美国出口至中国大豆数量及金额季度数据(1986-2003)

Data generated on Monday, March 17, 2014 at 10:41:24 PM EST

Area/Partners of Destination January 1986 - December 2014

And Commodities Exported Cumulative To Date Quantities/Values in Thousands

Q2(Apr-Jun)

Q1*(Jan-Mar)

Q1*(Jan-Mar)

Partner Product Year UOM Value Qty Value

1China1Soybeans1986-1986MT18,856########6,551

1China1Soybeans1987-1987MT30,591########0

1China1Soybeans1992-1992MT000

1China1Soybeans1993-1993MT6,781########7,150

1China1Soybeans1994-1994MT8,645########0

1China1Soybeans1995-1995MT000

1China1Soybeans1996-1996MT21,093########15,719

1China1Soybeans1997-1997MT39,778########38,604

1China1Soybeans1998-1998MT59,404########4,576

1China1Soybeans1999-1999MT41,402########21,337

1China1Soybeans2000-2000MT322,977########148,492

1China1Soybeans2001-2001MT604,508########40,818

1China1Soybeans2002-2002MT344,559########31,288

1China1Soybeans2003-2003MT################100,276

1China1Soybeans2004-2004MT732,789########0

1China1Soybeans2005-2005MT950,751########146,098

1China1Soybeans2006-2006MT################69,989

1China1Soybeans2007-2007MT################276,427

1China1Soybeans2008-2008MT################899,269

1China1Soybeans2009-2009MT################826,767

1China1Soybeans2010-2010MT################258,168

1China1Soybeans2011-2011MT################497,965

1China1Soybeans2012-2012MT########################

1China1Soybeans2013-2013MT################114,073

1China1Soybeans2014-2014MT################0

Notes:

1. Data Source: U.S. Census Bureau Trade Data

2. FAS Totals include all Agricultural commodities and FAS selected NONAG commodity items.

3. Users should use cautious interpretation on QUANTITY reports using mixed units of measure. QUAN

4. Product Group : FAS

5. Q1* - Data is only available for Jan-Jan in Q1 of the current year 2014.

in Thousands of Dollars

Q2(Apr-Jun)Q3(Jul-Sep)Q3(Jul-Sep)Q4(Oct-Dec)Q4(Oct-Dec)Total Total

Partner Code Qty Value Qty Value Qty Value Qty Reporter Cod

########000025,407########US CH

019,444########35,859########85,895########US CH

029,682########0029,682########US CH

########009,069########22,999########US CH

000008,645########US CH

00050,657########50,657########US CH

########47,281########330,382########414,476########US CH

########35,690########296,482########410,554########US CH

########29,493########180,035########273,508########US CH

########130,315########165,681########358,735########US CH

########195,593########340,591########################US CH

########00367,160########################US CH

########32,763########587,227########995,837########US CH

########73,545########################################US CH

0196,848########################################US CH

########52,009########################################US CH

########183,544########################################US CH

########330,515########################################US CH

########604,051########################################US CH

########715,938########################################US CH

########739,965########################################US CH

########569,595########################################US CH

########################################################US CH

########542,124########################################US CH

00000################US CH

modity items.

nits of measure. QUANTITY line items will only include statistics on the units of measure that are equal to,

Product Code

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

0203AT

e that are equal to, or are able to be converted to, the assigned unit o

f measure of the grouped commodities.

commodities.

贸易战形势下我国大豆进口贸易变化 情况分析 ——以2017~2018 年进口量分析

Statistics and Application 统计学与应用, 2019, 8(1), 127-133 Published Online February 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/28980252.html,/journal/sa https://https://www.sodocs.net/doc/28980252.html,/10.12677/sa.2019.81014 Analysis on the Changes of Soybean Import Trade in China under the Situation of Trade War —Analysis of Imports by 2017-2018 Ting Zhou College of Sciences, North China University of Technology, Beijing Received: Jan. 20th, 2019; accepted: Feb. 4th, 2019; published: Feb. 11th, 2019 Abstract Soybean is an important strategic crop in China, but its demand has long been dependent on im-ports, especially from the United States. Under the background of the Sino-U.S. trade war, we use the descriptive statistics method to analyze the change of soybean import trade in China in the last two years. To deal with the situation of trade war between China and the United States, China’s soybean trade relations provide ideas for the formulation of soybean industrial policy and early warning of economic problems that may arise in the future. Keywords Soybean Trade, Trade War, Descriptive Statistics 贸易战形势下我国大豆进口贸易变化 情况分析 ——以2017~2018年进口量分析 周婷 北方工业大学理学院，北京 收稿日期：2019年1月20日；录用日期：2019年2月4日；发布日期：2019年2月11日

巴西进口大豆FCO版本

FULL CORPORATE OFFER 责任供货函 We , XXXXXXXXXXXXXXX hereby offer with full responsibility and authority under penalty of perjury and confirm with readiness, willingness and ability to sell Soya GMO ,according to the following terms and conditions : 我们XXXXXXXXXXXXX,以此方式确认，根据以下条款和条件出售转基因大豆: Product: Soya GMO 产品：转基因大豆 Quantity: X million to X million tons 数量：XXXXXXXX--XXXXXXXXXXXXXXXX吨 Contract Term: 24 months 合同期限：24个月 Monthly Quantity: 500,000 tons min. 每月数量：500000吨。 Origin: Brazil 产地：巴西 SPECIFICATIONS ： 产品详述： GMO SOYA BEANS GRADE #2 2级转基因大豆 > ? SOYBEAN GRADE #2 GMO, SUITABLE FOR HUMAN CONSUMPTION 适合人类食用的2级转基因大豆 > ? QUALITY: STANDARD EXPORT QUALITY 品质：标准出口质量 > ? GRADE: #2 GMO , 等级：2级转基因 > ? TEST WEIGHT: 54 POUNDS PER BUSHEL, MIN 检验重量：54磅每蒲式耳（以上）

