(走在市场之前)》(作者蔡进、于颖)概要介绍了PMI调查的框架，其中部分文字来源于未经公开发表的可公开资料，对于经济数据研究者不可多得、弥足珍贵。

《解读PMI(走在市场之前)》(作者蔡进、于颖)概要介绍了PMI调查的框架，其中部分文字来源于未经公开发表的可公开资料，对于经济数据研究者不可多得、弥足珍贵。其余绝大多数内容来源于PMI应用实践，其中包括相关经济指标分析、主要应用问题等，均是第一次完整地公开发表。其中，在应用中已经遇到和已经解决的问题，条目清晰地呈现在本书中，对于未来的研究和应用者，可以说是做了较好的铺垫，节省了很多再研究的投入。本书具有权威性强、实践性强、资料性强、独创性强、条理性强、可读性强等特点。

从内容上讲，本书可帮助投资者更好地进行市场基本面分析。从读者群看，主要适用于金融投资机构的研究者；大专院校经济、数学、金融工程专业教师和学生；政府机关数据、经济工作者。

第一章 中国PMI框架描述

第一节 定义PMI

一、经济学上的PMI

二、国际化的PMI

三、中国国情化的PMI

四、应用者眼中的PMI

第二节 中国PMI抽样调查框架

一、PPS抽样方法的特点及其机理

二、中国PMI抽样调查方法

三、中国PMI样本量及其结果

四、中国PMI样本的代表性

五、中国PMI问卷的内容

第二章 PMI与资本市场基本面分析的关联

第一节 宏观经济指标分析

一、利率

二、通货膨胀

三、货币供应量

四、经济增长

五、汇率

六、国际收支

七、宏观经济政策的影响

第二节 行业分析

一、行业的产业链阶段分析

二、从竞争程度进行的行业分析

三、行业景气度排序分析

四、行业指标体系

五、行业分析在PMI研究中的地位

第三节 研究PMI数据相关性的意义和方法

一、相关性的概念和理论方法

二、研究PMI指标体系相关性的意义

第三章 PMI数据和其他统计数据的相关性

第一节 PMI与统计指标之间的关系概述

第二节 制造业PMI数据与主要工业指标之间的关系

一、 PMI与工业增加值

二、 PMI与主营业务收入

三、PMI与行业利润总额

四、PMI与主要产品产量

第三节 PMI数据与其他统计数据的相关性分析

一、非制造业PMI与居民价格指数

二、PMI购进价格与PPI指数

三、 PMI购进价格指数与动力、原材料、价格指数之间的关系

四、PMI出口订单与海关进出口数据

五、非制造业PMI指数与消费数据的关系

六、综合PMI指标与GDP数据

第四节 PMI与股指数据的关系

一、制造业综合PMI与上证综指

二、拟合指标的产生

三、拟合指标与股指的相关性

四、拟合指标领先其他指标的情况

五、如何应用PMI与其他经济指标的相关性

第四章 PMI数据与市场表现的关系

第一节 2007年A股高点在PMI中的表现

一、从PMI值看

二、从利润趋势看

三、从其他指标配合看

第二节 2008年持续回落中的PMI数据表现——短期反弹与拐点

一、从PMI指标看

二、从利润趋势看

三、其他指标情况

第三节 2009年A股低点与V型反转在PMI中的表现

一、从PMI值看

二、从利润趋势看：从年月开始的大幅回升

三、从其他指标配合看

第四节 2010年以来的市场回升在PMI中的表现

一、从PMI值看

二、从利润趋势看

三、从其他指标配合看

第五节 年以来的波动在PMI数据中的表现

一、从PMI指标看

二、从利润趋势指标看

三、结合其他指标看

第五章 特别指标以及PMI的应用问题

第一节 制造业中特别指标的作用

一、新订单

二、购进价格

三、产成品库存

四、出口订单

五、主要原材料库存

六、现有订货（积压订单）

七、利润趋势

