《数据周报42》：A股回撤12%，后市如何操作？
作者：
智本社
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11-03
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1.美国非农数据造假了吗？
首先，自疫情以来，非农数据的初值与季调偏差大，季调普遍高于初值，这让一些人怀疑，美国政府有意修高就业数据。非农数据是美国劳工部公布的，而小非农数据是私人公司美国自动数据处理公司（ADP）发布的，近些年，二者的数据偏离度也在增加，这也是有些人质疑官方数据的角度之一。但是，到目前为止，市场并没有可靠的证据表明美国政府造假。其次，美国劳工部没有造假的动机？动机是不容易猜测的。劳工部是否可能帮助拜登造假，以提高民主党在今年大选中胜出的概率？这要看看劳工部的部长、数据系统的各级公职人员是不是都支持民主党、是否都愿意造假。第三，美国公职人员的造假风险、成本与收益的匹配度。美国是一个分权制衡与公开决策的整体，数据造假容易被发现，而且公职人员一旦涉及造假将面临巨大的政治与法律风险。作为“打工人”，劳工部公职人员在数据造假上的成本与收益是不匹配的。第四，美国金融与数据市场发达，很多权威数据是私人机构发布的，同时金融机构也在跟踪经济数据，如果政府造假，很容易被市场发现，很容易被私人机构的数据质疑和推翻。
第五，判断非农数据真假最简单的方法就是看价格，也就是工资。市场是不会骗人的，价格只会惩罚撒谎者、相信谎言者。如果就业糟糕，工资自然下降，那么近两年的美国高工资来自哪里？美国劳工部显然不可能去补贴工资。最后，近些年非农数据的大幅度修正，一个重要原因是疫情、非法移民、就业结构等冲击了统计模型，导致一些就业信息不充分、不及时反馈。如兼职工人、居家办公增加，这让原来的统计方法遭遇困难，不得不事后修补。劳工部的非农数据和美国自动数据处理公司（ADP）的小非农数据之偏差，可能源自他们的统计模型在新的就业形势下出现的偏离。例如，小非农的调查范围只包括私营部门企业的就业情况，而劳工部的非农数据则包括私营部门和政府部门的就业情况。
央行在9月24日宣布了两项结构性货币政策工具支持股票融资。10月10日，在A股回调之际，央行宣布互换便利工具正式落地，创设SFISF，允许符合条件的证券、基金、保险公司以债券、股票ETF、沪深300成分股等资产为抵押，换取国债、央行票据等高等级流动性资产。尽管媒体和投资者普遍认为SFISF将为股市提供新的融资渠道，提升股票类资产的流动性，但股市在SFISF推出后的反应并不积极。工具推出后后的两日，沪深股市集体下挫。从规模上来看，互换便利首期5000亿，大体相当于今年汇金公司增持规模，算中规中矩。这项政策的主要作用，是在节前扭转了市场的预期，后期的作用是一定程度上推动股市流动性增加。3.假如这些资金入市，可能利好哪些股票?
互换便利和再贷款这两项工具，主要直接增加央国企的流动性增加。证券、基金、保险公司通过互换资产获得流动性后，作为投资银行，他们更多选择稳健型的央国企股投资。所以，互换便利更可能利好那些经营模式稳定、盈利前景可预测、且具有较高股息率的红利股。考虑到“股票回购增持再贷款”的利率，商业银行以2.25%的利率放贷，那些能够提供3%甚至5%以上股息率的股票将更受青睐，因为这样的股息率可以轻松覆盖贷款成本，为金融机构提供套利空间。随着后期市场震荡、板块轮动、风险增加，一部分资本逐步回归到稳健型、高股息股票，尤其是证券、保险、基金公司等主要资金方将寻求安全和稳定收益的股票。如果以24年5月中旬的股价为基础，过去3年每年的股息率均超过5%的公司有37家，具体名单放在本期周报的末尾，供各位社友参考。4.A股一周最大下跌12%，后续应如何操作？
自周二市场出现分歧后，周三至周五，A股持续剧烈调整。10月11日一开盘，三大指数全线下跌，且指数低开后继续走弱，尾盘沪指一度跌破3200点，深成指失守1万点，创业板盘中跌超6%。截止周五收盘，沪指已从本周高点回撤12.4%，深证成指回撤15.2%，创业板指回撤18.5%，不少在节后杀入股市的股民已出现亏损。关于本轮行情，我分别在9月24日的《央行放大招？》、29日的《真假牛市》两篇文章中做了明确预测：“非真牛大牛长牛，属于水牛短牛疯牛激情牛结构牛，A股小周期逻辑不改，上证指数3500封顶”。截止10月11日，上证指数收盘高点为3217点。7日，我根据港股长假涨幅（恒生指数累计上涨9.3%）推测：“节后上证指数高点是3669”，目前本轮行情高点为8日的3674点。两次预测，均相差无几。大跌之后，后市将怎么走？普通家庭应该如何保卫自己的资产？这里提供短期和长期的两种思路，第一种短期逻辑，对后市判断的基础上操作：……剩余周报内容（5组2000字）扫码看全文，保存高清图片
数据周报42（10月09日-10月13日）
摘要：
1.美国非农数据造假了吗？
2.5000亿落地，下周股市能否上涨？
3.假如这些资金入市，可能利好哪些股票?