美国主要经济数据

影响白银白银价格的经济数据因素 1.国内生产总值GDP~正比美元，反比白银 通常GDP越高,意昧着经济发展越好，利率趋升，汇率趋强,金价趋弱。投资者应考察该季度GDP与前一季度及去年同期数据相比的结果，增速提高，或高于预期，均可视为利好。 2.工业生产指数~正比美元，反比白银 指数上扬,代表经济好转,利率可能会调高,对美元应是偏向利多,对白银利空；反之为利多。 3.采购经理人指数（PMI）~正比美元，反比白银 采购经理人指数是以百分比来表示,常以50%作为经济强弱的分界点：现当指数高于50%时，被解释为经济扩张的讯号。利多美元，利空白银。当指数低于50%，尤其是非常接近40%时，则有经济萧条的忧虑，一般预期联邦准备局可能会调降利率以刺激景气。利空美元，利多白银。 4.耐用品订单~ 正比美元，反比白银 若该数据增长，则表示制造业情况有所改善，利好美元，利空白银。反之若降低，则表示制造业出现萎缩，对美元利空，利多白银。 5.就业报告~正比美元，反比白银 由于公布时间是月初，一般用来当作当月经济指针的基调。其中非农业就业人口是推估工业生产与个人所得的重要数据。失业率降低或非农业就业人口增加，表示景气转好，利率可能调升，对美元有利，利空白银；反之则对美元不利，利多白银。6.生产者物价指数(PPI) ~正比美元，反比白银 一般来说，生产者物价指数上扬对美元来说大多偏向利多，利空白银:下跌则为利空美元，利多白银。 7.零售销售指数~正比美元，反比白银 零售额的提升,代表个人消费支出的增加,经济情况好转,如果预期利率升高,对美元有利，利空白银；反之如果零售额下降,则代表景气趋缓或不佳,利率可能调降,对美元偏向利空，利多白银。 8.消费者物价指数~正比美元，反比白银 讨论通货膨胀时，最常提及的物价指数之一。消费者物价指数上升，有通货膨胀的压力，此时中央银行可能藉由调高利率来加以控制，对美元来说是利多，利空白银。反之煮熟下降，利空美元，利多白银。不过，由于与生活相关的产品多为最终产品，其价格只涨不跌，因此，消费者物价指数也未能完全反应价格变动的实情。 9.新屋开工及营建许可建筑类指标~正比美元，反比白银 因为住宅建设的变化将直接指向经济衰退或复苏。通常来讲，新屋开工与营建许

美国出口至中国大豆数量及金额季度数据(1986-2003)

Data generated on Monday, March 17, 2014 at 10:41:24 PM EST Area/Partners of Destination January 1986 - December 2014 And Commodities Exported Cumulative To Date Quantities/Values in Thousands Q2(Apr-Jun) Q1*(Jan-Mar) Q1*(Jan-Mar) Partner Product Year UOM Value Qty Value 1China1Soybeans1986-1986MT18,856########6,551 1China1Soybeans1987-1987MT30,591########0 1China1Soybeans1992-1992MT000 1China1Soybeans1993-1993MT6,781########7,150 1China1Soybeans1994-1994MT8,645########0 1China1Soybeans1995-1995MT000 1China1Soybeans1996-1996MT21,093########15,719 1China1Soybeans1997-1997MT39,778########38,604 1China1Soybeans1998-1998MT59,404########4,576 1China1Soybeans1999-1999MT41,402########21,337 1China1Soybeans2000-2000MT322,977########148,492 1China1Soybeans2001-2001MT604,508########40,818 1China1Soybeans2002-2002MT344,559########31,288 1China1Soybeans2003-2003MT################100,276 1China1Soybeans2004-2004MT732,789########0 1China1Soybeans2005-2005MT950,751########146,098 1China1Soybeans2006-2006MT################69,989 1China1Soybeans2007-2007MT################276,427 1China1Soybeans2008-2008MT################899,269 1China1Soybeans2009-2009MT################826,767 1China1Soybeans2010-2010MT################258,168 1China1Soybeans2011-2011MT################497,965 1China1Soybeans2012-2012MT######################## 1China1Soybeans2013-2013MT################114,073 1China1Soybeans2014-2014MT################0 Notes: 1. Data Source: U.S. Census Bureau Trade Data 2. FAS Totals include all Agricultural commodities and FAS selected NONAG commodity items. 3. Users should use cautious interpretation on QUANTITY reports using mixed units of measure. QUAN 4. Product Group : FAS 5. Q1* - Data is only available for Jan-Jan in Q1 of the current year 2014.

