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2011年08月08日 生意宝数据产品或成投资、采购与贷款发放“风向标”

  2011年8月2日,A股“互联网第一股”、国内领先的专业电子商务服务商网盛生意宝(002095,SZ)宣布:旗下大宗商品数据商“生意社”《大宗商品涨跌榜》正式上线,从8月份起将每月初固定发布。

  对此,生意社总编、中国大宗商品研究中心首席分析师刘心田认为“大宗榜”有三项功能:一是“市场晴雨表”;二是“指数基础”;三是“商品话语权”(包括定价权和对话权)。

  数据有哪些用途?

  企业采购、银行放贷、经济预测……

  据悉,由于“大宗榜”通过对大宗商品的价格动态变化进行定期跟踪和分析预测,因此直观地体现了某周期内国民经济基础领域的景气度和热点商品,从而有助于产业链企业、期货和证券机构对大宗商品价格动态变化,进行系统、专业的定期跟踪和分析,降低风险。

  对此,某国大型银行在筹建数据中心时表示,以往长期受困于缺乏发放企业贷款的行业数据,有了生意社的动态数据无疑是其发放贷款重要的依据和“风向标”。

  此外,多家来自欧美的期货商、券商和对冲基金体验该产品后很是惊讶,纷纷来电表示看好并欲合作。

  记者了解到,大宗商品位于国民经济的最底层,大宗商品的价格变化,不仅广泛地影响到产业链下游,也影响着经济、甚至政治。随着世界经济的发展,大宗商品已经成为全球经济发展的一个重要因子和新的趋势。

  数据可直观地了解原材料和行业的涨跌变化及发展趋势,有效做好库存管理和原材料采购计划,合理规避经营风险;也可以让投资者,提前把握投资热点,掌握投资脉搏。更可以成为政府、学者等分析和预测经济或行业数据的重要依据。

  无疑,“大宗榜”通过直观地体现某个周期内国民经济基础领域的景气度和热点商品,也有助于提升我国企业在国际大宗商品领域的“定价权”与“话语权”。

  投资“明星品种”不再跟风盲目

  帮助投资者发现投资热点、锁定投资目标

  为便于企业、政府、机构和用户对大宗商品的价格动态变化,生意社进行了系统、专业的定期跟踪和分析,降低经营风险。

  据生意社总编、中国大宗商品研究中心首席分析师刘心田表示,“大宗榜”植根于“生意社”重点关注的能源、有色、钢铁、化工、橡塑、纺织、建材、农副这八大行业所覆盖的大宗商品,补充和完善了“生意社”的数据服务功能。

  同时,充分考虑到投资者热衷于投资明星品种的心理需求,通过对基期数据和结算期数据的处理,一目了然地罗列出了某个阶段涨跌幅居前的大宗商品排名及涨跌幅度,这有助于投资者及时发现和抓住投资热点,追随价格波动趋势,更好获利。

  如在“生意社”监测的成百上千个大宗商品中,每个时间段都会涌现若干个“明星品种”,并引起了投资者的高度关注,金属镨、氧化钕也将成为投资者青睐的对象。这充分印证了大宗榜”帮助投资者及时发现投资热点和锁定后期投资目标的功能。

  同时,记者还了解到,目前国内专业从事大宗商品数据研究和分析的企业,寥寥无几,生意社大宗商品榜的推出很大程度上弥补了这一历史空白,以月度、季度、年度的涨跌榜形式,让很多关注宏观经济和大宗商品的行业人士,心里有了底,对于企业发展战略与行业常态的结合,有了参考的的依据。

  而对于专业人士而言,生意社的作用更大。比如你是个基金经理,现在准备购进一个以生产PTA为主的上市公司股票。生意社的企业库可以提供PTA相关的上市公司都有哪些家,价格库可以提供每日PTA的价格变化,平台可以将与PTA有关的所有资讯包括生意社分析师的评论都展现给这个基金经理。这个基金经理借助生意社,可以从一个外行很快成为PTA的业内人士,投资炒股自然更准确。

  数据怎么来?

  我们身边哪些人都在用?

  据介绍,从专业人士到普通百姓都可以免费便捷地在这个平台上找到自己需要的信息。

  据生意社负责人、网盛生意宝副总裁朱小军介绍,每个周期的“大宗榜”发布,都经过一个科学、系统、严谨的过程,主要包括以下四个阶段:第一阶段,基础数据采集阶段。生意社目前已建成覆盖国民经济8大基础领域的1000多个大宗商品基础数据库,每天通过覆盖全国的300多个信息采集点,实时地获取第一手行情价格信息,形成基础数据库;第二阶段,样本筛选阶段。通过相关算法,每日对大量价格数据进行筛选评估,剔除或纠正异常数据;第三阶段,榜单计算阶段。通过数据计算模型,生成最能真实反映国民经济基础8大领域100多个商品的价格数值,并用科学统计方法进行对比形成初始榜单;第四阶段,审核发布阶段。数据发布前,须在内部进行严格多重审核后,尽最大可能确保数据真实时效性。

  此外,刘心田还认为有其数据有“三大特色”,其一,实现了全品种(能源、化工、橡塑、有色、钢铁等合计58种商品价格监测一览表);其二,多渠道(以现货数据为主,辅以期货数据、电子盘数据);其三,功能化(可显示商品环比、同比涨跌,用涨跌榜的形式清晰反映周期内市场变化),从而有效解决了国内缺少大宗商品市场数据深度加工的现实矛盾。



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