4.A股一周最大下跌12%，后续应如何操作？
5.为什么财政部在周六开发布会？
6.A股“牛市”期间，263名股东披露减持
7.在泡沫中，财富如何从散户流向最富有的0.5%？
8.9月CPI同比上涨0.4%，PPI同比下跌2.8%
正文
1.美国非农数据造假了吗？首先，自疫情以来，非农数据的初值与季调偏差大，季调普遍高于初值，这让一些人怀疑，美国政府有意修高就业数据。非农数据是美国劳工部公布的，而小非农数据是私人公司美国自动数据处理公司（ADP）发布的，近些年，二者的数据偏离度也在增加，这也是有些人质疑官方数据的角度之一。但是，到目前为止，市场并没有可靠的证据表明美国政府造假。其次，美国劳工部没有造假的动机？动机是不容易猜测的。劳工部是否可能帮助拜登造假，以提高民主党在今年大选中胜出的概率？这要看看劳工部的部长、数据系统的各级公职人员是不是都支持民主党、是否都愿意造假。第三，美国公职人员的造假风险、成本与收益的匹配度。美国是一个分权制衡与公开决策的整体，数据造假容易被发现，而且公职人员一旦涉及造假将面临巨大的政治与法律风险。作为“打工人”，劳工部公职人员在数据造假上的成本与收益是不匹配的。第四，美国金融与数据市场发达，很多权威数据是私人机构发布的，同时金融机构也在跟踪经济数据，如果政府造假，很容易被市场发现，很容易被私人机构的数据质疑和推翻。第五，判断非农数据真假最简单的方法就是看价格，也就是工资。市场是不会骗人的，价格只会惩罚撒谎者、相信谎言者。如果就业糟糕，工资自然下降，那么近两年的美国高工资来自哪里？美国劳工部显然不可能去补贴工资。最后，近些年非农数据的大幅度修正，一个重要原因是疫情、非法移民、就业结构等冲击了统计模型，导致一些就业信息不充分、不及时反馈。如兼职工人、居家办公增加，这让原来的统计方法遭遇困难，不得不事后修补。劳工部的非农数据和美国自动数据处理公司（ADP）的小非农数据之偏差，可能源自他们的统计模型在新的就业形势下出现的偏离。例如，小非农的调查范围只包括私营部门企业的就业情况，而劳工部的非农数据则包括私营部门和政府部门的就业情况。从第一张图可以看出，疫情期间，非农数据修正幅度很大，今年修正幅度明显下降，后期逐渐回归正常。
2.5000亿互换便利，股市能否上涨？央行在9月24日宣布了两项结构性货币政策工具支持股票融资。10月10日，在A股回调之际，央行宣布互换便利工具正式落地，创设SFISF，允许符合条件的证券、基金、保险公司以债券、股票ETF、沪深300成分股等资产为抵押，换取国债、央行票据等高等级流动性资产。尽管媒体和投资者普遍认为SFISF将为股市提供新的融资渠道，提升股票类资产的流动性，但股市在SFISF推出后的反应并不积极。工具推出后后的两日，沪深股市集体下挫。从规模上来看，互换便利首期5000亿，大体相当于今年汇金公司增持规模，算中规中矩。这项政策的主要作用，是在节前扭转了市场的预期，后期的作用是一定程度上推动股市流动性增加。3.假如这些资金入市，可能利好哪些股票?互换便利和再贷款这两项工具，主要直接增加央国企的流动性增加。证券、基金、保险公司通过互换资产获得流动性后，作为投资银行，他们更多选择稳健型的央国企股投资。所以，互换便利更可能利好那些经营模式稳定、盈利前景可预测、且具有较高股息率的红利股。考虑到“股票回购增持再贷款”的利率，商业银行以2.25%的利率放贷，那些能够提供3%甚至5%以上股息率的股票将更受青睐，因为这样的股息率可以轻松覆盖贷款成本，为金融机构提供套利空间。随着后期市场震荡、板块轮动、风险增加，一部分资本逐步回归到稳健型、高股息股票，尤其是证券、保险、基金公司等主要资金方将寻求安全和稳定收益的股票。如果以24年5月中旬的股价为基础，过去3年每年的股息率均超过5%的公司有37家，具体名单放在本期周报的末尾，供各位社友参考。4.A股一周最大下跌12%，后续应如何操作？自周二市场出现分歧后，周三至周五，A股持续剧烈调整。10月11日一开盘，三大指数全线下跌，且指数低开后继续走弱，尾盘沪指一度跌破3200点，深成指失守1万点，创业板盘中跌超6%。截止周五收盘，沪指已从本周高点回撤12.4%，深证成指回撤15.2%，创业板指回撤18.5%，不少在节后杀入股市的股民已出现亏损。关于本轮行情，我分别在9月24日的《央行放大招？》、29日的《真假牛市》两篇文章中做了明确预测：“非真牛大牛长牛，属于水牛短牛疯牛激情牛结构牛，A股小周期逻辑不改，上证指数3500封顶”。截止10月11日，上证指数收盘高点为3217点。7日，我根据港股长假涨幅（恒生指数累计上涨9.3%）推测：“节后上证指数高点是3669”，目前本轮行情高点为8日的3674点。两次预测，均相差无几。大跌之后，后市将怎么走？普通家庭应该如何保卫自己的资产？这里提供短期和长期的两种思路，第一种短期逻辑，对后市判断的基础上操作：……剩余周报内容（5组2000字）扫码看全文，保存高清图片智本社&财新 联合会员
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