美国主要经济数据详解和公布时间

美国主要经济数据详解和公布时间 美国是世界经济中最重要的组成部分，其经济的好坏将对全球经济的稳定和发展产生巨大的影响，为此研究分析美国经济指标是我们了解世界经济形势一个有效手段，也是黄金价格短期波动的最主要影响因素。美国公布的经济指标主要包括了以下几大部分内容：国民收入和生产、工业生产和订单、固定资本投资与建筑、就业与失业、国内贸易和商品库存、综合商品价格。以下我们将就其中一些重要指标进行简要分析。 1、国内生产总值 网址：https://www.sodocs.net/doc/28980252.html, 一国的国内生产总值，是该国各个经济部门在一定时期(一年或者一季)内所生产的没有扣除资本消费(Capital consumption)的全部商品和劳务总值。所谓的资本消费指的是固定资本折旧。也即是指不论谁在该国拥有生产资产，其产出均应计入该国的国内生产总值。例如：外国公司在美国设立子公司，即使将营利汇回其位于其它国家的母公司，其营利仍是美国GDP的一部份。GDP是代表一个国家境内的全部经济活动，反应经济增长的基本情况，用以分析经济发展目前是处于何种状态。GDP增速加快表明经济处于扩张阶段，对生产资料的消费需求会增加。 实质GDP是每季数据，第一季的先期报告(advance)公布于四月底，其余各季分别公布于七月、十月与隔年的一月。对于任何一季的报告，第一次修正报告称为“初步”(preliminary)，第二次修正报告称为“修正后”(revised)或“最终”(final)。 2、工业生产指数 工业生产指数(Industrial production index)是衡量制造业、矿业与公共事业的实质产出重要的经济指标，工作生产指数是反应一个国家经济周期变化的主要标志。 工业生产指数由美国联邦准备银行(Federal Reserve Board)搜集资料,其引用数据不是确实生产数据,绝大部分是估计数据(因资料搜集不易)。样本为250家个别企业,代表27种不同的工业,以1987年为基期。内容有三种不同类别(1)所有工业:(2)市场分类：包括最终产品、中产品和原料市场;(3)工业类别：包括制造业(耐用品与非耐用品)、矿业及公用事业。工业生产指数是反应经济周期变化的重要标志，可以以工业生产指数上升或者下降的幅度来衡量经济复苏或者经济衰退的强度。工业生产指数稳步攀升表明经济处于上升期，对于生产资料的需求也会相应增加。 美国于每月15号公布上个月的工业生产指数的统计结果。 2、新屋开工率(Housing Start) 网址：https://www.sodocs.net/doc/28980252.html, 新屋开工率也是反映经济周期变化的一个指标，由于经济周期的变化，居民的收入也相应的变化，在经济衰退时期，新屋开工率会出现明显下降，而在经济复苏期，新屋开工率会出现明显上升。新屋兴建分为两种：个别住屋与群体住屋。个别住屋开始兴建时，一户的基数是1，一栋百户的公寓开始兴建时，其基数为100，依此计算出新屋开工率(Housing Start).专家们一般较重视个别住家的兴建，因为群体住屋内的单位可以随时修改，资料通常无法掌握。新屋开工率与建照准许率的增加，显示出市场景气看好，对于生产资料的需求增加。 美国于每月的16号至19号间公布新屋开工率。 3、产能利用率(Capacity Utilization) 网址：https://www.sodocs.net/doc/28980252.html, 产能利用率(Capacity Utilization)是工业总产出对生产设备的比率。涵盖的范围包括生产业、矿业、公用事业、耐用品、非耐用品、基本金属工业、汽车和小货车业及汽油等八个项目。代表上述产业的产能利用程度。如果产能利用率在90%以下，且持续下降，表示设

美国主要经济数据及其影响

美国作为全球第一大经济体，市场机制较为健全，经济实力较为雄厚，在世界市场中有举足轻重的地位。美国经济数据作为其经济状况的指标，其变化以及好坏程度，对世界经济都有重要影响。以下是美国主要的经济数据。 美国作为全球第一大经济体，市场机制较为健全，经济实力较为雄厚，在世界市场中有举足轻重的地位。美国经济数据作为其经济状况的指标，其变化以及好坏程度，对世界经济都有重要影响。以下是美国主要的经济数据： 就业报告：每个月第一个星期五公布前一个月的统计结果。 个人所得：每月的第四个星期。 消费者物价指数：每月第三个星期。 新屋开工率(HousingStart)：每月的16号至19号间公布。 领先指针(LeadingIndicators)：在每个月的最后一个工作日。 美联储每隔6星期的星期二召开一次定息会议。 欧洲央行每隔4星期在美联储会议的下一星期的星期四召开一次会议，但其中一次为非定息会议。 以下为几个重要数据的介绍： 1.利率的调整，代表各国的货币政策动向，作为调节经济的重要手段和杠杆，影响了本国和外国经济投资的成本、利润等，也影响了国民的消费、投资等活动，其对于汇率的影响无疑是至关重要的。因此我们应该注意各国央行的货币政策会议（包括市场预期和结果，但有时预期与结果一致时市场却会走出相反结果，这在今后再做介绍）。有一点需要指出有时虽然某国政府虽然没有调整利率的表示，但只要市场有这种预期，或者在其他国家已采取了行动的情况下，市场会预期该国必然会采取类似行动，使该国货币的汇率产生大幅波动。 2.就业人数（美国非农业就业人口），它作为反映一国宏观经济发展的晴雨表，预示着该国经济当前与前景发展的好坏，势必影响了货币政策的制定，因此对汇率产生重大作用。 3.国民生产总值，目前各国每季度公布一次，它以货币形式表现了该国在一个时期内所有部门的全部生产与服务的总和，是不同经济数据的综合表现，反映了当前经济发展的状况。 4.生产价格（物价）指数，显示了商品生产的成本（生产原材料价格的变化），对未来商品价格的变化，从而影响了今后消费价格、消费心理的改变。 5.消费物价指数，反映了消费者目前花费在商品、劳务等的价格变化，显示了通货膨胀的变化状况，是人们观察该国通货膨胀的一项重要指标。

