今日欧元与人民币汇率

与美元相比,一季度欧元贬值2.9%、英镑贬值1.8%、人民币贬值3.3%

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2020年第一季度,我国完成的名义GDP约为20.65万亿元人民币,按季度平均汇率折算为2.96万亿美元。同期,法国一季度完成的名义GDP为5768.62亿欧元,按季度平均汇率折算约为6361亿美元。

对此,有很多留言说想知道:这个季度平均汇率是什么,季度平均汇率是从哪里查询的呢,为什么换算GDP要采用平均汇率呢,日元和英镑等与美元的平均汇率是多少呢……。接下来,南生给大家一一解读下。

季度平均汇率的解释、换算过程简介

以咱们中国为例,20.65万亿元人民币的GDP是整个一季度的,并非是某一天的。从这个角度来说,1分3快将一季度中国的GDP换算成美元也应该用“整个一季度的汇率,而不应该用一季度中某一天的汇率”。

因此,经济学家们决定“采用季度中的所有交易日的平均汇款,即季度平均汇率来换算”。其计算方式大致如下:1分3快需要先查询到一季度所有交易日的汇率,比如:1月2日是6.9614元人民币兑换1美元,3月30日是7.0447元人民币兑换1美元,3月31日是7.0851元人民币兑换1美元……

然后相加得出:一季度整体是404.7839元人民币兑换58美元;再接着在等式两边同时除以58,得出是平均汇率是6.979比1,即2020年第一季度平均是6.979元人民币兑换1美元——显然平均汇率是1分3快自己根据单日汇率计算出来的,暂时还没有免费供1分3快查询的官方渠道。

欧元、日元、英镑与美元的季度平均汇率

1分3快可以在国家外汇管理局查询到每个交易日的汇率,然后1分3快自己可以将其换算成季度平均汇率、年度平均汇率。其中,2020年第一季度,人民币与美元的平均汇率是6.979比1,上年同期是6.7468比1。

即在2020年第一季度,平均是6.979元人民币兑换1美元,而在2019年第一季度平均是6.7468元人民币兑换1美元——再简单计算下,1分3快可以发现今年一季度人民币相对于美元贬值了3.3%。

用类似的办法,1分3快可以计算法:2020年第一季度平均是1欧元兑换1.1027元美元,上年同期是平均是1欧元兑换1.1358美元,欧元贬值2.9%;今年一季度平均是1英镑兑换1.2792美元,去年同期平均是1英镑对比1.3026美元,英镑贬值1.8%。

2020年一季度,平均是108.79日元兑换1美元,去年同期平均是110.19日元兑换1美元,日元升值1.3%;今年一季度,平均是72.36印度卢比兑换1美元,去年同期平均是70.49印度卢比兑换1美元,印度卢比贬值2.6%……本文由【南生】整理并撰写,无授权请勿转载、抄袭!

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中国外汇交易中心数据显示:北京时间15:00,美元/人民币参考汇率为6.9838,欧元/人……

来源:FX168

中国外汇交易中心数据显示:北京时间15:00,美元/人民币参考汇率为6.9838,欧元/人民币参考汇率为7.5925,100日元/人民币参考汇率为6.3599,英镑/人民币参考汇率为9.0450

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人民币汇率指数货币篮子权重调整:美元下降,欧元上升

进入市场视野四年的“CFETS人民币汇率指数”再度迎来调整。

中国货币网12月31日发布公告称,为进一步增强CFETS人民币汇率指数货币篮子代表性,中国外汇交易中心计划根据《CFETS人民币汇率指数货币篮子调整规则》(中汇交公告〔2016〕81号),调整CFETS人民币汇率指数货币篮子的权重以及BIS货币篮子人民币汇率指数的货币篮子和权重。新版指数自2020年1月1日起生效。

CFETS人民币汇率指数的篮子货币权重是采用考虑转口贸易因素的贸易权重法计算而得,现版指数采用的是2015年度贸易数据,为进一步增强指数代表性,交易中心采用2018年度贸易数据作为权重进行调整。经历史回溯试算,新版和老版CFETS人民币汇率指数运行趋势基本吻合。

对比旧版,新版CFETS货币篮子中,前十大权重货币的排名没有发生变化,但权重涨跌不一。

其中,美元仍排在首位,但在货币篮子中的权重从0.2240下降到0.2159,欧元位列第二,权重从0.1634上升到0.1740,日元的权重位列第三,比例从0.1153下降0.1116,权重排在第四的港元,比例从0.0428下降到了0.0357,英镑的权重则从0.0316下降到了0.0275,权重排在第六、第七位和第十位的澳元、新西兰元和加元比例均有所上升,权重位列第八和第九的新加坡元、瑞士法郎权重比例下降。

2015年12月,中国外汇交易中心首次发布CFETS人民币汇率指数,主要用来反映人民币对一篮子外国货币加权平均汇率的变动,这一举动也被市场解读为人民币欲脱钩美元,有助于淡化人民币对美元的贬值压力。

2016年末,外汇交易中心将当年与人民币实现直接兑换的11种货币纳入一篮子货币,CFETS货币篮子由13种变为24种,新增篮子货币包括南非兰特、韩元、阿联酋迪拉姆、沙特里亚尔、匈牙利福林、波兰兹罗提、丹麦克朗、瑞典克朗、挪威克朗、土耳其里拉、墨西哥比索。

此外,由于国际清算银行(BIS)2019年4月调整了汇率指数的货币篮子,外汇交易中心计划相应调整BIS货币篮子人民币汇率指数的货币篮子和权重,与现版相比,货币篮子中减少了委内瑞拉玻利瓦尔,新增了冰岛克朗, 权重采用BIS货币篮子权重。

(本文来自澎湃新闻,更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

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美元/人民币参考汇率为7.0423 欧元/人民币参考汇率为7.8604

中国外汇交易中心数据显示:北京时间15:00,美元/人民币参考汇率为7.0423,欧元/人民币参考汇率为7.8604,100日元/人民币参考汇率为6.5217,英镑/人民币参考汇率为9.1294

来源: 亚汇网

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影响人民币汇率权重:美元21.59%、韩元10.68%,那欧元、日元呢?