八、销售

第二节 非制造业中特别指标的作用

一、经营活动状况

二、新订单

三、收费价格

四、中间投入价格

五、存货指数

六、经营活动预期

七、利润与价格差

第三节 PMI的应用问题

一、季节性调整的问题

二、用PMI数据预测其他数据的方法

三、拟合指标的运用

四、如何利用PMI数据安排行业配置投资策略

五、如何利用PMI数据进行股指预测

六、衍生数据的应用

七、中国PMI业界应用成果

八、中国PMI应用的总结

参考文献

每个数据系列有不同的采集机理，其内部的关系往往比较稳定。但多个数据组共同分析时，就需要注意各个数据组的性质，基础数据有多个衍生数据，分析时常交叉使用，比较繁杂，但有基本的几种：同比变化，环比变化，绝对值变化，结构变化，累积变化，环境变化。这些衍生数据在PMI预测中有不同的地位和作用，在不同历史时期、不同经济周期、不同的数据系列对比、不同的预测目的，往往需要应用不同的衍生值。

同比变化是最常用的指标，因为可比性好，一目了然。在季节变化与上年一致时，用同比变化可以清楚地看出行业经济扩张程度，结合与历史往年数据对比，行业的长期发展脉络就更为清晰。历史同期比较是数据系列分析最常用的方法，用这个方法可以看出数据系列当前所提示的发展状况。用历史同期的对比值可以看出PMI提示的经济变化趋势是升高还是下降。不同系列的数据用同比可以统一起来，对比也可以变得简单，但在2008～2009年下行和恢复通道中，我们更注意环比值的变化，2010年采取与正常年份对比的办法。

环比常用在短期趋势预测和非正常发展阶段同比指标无意义时。如2008年以来，PMI的环比变化值显得更为重要，能够更为清晰地看出行业经济的恢复性进程。再如观察产成品库存等指标，环比变化相对于同比变化，领先性更强。

绝对值是表示规模的数据，在计算供需、信贷、货币、面积等地区性比较常用，但最后也常以占比或比较的计算作为结论。PMI的绝对值以临界点上下为基础观测值，是判断行业经济扩张程度的主要依据。

结构变化是指数据系列中数据之间关系发生的变化，常揭示现象、预示拐点，如剪刀差、突破临界点等现象。我们创建PMI的拟合指标，依据就是数据的相对消长，实践证明，PMI的拟合指标更具有领先性。

累积变化是指前期变化所积累的影响。通过正常计算可以得出。累积变化常对实际走势产生更深刻影响，因为历史上累积的向上或向下的力量，往往会对后期数据的向上或向下趋势持续产生影响。如，购进价格在经历越长时间的上涨，影响其后订单的走低力量就越强。再如与GDP的对比中，我们应用的就是当年PMI。的累计值，实践证明累计PMI对GDP预测性更强。再如，在利润趋势等指标的应用中，除了观察当期数据之外，观察前期临界点上或下的累计数据，也是判断行业经济发展趋势的重要参考。

环境变化是指数据产生的外部环境发生变化，分析时需要结合外部数据共同预测，这时需要增添新的数据系列。例如，预测增加值数据时，在回归产生结果后，需要结合其他历史经济数据的变化，判断行业经济周期位置，从而对预测结果进行修正。

这些衍生值和数据环境的观察对于分析数据的成因、判断数据的意义至关重要。在数据应用中，我们经常可以发现，同一个数据放在不同的背景中，其代表的经济意义截然不同。

同比和环比增长速度在经济理论上是两种概念，在经济状况稳定时，二者之间一定存在比较稳定的相关关系，因为二者的年度均线数据都是稳定曲线。但在经济环境不稳定的时段，二者之间的比较是不合适的，换算也不可能，更不可仅从同比或者环比增速某一方面就得出经济收缩或者扩张的结论。

从我们所知的国外经验，环比增速的概念更为深人人心，但季节性因素在环比增速数据中成为干扰因素，使得环比增速的数据不能完全真实反映经济发展状况。这时使用同比增速作为参考就是现实和必要的。