中国与美国的经济对比

中国和美国的经济差距还有多大 改革开放已经三十多年了，中国经济已经今非昔比，GDP总值已经是公认的世界第二。2011年春天，皮尤全球态度调查就“谁是全球经济领跑者”向全世界数千名民众展开调查，半数中国被调查者认为美国仍是世界第一，只有25%的中国人认为本国经济已赶超美国。而美国人也动摇了，43%的美国被调查者投票给中国，只有38%的人认为美国占上风。以下是一些经济衡量标准的对比。 在衡量经济能力时，绝对经济总量比人均数据更有说服力。早在十年前，中国的钢铁消耗量，手机拥有率和啤酒消耗量（衡量经济优势的重要标准）等指标就已高于美国，此后又陆续在部分其他指标上赶超。2011年，中国出口量比美国高出30%，固定资产投资额高出约40%，是全球最大的制造国，这在一定程度上导致其燃耗比美国高出10%，温室气体排放高出近40%（尽管中国人均气体排放量只有美国的三分之一）。中国还是全世界年购车量最高的国家。 在发明创新领域，这个创造了指南针，火药和造纸术的国度也在向美国发起挑战。统计表明，2011年中国的专利许可数量要高于美国，虽然有些专利含金量存疑，但在未来必将有所改进。世界经济论坛发布了“世界竞争力报告”，显示中国的数学科学教育水平在全球142个国家中位列第31位，遥遥领先屈居51位的美国。其外部金融

影响力轻松秒杀美国，中国拥有两万亿美元的国外净资产，而美国背负着两万五千亿美元的债务。 官方数据显示，目前中国的消费水平只有美国的五分之一（鉴于中国服务业数据覆盖率较低，这一数据的真实性存疑）。过去五年内的相对增长率表明，这一差距将不断缩小，并将在2023年追平。中国零售业加速发展，有望在2014年赶超美国，同年还将成为世界最大进口国，早在2000年，美国进口量还是中国的六倍，这一转变可谓是中国的一个华丽转身。 至于衡量经济水平的首要标杆——国内生产总值（下文简称GDP），国际货币基金组织预测，如果基于购买力平价法来衡量，中国的GDP将在2016年超过美国，这也将证明相对贫穷国家的物价的确较低。但要真正实现超越美国，中国的GDP必须折合市场汇率，以美元计算方能作数。 据粗略估计，2011年美国的GDP仍是中国的两倍，但与2000年的八倍相比以有所下降。根据《经济学人》得到的最优数据是，在未来十年内，中国的GDP实际年增长率将为7.75%（相比前十年的10.5%有所下降），美国为2.5%。（GDP平减指数显示）中美通胀平均水平分别为4%和1.5%，人民币每年将增值3%。若然，中国经济将在2018年超越美国，这比预期提早了一年，因为中国的GDP 美元价值增长高出了2011年的预期。 但即使中国能够在2018年成为世界第一经济大国，美国仍将是世界第一富庶大国，因为其人均GDP仍是中国的四倍。但据胡润中

美国大豆生产现状分析

美国大豆生产现状分析（社会） 一、美国大豆的技术投入 ①科研经费 美国农业部当代农业研究系统的报告显示，2000财政年度，全国农业研究系统中的大豆研究项目数为809项，仅次于玉米和小麦列第三位。美国全国用于大豆研究的科研经费达到8700万美元，占全国农业科研经费的2.53%，其项目经费在主要大田作物中列第三位。2002 年财政年度，大豆研究从农业部农业研究局那里得到的研究经费达 3130 万美元，列农产品科研投入经费的第四位。研究经费主要来自公共和私人企业两大系统，其数额比大致为46:54。大豆研究经费80%来自农业部、州政府，20%来自其他非政府渠道。 ②精准种植技术 美国近年来还推广了精准种植技术，15%的农民使用了装有全球卫星定位系统的农业机械，通过对土壤养分等因素的分析，找出产量低的原因，并据此制定大豆生产计划，提高大豆生产水平。 ③农技推广 美国各大豆生产州均设有试验推广站，从事大豆与其它作物栽培管理方面的研究工作，科技推广工作人员包括生理、病理、昆虫、土肥、机械化、水利灌溉、杂草、加工等方面的专业人才，他们主要把新产品和技术推广至农户，并设计田间试验, 有目的地解决生产和技术上存在的问题。 ④转基因大豆 大约从1930年开始，美国依靠传统育种技术培育了新的大豆品种。20世纪90年代中期引入生物技术大豆种植，并有了抗草甘膦（GR ）大豆品种，自此以后，美国大豆产量逐年递增。据统计，2000年，世界转基因作物种植面积高达4420万顷，而美国就占了其中的68%。2008年，美国92%的大豆农田种植生物技术品种全部为抗除草剂品种。2009年开始，更多大大豆品种将会有不同的抗“农达”“基因”，被称为“抗农达高单产”或具有抗草铵膦“基因”的大豆。未来几年，具有抗麦草畏和抗2,4-D 除草剂的其他品种在也将会陆续得到审批后上市。CAST 报告称，美国7570万英亩大豆农田中92%以上种植的是由农业生物技术培育出来的大豆品种。 二、资金投入 ①政府财政补贴 美国大豆产业的良好发展得益于多方面因素的共同作用，更与美国的巨额补贴支撑密不可分。1995—2009美国大豆补贴共计228亿美元，目前美国为大豆生产者提供的补贴方式以贷款差额补贴、作物保险补贴和直接支付为主，这3种补贴分别占1995—2009年大豆补贴总额的8.55％、29.99％和18.12％，油籽补贴、农场交易补贴和仓储仓库补贴等也占有一定比例，对大豆的其它补贴形式还包括商品认证计划和贷款归还等。 另外，据美国环境工作组2008 年报告，美国从1995 至2006 年用于大豆贷款价差补贴的支持为88 亿美元。2002至2004 年，大豆产业得到了21 亿美元的营销贷款收益，直接补贴和反周期补贴。《2002年农业法》确定,大豆的直接补贴率是0. 44美元/蒲式耳。市场营销贷款补贴项目的额度相对较小,每年补贴额度在3亿美元左右。 美国的豆农每生产一吨大豆，政府便通过相关农业补贴法案给予豆农们37 美元的补贴，全表年份199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009总计补贴额1.4 1.6 1.4 6.327.132.3469.514.914.510.812.311.820.517.3227.8单位：亿美元1995—2009年美国大豆补贴额

