Bản xem trước bảng lương phi nông nghiệp tháng 10 của Hoa Kỳ: Phân tích phản ứng của giá vàng trước những bất ngờ của NFP

• Bảng lương phi nông nghiệp tại Hoa Kỳ dự kiến ​​sẽ tăng 115.000 vào tháng 10.
• Vàng có khả năng phản ứng mạnh hơn với báo cáo việc làm đáng thất vọng so với báo cáo lạc quan.
• Mối tương quan nghịch đảo giữa giá vàng và bất ngờ về NFP suy yếu đôi chút vào giờ thứ tư sau khi công bố.

Theo lịch sử, báo cáo việc làm của Hoa Kỳ có tác động như thế nào đến định giá vàng? Trong bài viết này, chúng tôi trình bày kết quả từ một nghiên cứu trong đó chúng tôi phân tích phản ứng của cặp XAU/USD đối với 35 bản in NFP trước đó *.

Chúng tôi trình bày những phát hiện của mình khi Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS) chuẩn bị công bố báo cáo việc làm tháng 10 vào thứ sáu, ngày 1 tháng 11. Dự kiến ​​sẽ có 115.000 việc làm trong Bảng lương phi nông nghiệp tăng sau mức tăng 254.000 việc làm mạnh hơn dự kiến ​​được ghi nhận vào tháng 9.

Phương pháp luận

Chúng tôi đã vẽ biểu đồ phản ứng của giá vàng đối với bản in NFP ở các khoảng thời gian 15 phút, một giờ và bốn giờ sau khi phát hành. Sau đó, chúng tôi so sánh phản ứng của giá vàng với độ lệch giữa kết quả phát hành NFP thực tế và kết quả dự kiến.

Chúng tôi đã sử dụng Lịch kinh tế FXStreet để biết dữ liệu về độ lệch vì nó chỉ định một điểm lệch cho mỗi bản phát hành dữ liệu kinh tế vĩ mô để cho thấy độ lệch lớn như thế nào giữa bản in thực tế và sự đồng thuận của thị trường. Ví dụ, dữ liệu NFP tháng 4 (2024) đã bỏ lỡ kỳ vọng của thị trường là 243.000 với biên độ lớn và độ lệch là -1,28. Mặt khác, bản in NFP tháng 9 (2023) là 246.000 so với kỳ vọng của thị trường là 170.000 là một bất ngờ tích cực với độ lệch là 2,66 cho bản phát hành cụ thể đó. Bản in NFP tốt hơn dự kiến ​​được coi là diễn biến tích cực của USD và ngược lại.

Cuối cùng, chúng tôi đã tính toán hệ số tương quan (r) để tìm ra khung thời gian nào vàng có mối tương quan mạnh nhất với bất ngờ NFP. Khi r tiến tới -1, nó cho thấy có mối tương quan âm đáng kể, trong khi mối tương quan dương đáng kể được xác định khi r tiến tới 1. Vì vàng được định nghĩa là XAU/USD, nên chỉ số NFP lạc quan sẽ khiến nó giảm nhẹ và chỉ ra mối tương quan âm.

Kết quả

Có 9 bất ngờ NFP tiêu cực và 26 bất ngờ tích cực trong 35 lần phát hành trước đó, không bao gồm dữ liệu cho tháng 3 năm 2023. Trung bình, độ lệch là -0,61 đối với các bản in gây thất vọng và 1,4 đối với các số liệu mạnh. 15 phút sau khi phát hành, giá vàng tăng trung bình 7,02 đô la nếu số liệu NFP không đạt được sự đồng thuận của thị trường. Mặt khác, giá vàng giảm trung bình 5,31 đô la đối với các bất ngờ tích cực. Phát hiện này cho thấy phản ứng tức thời của các nhà đầu tư có thể sẽ có ý nghĩa hơn đối với bản in yếu hơn dự báo.

Hệ số tương quan mà chúng tôi tính toán cho các khung thời gian khác nhau được đề cập ở trên không đủ gần với -1 để được coi là có ý nghĩa. Hệ số tương quan âm mạnh nhất được thấy ở phút thứ 15 và một giờ, với r ở mức khoảng -0,57. Bốn giờ sau khi phát hành, r tăng cao hơn về phía -0,48.

Một số yếu tố có thể xuất hiện để làm suy yếu nhẹ mối tương quan nghịch đảo của vàng với các bất ngờ của NFP. Vài giờ sau khi NFP được công bố vào thứ sáu, các nhà đầu tư có thể tìm cách chốt lời theo giá cố định của London, khiến vàng đảo ngược hướng đi sau phản ứng ban đầu.

Quan trọng hơn, các chi tiết cơ bản của báo cáo việc làm, chẳng hạn như lạm phát tiền lương, được đo bằng Thu nhập trung bình theo giờ và Tỷ lệ tham gia lực lượng lao động, có thể tác động đến phản ứng của thị trường. Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (Fed) bám vào cách tiếp cận phụ thuộc vào dữ liệu của mình và bản in NFP tiêu đề, kết hợp với các dữ liệu khác này, có thể thúc đẩy giá thị trường của hành động chính sách tiếp theo của Fed.

Ngoài ra, việc điều chỉnh các số liệu trước đó có thể làm sai lệch tác động của dữ liệu mới công bố. Ví dụ, NFP vào tháng 2 năm 2024 tăng 275.000 và vượt xa kỳ vọng của thị trường là 200.000. Tuy nhiên, mức tăng 335.000 của tháng 1 đã được điều chỉnh giảm xuống còn 229.000, không cho phép USD hưởng lợi từ số liệu lạc quan của tháng 2.

Eren Sengezer