从绝对值看，因为基数不同，所以扩张值也会越来越大，这也是我们经常应用同比或环比增速数据来观察运行态势、进行历史状况对比的主要原因。

我国近几年的经济状况正处于恢复期增长阶段。2008年后半年各种数据几乎都出现向下的极大低谷，不同数据的低谷时点还不尽相同；2009年，经济数据基本呈现一路上行，且坡度较大，但同比增速由于基数原因，多数较低，后半年有所好转；2010年，一路上行的态势已经改变，同比增速同样由于基数原因，呈现稳定中前高后低的波动态势，而环比增速实际上大多还是扩张的，只是扩张幅度不同而已，表明经济运行良好；2011年，绝对值的增长已经基本恢复到危机前水平，同比增速数据同样由于基数原因，有些前低后高趋势，但环比增速在大多数月份还会处于扩张状态，只是不同月份扩张程度不同。

综上所述，PMI在50％以上的数据已经表明经济运行呈扩张态势，而PMl52．9 9／6的年度绝对值大约相当于10％的年度GDP增长，而其在52％～55％之间的具体区位则反映稳定经济扩张的具体幅度，而细分指标，如库存、价格，则分别会预示后期订单与成本。

例如，经济循环上升时期中的新订单环比增加1个百分点，经济极度衰退时新订单环比增加一个百分点；或者PMI在52％的位置上，新订单增加一个百分点，PMI在58％的位置上新订单增加一个百分点，其意义都是不同的。PMI在38％的位置上，新订单上升一个百分点，这样的扩张是没有意义的，只能说明经济衰退微有减弱而已，实质没有什么不同，是一个不值得重视的数据。但PMI在53％的位置上时，新订单环比上升一个百分点，则意味已经向好的经济扩张还在加速，是一个值得重视的数字。如果PMI是在58％的位置上，又增加一个百分点，则经济扩张就有过速风险，更值得重视。

如果在不同的时段，即使是相同的绝对值数据，代表的意义也会很不一样。就中国PMI数据来讲，例如，6月份出现的产成品库存51％，一定是由于销售不利，产生了积压。但在12月和1月出现的产成品库存51％，就不一定是销售不利，产品已告积压，因为这时已经临近春节，很多企业会停产、减产1个月甚至2个月，这时的库存上升需要分析成因，最好依据其对比往年同季节的上升程度观察备库程度与积压程度。

同样，就中国情况来说，如果供应商配送在春节长假期间发现有减速(供应商配送时间指标下降，一般意味供应量增加)，则并不意味着经济加速，。而只是供应商自有员工减少，无法进行配送工作而已。这时的配送时间指标对判断后期经济景气与否是没有多大意义的。

由于商业业务保密、技术保密以及机构众多等原因，在此我们不能详述各机构以及相关人员对于PMI专项研究的细节成果，仅例述部分较为明显的贡献。

华夏基金：是国内最早发掘PMI数据应用价值的机构之一，对．PMI细分指标的分析和利用提出过特别的方法，对产成品库存的分析利用有独到见解。

诺安基金：将PMI应用提升到建立金融工程的高度，不仅在．PMI应用上做工程建设，而且在PMI指标体系建设上提出很多可行性建议。

招商基金：国内最早进行PMI研究的基金公司之一，其领导团队对数据研究的重视是PMI数据应用获得成果的原因，其重要性较早上升到指导投资的行业配置方向。P237-239

中国采购经理指数（PMI）体系从2005年正式向社会发布,到今年已经整整６年了。在这６年里，中国PMI从无到有，从不尽完善到逐渐完善发展，人们对PMI从初浅了解到广泛应用与实践，实现了跨越式的发展。如今，中国PMI已经成为政府有关部门、企业家、金融投资从业者、经济学家，以及普通投资民众不可缺少的决策工具之一。中国ＰＭＩ对于中国乃至全球经济景气监测的作用是显而易见的。我作为中国PMI的倡导者，看到今天PMI指数在全社会备受关注，感到十分欣慰。