重要经济指标参考

重要经济指标参考 贵金属市场与美元走势密切相关，因此读懂美国经济指标有助于判断黄金的价格走势。以下选取了一些主要的美国经济指标加以说明： 1.国内生产总值(GDP)：是指某一国在一定时期，境内生产的全部最终产品和服务的总值。反映一个国家总体经济形势的好坏，与经济增长密切相关，被大多数西方经济学家视为“最富有综合性的经济动态指标”。主要由消费、私人投资、政府支出、净出口额四部分组成。数据稳定增长，表明经济蓬勃发展，国民收入增加，有利于美元汇率;反之，则利淡。一般情况下，如果GDP连续两个季度下降，则被视为衰退。此数据每季度由美国商务部进行统计，分为初值、修正值、终值。 2.工业生产(INDUSTRIAL PRODUCTION)：指某国工业生产部门在一定时间内生产的全部工业产品的总价值。在国内生产总值中占有很大比重。由于工业部门雇佣了大量工人，其变动对整个国民经济有着重大影响，与汇率呈正相关。尤其以制造业为代表。此数据由美联储统计并在每月15日左右晚间发布。 3.失业率与非农就业数据(UNEMPLOYMENT RATE)：经济发展的晴雨表，与经济周期密切相关。失业率上升说明经济发展受阻，反之则看好。对于大多数西方国家来说，失业率在4%左右为正常水平，但如果超过9%，则说明经济处于衰退。非农就业数据为市场关注的焦点数据之一，反映第二及第三产业的就业状况，一般与美元汇率正相关。失业率与非农就业数据组成就业情况报告，由美国劳工部编制，每月第一个周五晚间公布。此外，每周四晚还会公布当周初领失业金人数，反映每周新增加的失业人口状况。

4.贸易赤字(TRADE DIFICIT)：国际间的贸易是构成经济活动的重要环节。当一国出口大于进口时称为贸易顺差;反之，称逆差。美国的贸易数据一直处于逆差状态，重点是在赤字的扩大或缩小。赤字扩大不利于美圆，反之则有利。此数据由美国商务部编制，每月中、下旬某日晚间公布前一个月数字。 5.经常项目收支：经常帐为一国收支表上的主要项目，内容记载一国与外国包括因为商品/劳务进出口、投资所得、其他商品与劳务所得以及片面转移等因素所产生的资金流出与流入的状况。如果为正数，为顺差，有利本国货币;反之，则不利于本国货币。此数据由美国商务部编制，每月中旬某日公布。 6.资本帐收支：主要描述一国的长、短期资本流动情况，包括长期资本、非流动性短期私人资本、特别提款权、误差与遗漏，以及流动性短期私人资本等项目。资本项目在金融日益国际化、自由化的今天，影响不亚于经常帐项目，金融市场对外开放程度越高，影响越大。其对汇率的影响的观察方法与经常帐基本相同。 7.利率(INTREST RATE)：利率是借出资金的回报或使用资金的代价。一国利率的高低对货币汇率有着直接影响。高利率的货币由于回报率较高，则需求上升，汇率升值;反之，则贬值。美国的联邦基金利率由美联储的会议来决定，一般每隔6周决定一次。 8.生产物价指数(PPI)：主要衡量各种原材料及半成品在生产阶段的价格变化的情形。数据上升说明生产旺盛、通胀有上升的可能，联储倾向于提高利率，有利于美圆;反之，则不利于美圆。此数据由美国劳工局编制，每月第二个周五公布。

中美大豆贸易战

中美大豆贸易战 美方代表团在研讨会召开日之前提前到达北京，并主动约见了在京的几大主流媒体。他们准备了详细的有关美国大豆的生产、质量及贸易的资料，表示“美国大豆农户承诺通过提供高品质和有价格竞争力的美国大豆来保证中国用户获得成功。 ”最初的媒体见面会似乎更像是美国推销其大豆的“推介会”。 但对于中国媒体而言，显然不满足于被动的接受对方“推介”。更何况，对于探寻中美大豆贸易摩擦背后的真实原因、解开中国为何高价购买美国大豆、美国农业部到底有无人为“操纵嫌疑”等“迷雾”，这是一个难得的、不容错过的机会。 “近两年来，大豆已成了很多中国人、特别是中国大豆加工企业解不开的‘情结’。面对‘南美种大豆、美国卖大豆、中国买大豆’的现实，拥有国际定价权的美国，成了最大、甚至是唯一的赢家。美方了解中国人因此而产生的情绪吗？”媒体见面会上，《中国经济周刊》记者提出了这一看似不礼貌、但又不能回避的话题。 对方并未感觉意外。CBOT总裁伯尼·丹回答说：“几个月前在我对中国的某次访问中，曾就此话题与中国土畜进出口商会进行过交流。当时我详细向对方介绍了大豆的价格形成机制以及风险管理对冲方式，并谈到如何让用户了解市场，教会用户如何使用市场。无论是什么样的情绪或什么样的感觉，主要原因还是宣传、教育的问题。” 他所说的宣传和教育，就是中国人经常讲的投资者教育。包括告诉用户市场是如何运作的，如何使用市场，如何把市场运作和使用市场的方法结合到每一个交易者的具体操作行为中等等。 “任何环节出现差错的话，都会带来市场参与者的怀疑和关注。但这归根到底是教育问题，而不是市场模式或者是监控市场模式的问题，因为市场模式和市场监控模式已经在过去的157年当中得到了验证，证明了其可信度。” 那么，2004年上半年先创下近30年价格新高、后又迅即狂跌50%的CBOT大豆期货价格，是否是国际投机基金操纵的结果？ 伯尼·丹回应说，去年的高价格是一个典型的市场供求案例，上涨是因为中国需求增加，后来下跌是因为供给方面发生了骤变：与原来预测不同的是，美国大豆迎来了一个难得的大丰收。 “国际投机基金没有操纵CBOT大豆价格，”他肯定地说。目前在CBOT的农产品交易中，60％属于套期保值，投机型交易约占30％。正是这两种交易的组合，成为价格形成的公开平台。为避免投机型交易者的操纵行为，交易所采取了控制其交易仓位的措施，并每

美国大豆不同生长期的天气炒作

美国大豆不同生长期的天气炒作 【2018-3-23】 天气是大豆市场炒作的永恒主题，异常天气会导致大豆播种、生长或收获受到影响，单产下降则直接导致大豆产量回落，引发市场对大豆产量的担忧，从而导致大豆价格上涨。 世界大豆的主产国和出口国是美国、巴西、阿根廷，这些国家大豆产区的天气，向来是期货市场的关注的焦点，其他国家和地区的天气对大豆市场的影响程度则相对较小。 大豆生长时间长度为90—120天，大约3—4个月，生长周期包含4个阶段：种植期、开花期、灌浆期和收获期。 北半球大豆主产国是美国和中国，每年5—6月份播种，9—10月份收获；南半球大豆主产国是南美的巴西和阿根廷，每年主要在10—12月份播种，3—5月份收获。 每年的不同时期大豆天气炒作的内容也不尽相同，大豆的灾害性天气有干旱、水灾、低温、霜冻、冰雹以及引起病虫害的其他气象条件。 大豆天气炒作之旱灾 干旱是大豆最常见的灾害性天气，对市场的影响也是最大的，干旱的持续时间和强度决定大豆的减产数量。 2009年阿根廷发生干旱，导致2008/2009年度阿根廷大豆产量减产30%，促使美豆从次债危机后的价格低位重回1000美分以上。 大豆各个生长阶段的耗水量差异很大。 播种到出苗时期，耗水量大约占总耗水量的5％，如水分不足或中途落干，种子在土壤中很容易丧失生长能力，即使勉强发芽出苗也难以达到全苗壮。出苗到分枝时期，耗水量约占总耗水量的13％。 分枝至开花，耗水量约占总耗水量的17％，由于花芽陆续分化，进入营养生长和生殖生长并进阶段，这一时期大豆对水分的要求开始增长，及时灌水对大豆生长发育均有促进作用。开花至鼓粒阶段，大豆需水最多，约占总耗水量的45％，是大豆需水的关键时期，蒸腾作用强度在这个时期达到高峰，干物质也直线上升。因此这个时期及时而充分的供给水分，是保证大豆高产的重要措施。大豆鼓粒至完熟，耗水量大约占总耗水量的20％，这一时期若干旱缺水，则瘪粒、瘪荚增多，而粒重下降。 大豆天气炒作之涝灾 涝灾是大豆生长的重要影响因素，恶劣暴雨天气导致大豆田地积水，如积水时间过长，易致烂根、死苗而出现缺苗现象，所以暴雨天气也是我们关注的焦点。 大豆出苗期一般不宜灌水，应适当控制水分，促进根系深扎，增强抗倒伏能力。这时正值大豆蹲苗扎根，若土壤水分过多，根不下扎，茎节细长，中后期易倒伏。 大豆花荚期雨水过多时，若排水不良，土壤水分长期处于饱和状态，也会造成大量花荚脱落。 大豆收割期如果遇到暴雨，将会延误收获，也会引起市场的炒作。 大豆天气炒作之低温、霜冻 大豆是喜温作物，大豆要吸收足够的热量才能充分成长，在各生长发育阶段对温度都有不同要求。 在种植期，大豆种子发芽最低温度为6—8℃，出苗为8℃－10℃，幼苗在－4℃低温则受轻微冻害。在整个生育期间，大豆最适生长温度为日平均气温20℃－25℃，其中幼苗最

美国重要经济数据介绍

美国重要经济数据解读 1、联储局公开市场委员会会议声明 市场的敏感度：非常高 重要性： 市场在联储局公开市场委员会（FOMC）每年8次的会议前夕，总是喜欢猜测和预测该次会议对利率政策的取向，甚至连语气和用词都斤斤计较，主要是FOMC是决定美国利率走向的主宰者，而利率是美国经济未来增长的最重要因素，它的变化都会令消费支出、公司利润、政府预算及股票债券和美元的价值都受到影响。利率不单直接影响到美国，也直接影响到香港，因为香港实行的是联系汇率，所以在众多的美国经济数据当中，FOMC的会后声明，可以说是对香港市场的影响最为直接的美国经济数据或指标。而每当FOMC的会后声明与市场的预测有所出入时，或用词语气方面有所改变时，都难免引起投资市场的波动。 需要留意： 联储局公开市场委员会（FOMC）由19位成员组成，包括7位联邦储备委员会委员和12位地区联邦储备银行主席。FOMC只有12位人士具有投票权，7位委员和纽约联储银行主席具有永久投票权，剩下4个投票席位由其余成员轮任。 2、消费者物价指数（CPI）：