采购经理指数（PMI）是国际通行的宏观经济监测体系，涵盖生产与流通、制造业与非制造业等领域，对国家经济活动的监测和预测具有重要作用。在国外一直是通行的领先经济指标，其历史可以追溯到20世纪20年代，现在已经有20多个国家建立了自己的PMI指标体系。随着中国市场经济的发展，中国采购经理指数的出现和日趋重要是大势所趋。

PMI之所以能够快速发展，是中国社会主义市场经济进程的必然产物。主要有三个方面的背景。一是全球金融创新加快发展，经济金融化趋势日益增强，亟需快捷有效的创新型经济分析预测工具和手段，PMI能够较好地适应这一要求；二是随着市场竞争的加剧，采购环节在保障生产、降低成本、提高市场竞争力等方面的地位和作用逐渐受到重视，采购经理具有综合素质较高、同上下游经济活动联系紧密、对市场反应灵敏等特点，因而通过采购经理阶层的判断，可以快捷地把握经济发展形势；三是国际化趋势日益增强，国与国之间的经济联系日益紧密，世界需要具有可比性的国际通行的经济指标。因此，在6年前的新闻发布会上，我就提出，中国PMI是应运而生的，中国需要世界的PMI，世界需要中国的PMI。现在看，我国建立采购经理指数体系的目标达到了。现在全社会对PMI的研究应用日益广泛深入，其预警作用有目共睹。

从发展的角度看，中国PMI的研究与应用十分需要从实践上升到理论认识。由蔡进等几位专家编写出版的《解读PMI走在市场之前》，从金融领域的角度，对PMI的应用进行较为全面的论述，是国内在研究PMI数据应用方面的具有开拓性价值的一件大事，对加深PMI的认识和应用研究方面具有重要意义，我们要感谢他们所作出的贡献。

本书的作者都是业内专业人士，他们长期进行经济现象分析，对数据应用积累了很多经验，对各种数据分析具有深刻的认知能力和独特的发现能力。这也是本书从基础理论到实践应用其独创性很强的原因。

由于PMI数据体系在国内创建时间不长，本书能够领PMI应用研究的风气之先，对其他同类研究有抛砖引玉的作用。同时，本书作者从数量化分析入手，丰富了数据研究视角，其中关于PMI数据与其他经济指标的相关性研究，既是PMI应用的前提，也是PMI应用的方法，既是方法论，也是研究基础。这对于其他经济数据分析方法有较好的借鉴意义，也扩充了PMI体系的应用价值。

本书在实践中梳理总结了PMI应用的常见问题，对PMI研究和应用者极富价值。本书作者与PMI数据常打交道，对于PMI实践中的常见问题体会较多。这些已经遇到和已经解决的问题，能够条目清晰地呈现在本书中，对于未来的研究和应用者，可以说是做了很好的铺垫，节省了很多再研究的投入。

书中涵盖了一些市场投资的内容，其思路是以基本面为主要基础、以数据为主要线索进行市场分析和研究，以学术的态度探索市场变动规律。将数量分析与市场投资结合，对于价值投资的主流思想是有益的补充和完善。

建立中国PMI是一项基础性的工作，是一项开拓性事业；加强PMI分析研究也是一项开拓性事业。实践不断向前，PMI不断发展，我们也需要用发展的眼光看待和研究PMI，上升到理论层面去认识ＰＭＩ，不断完善PMI。我们相信，所有参与这一事业的相关人士在采购经理指数体系建设上所做的努力都能够春风化雨、薪尽火传。展望未来，通过不断加强分析应用工作，中国的PMI指数体系一定能在国家经济运行预警预测、国家经济政策决策和企业经营指导方面发挥更大的作用。

丁俊发

中国物流与采购联合会原常务副会长

中国物流与采购联合会首席经济学家

2011年4月于北京