市场的敏感度：非常高 重要性： 这个指标是市场上最瞩目的经济指标之一，通胀（缩）率是联储局决定是否加息的最主要参考指标，而消费者物价指数则是最重要的通胀（缩）指标。通胀（缩）会影响到民生、政府的财政政策和民间的所有经济活动。通胀（缩）对于投资市场来说是件非常可怕的事情，因为它制造了经济的不稳定性和不确定性，给股市会带来波动和风险。 如何计算： 包括8个主要类别的商品和服务：1. 住宅（42.1%）, 2. 食品和饮料（15.4%）, 3. 交通运输（16.9%），4. 医疗（6.1%），5. 服装（4.0%）, 6. 娱乐（5.8%），7. 教育和交流（5.9%），8. 其他和烟草（3.8%）。美国劳工部会对23000个零售商和87个城市的机构进行电话调查，经过整理后得出有关的数据。 需要留意： 为了使统计保持稳定性，减少一些波动性较大的因素，政府也会同时发表一个叫核心消费者物价指数（CORE-CPI），该指数排除了食品和能源等不稳定的成分，被认为是一个最能反映通胀的经济指标。同时，我们也要注意到季节性因素的调整，比如对某些农产品的价格要作出这样的处理。对于通胀，联储局有一个容忍的范围，而对于投资者来说，投资市场的变动主要居于市场预测与实际数字的差异而产生的，以下各项指标都有一样的情况。 3、就业形势分析 市场的敏感度：非常高 重要性： 工人的工资是家庭的主要收入，就业的人越多，工资的增长都是推动消费的主要因素，而美国的经济增长动力源于此，就业数据疲弱意味着美国经济疲弱。因此，经济指标当中很少象这个指标那么具影响力，而指标是由一系列的劳动市场指标所组成。由于公布的时机是在月份结束后的第一个周五，时效性也不用怀疑。就业形势报告中最引人注意的是失业增长率。如何计算： 调查主要分为家庭调查和机构调查两种，综合起来就可以得出就业形势的轮廓。机构调查的数据更受到专业人士的欢迎。 需要留意： 除了失业增长率外，我们还要留意非农业就业数据、工作时数变化和每小时或每周收入等等细分数据。调查是基于对于个人收入的预期，预期的时间为1－5年，调查结果分为初值和终值。 4、每周失业救济申请人数： 市场的敏感度：高 重要性： 这个指标同样是市场上最瞩目的经济指标之一。因为就业是涉及到未来的经济发展动力，所以这个是一个前瞻性的指标。目前美国是个完全消费型的社会，消费意欲是经济的最大动力所在，如果每周都有不少美国人丢掉工作的话而申请失业救济的话，会严重抑制消费信心。而由于数据每周都公布，是投资市场的焦点所在，失业人数的大幅增加，美国政府的财政压力也就随之增大，对于得了“双赤绝症”的美国经济来说也是一个考验，所以政府也会采取相应政策来刺激经济的动力。 如何计算： 加总各州一周截至到周六的申请人数即可得出数据。 需要留意： 这里要注意的是申请人分为两类，第一类是首次申请，第二类是持续申请。同时由于数据每周公布，有时候受到一些特殊的因素影响，如该周的工作日不足五天等等。所以除了每周数

大豆进出口贸易现状及其影响分析

湖南农业大学课程论文 学院：商学院班级：市场营销一班 姓名：李清清学号：201142350117 课程论文题目：我国大豆进出口现状及其影响分析课程名称：农产品国际贸易 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日

我国大豆进出口现状及其影响分析 学生：李清清 (商学院市场营销一班，学号201142350117） 摘要：大豆是优质油料作物和重要的蛋白质作物，在国际农产品市场扮演极为重要的角色。作为大豆的原产国，我国曾经是世界上最大的大豆生产国和主要出口国，但随着产业调整和世界格局的变更，近年来，我国已经从大豆主要出口国变为净进口国，贸易逆差巨大。本文分析了我国大豆贸易逆差的现状、影响因素及大豆贸易逆差对大豆及其相关产业发展的影响，并提出了一些可操作性的建议。 关键词：大豆贸易；进出口；逆差 一、国内外大豆进出口贸易相关研究综述 （一）国外研究 荷兰的拉博银行（2010）发表的《全球食品供应链的可持续性与安全性》（Sustainability and security of the global food supply chain）指出，中国从世界各地进口冷冻鱼、羊毛、棕榈油、棉花等各种农产品中，最大宗的是来自阿根廷、巴西和美国的大豆，三者的总价值达二百亿美元左右。文章同时揭示了中国近年来近似沧海桑田般的变化，曾经占据世界产量90%的大豆王国，而进入20世纪之后，相继被美国和拉美的巴西、阿根廷等国家超越，并在过去15年里变成了一个严重依赖进口的国家。文章从资本角度分析了背后影藏的原因——资本介入大豆产供销链条，中国大豆生产贸易受外资控制，由此形成中国大豆的明显劣势。 （二）国内研究 关于我国大豆进出口贸易的国内研究，定量研究的文献占大多数。宋长鸣、李崇光、徐娟（2013年）采用定量分析的方法，对中美农产品整合及其价格传

美国大豆种植面积创新高

2017年8月2 结果与分析2.1 噻节因标准曲线 在质量浓度为0.005～0.5 mg/L 范围内，采用上述色谱操作条件，对1.2中配制的系列标样溶液进行测定，并以噻节因标样溶液质量浓度为横坐标，峰面积为纵坐标作标准曲线。噻节因线性方程为y =4.77×105 x -2.66×103，相关系数（R 2）为0.999 9。 2.2 回收率、精密度与检出限 在空白样品中分别加入0.2 μg 、1.0 μg 、10.0 μg 噻节因标准品，每个添加浓度重复测定5次取平均值，得到噻节因的添加回收率、最小检出量（LOD ）、最 低检测浓度（ LOQ ）、相对标准偏差（RSD ）值，见表2。3 结论 本文研究建立了鸡肉中噻节因残留的UPLC -MS/MS 方法。噻节因在鸡肉中的平均回收率为 87.6%～101.6%，相对标准偏差为2.44%～5.90%，LOD 值为0.005 mg/L ，LOQ 值为0.01 mg/kg 。研究结果表明，方法的灵敏度、准确度、精密度均能满足农药残留分析要求，该方法杂质干扰小，有良好的线性，可广泛用于禽蛋中噻节因的残留检测。参考文献 [1] 马国瑞, 侯勇. 常用植物生长调节剂安全施用指南[M]. 北京: 中 国农业出版社, 2008: 45-73. [2] 杨涛, 王静静, 鹿毅. HPLC -APCI -MS/MS 检测果蔬中噻节因残留 的方法研究[J]. 广州化工, 2013, 41 (8): 126-127. [3] 王以燕, 许建宁, 胡洁. 美国EPA 对农药致癌可能性的评估[J]. 农 药, 2009, 48 (6): 462-466. [4] 周宏琛, 朱涛, 王勇, 等. “日本肯定列表制度”农药残留新标准对 我国农产品出口的影响[J]. 现代食品科技, 2006, 22 (4): 197.[5] Stan H J, Linkerhagner M. Pesticide Residue Analysis in Foodstuffs Applying Capillary Gas Chromatography with Atomic Emission Detection State-of-the-art Use of Modified Multimethod S19 of the Deutsche Forschungsgemeinschaft and Automated Large-volume Injection with Programmed-temperature Vaporization and Solvent Venting [J]. J Chromatogr A, 1996, 750 (1/2): 369-390.[6] Pang G F, Cao Y Z, Zhang J J, et al. Validation Study on 660 Pesticide Residues in Animal Tissues by Gel Permeation Chromatography Cleanup / Gas Chromatography-Mass Spectrometry and Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry [J]. J Chromatogr A, 2006, 1125 (1) : 1-30. [7] Liu L B, Hashi Y, Qin Y P, et al. Development of Automated Online Gel Permeation Chromatography-Gas Chromatograph Mass Spectrometry for Measuring Multiresidual Pesticides in Agricultural Products [J]. J Chromatogr B, 2007, 845 (1): 61-68. [8] 苏建峰, 胡朝阳, 陈劲星, 等. 气相色谱-质谱联用快速检测毛豆 中103种农药多残留[J]. 分析试验室, 2009, 28 (6): 84-89.[9] 董静, 潘玉香, 秦亚萍, 等. 程序升温大体积进样气相色谱-负化 学离子源质谱法测定白菜和苹果中103种农药残留[J]. 色谱, 2010, 28 (7): 1186-1195. （责任编辑：顾林玲） 表2 噻节因在鸡肉中的添加回收率、相对标准偏差 添加量/μg 回收率/%RSD /%LOD 值/(m g ·L -1)LOQ 值/(mg ·kg -1) 0.2101.6 2.440.005 0.01 1.094.5 3.7410.0 87.6 5.90 美国大豆种植面积创新高 根据美国农业部6月份作物种植面积调查报告，2017年美国大豆种植面积同比上升7.3%，达到3 620万hm 2，创历史新高。该结果与3月份发布的作物种植面积意向报告基本相同。在被调查的31个州中，24个州大豆种植意愿有所上升或未改变。美国农业部估计，耐除草剂大豆种植面积占大豆种植面积的94%，这一结果与2016年相同。GM 大豆种植面积约3 402万hm 2。6月18日，约有96%的大豆已种植。 2017年，美国玉米种植面积较上年下降3.3%，至3 677万hm 2。在被调查的48个州中，38个州玉米种植意愿有所下降或未改变。GM 玉米种植面积占玉米种植面积的92%，与上年相同，种植面积合计约3 381万hm 2。抗虫玉米种植面积占比为3%，面积约109万hm 2。耐除草剂玉米种植面积占比为12%（2016年为13%），种植面积约441万hm 2。耐除草剂和抗虫堆积性状玉米种植面积占比为77%（2016年为76%），种植面积接近2 831万hm 2。截至6月4日，约有96%的玉米已种植。 2017年，美国棉花种植面积同比增长19.7%，达到489万hm 2。抗虫棉种植面积约24万hm 2，耐除草剂棉花种植面积约53万hm 2，耐除草剂和抗虫堆积性状棉花种植面积约为380万hm 2。 2017年，美国高粱种植面积约243万hm 2，同比下降10.5%。水稻种植面积同比下降18.7%，至103.5万hm 2。燕麦种植面积下降10.3%，为102.6万hm 2。大麦种植面积降幅较大，由2016年123.4万hm 2下降至96.1万hm 2。油菜种植面积增长幅度达26.1%，为87.4万hm 2。花生种植面积为73.5万hm 2，同比增长8.8%。 （顾林玲译自《AGROW 》） !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!" !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!" !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!" !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!" 田海，等：超高效液相色谱串联质谱法测定鸡肉中噻节因残留41 万方数据