来源:南生今世说

在一些经济学家的文章中,1分3快经??吹嚼嗨普庋欢位埃何蠢次夜投食中峡焯嵘?,国际收支保持顺差格局,外汇储备总量高等,虽然近期有些贬值,但中期基本稳定、双向波动,长期来看升值的可能性较大。

这意味着:中国的经济“稳中向好”的基本面在支撑着人民币的长期升值前景,但短期或中期却是“基本稳定、双向波动”。为什么得出这个结论呢?这主要是基于影响人民币汇率波动“一篮子”所决定的。

2005年之前,人民币的汇率波动

在1994年以前,中国人民币的汇率一直由国家外汇管理局制定并公布。在1994年4月1日,开始实施以市场供求为基础的单一的、有管理的浮动汇率制,并逐步发展成“盯住美元汇率的联系汇率”。

所谓联系汇率(目前香港仍在使用),指的是一个国家、地区的货币基本与另一个国家、地区的货币挂钩,维持汇率稳定。比如盯着美元,以前也有国家或地区盯着英镑,并与其保持一定的兑换比例。

联系汇率的优点是减少了因投机而引起的汇率波动,减少了经济活动中的不确定性,使个人、企业、政府都有稳定的预期,有利于降低交易成本。但缺陷就是丧失了灵活运用货币政策调整经济的能力。此外,当外部环境发生变化时,联系汇率制度的薄弱环节就会变得明显起来,也就容易成为投机者进攻的对象。

盯住“一篮子货币”的浮动汇率

对中国这样的大国来说,联系汇率的“灵活运用货币政策能力不足”的缺陷是不可接受的,于是在2005年7月21日,,中国汇率法律制度完成了一次历史性地跨越——由原来盯住美元汇率制转变为有管理的浮动汇率制,即人民币的汇率波动要“参考一篮子货币进行调节的有管理的浮动汇率制”。

这个基本原理就是:盯住在全球有较大影响力的国家、地区的货币,并依据这些地区对中国大陆金融、贸易影响程度来分配权重。比如,英国(英镑)在全球的影响力要比韩国(韩元)更大。

但是对中国来说,1分3快和韩国无论在地缘政治、金融联系机密性以及双边贸易上都要比英国更强。如果韩国经济(包括韩元)和英国经济同时波动,且波动幅度一样,那可能韩国对中国的影响更深。

从这个角度来说,在人民币盯住的“一篮子货币”中,1分3快要给韩元更高的权重。澳元也是如此——澳大利亚的综合实力要低于英国,但澳大利亚却是中国的铁矿石、天然气、煤炭的重要进口渠道。澳元的升值或贬值,可能直接或间接影响这些大宗商品的价格,进而影响中国企业的进口成本。

所以,在人民币盯住的“一篮子货币”中,1分3快要给澳元较高的权重。美国不仅和中国贸易联系紧密,而且美元更是“全球硬通货”,所以美元的权重要比其他货币更高,达到了21.59%。欧元紧随其后,占比17.4%。

第三是日元,权重分配比是11.16%;马来西亚林吉特的权重为3.7%,俄罗斯卢布为3.65%,港币为3.57%,泰国泰铢为2.98%,新加坡元为2.82%,加元为2.17%,沙特里亚尔为2.16%,南非兰特为1.48%,瑞士法郎为1.44%……本文由【南生】整理并撰写,无授权请勿转载、抄袭!

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前三季度,人民币、欧元、日元、卢比、卢布与美元的平均汇率分享

与去年同期相比,2019年前三季度全球多个国家的货币相对于美元都出现了贬值。比如欧元,去年前三季度平均是1欧元能兑换1.1942美元。2019年前三季度,1欧元平均只能兑换1.1236美元,贬值幅度为5.9%。

那问题来了,这个平均汇率是怎么计算的呢?英镑、日元、人民币、印度卢比、俄罗斯卢布和美元相比又是什么情况呢?接下来南生为大家解读下。

为什么要计算各国货币与美元的平均汇率呢?

首先解答下,1分3快为什么要计算各国货币与美元的平均汇率呢?其中一个原因就是方便对比各国的经济数据。比如,某年美国创造的GDP是20万亿美元,某个欧洲国家是1万亿欧元,某个亚洲国家是100多万亿卢比。

如果没有汇率,如何得知这三个国家的经济总量谁大谁小呢?其次,在兑换各国经济数据时,也不能随便乱用汇率?;懵适遣煌1涠?,如果A用今天的汇率,B用1月1日的汇率,C用最后一天的汇率,那就乱套了。

因此,1分3快就采用不同周期的平均汇率。将今年上半年德国的GDP转换成美元,那就用今年上半年欧元与美元的平均汇率。将今年前三季度,中国的GDP转换成美元,那也就得用今年前三季度人民币与美元的平均汇率……

如何计算前三季度各货币与美元的汇率?

计算方式其实并不难,1分3快可以查询到各交易日的汇率。如2019年3月28日是1欧元兑换1.2309美元,3月29日是1欧元兑换1.2303美元……,1分3快记录下前三季度所有交易日的欧元与美元的汇率数据。

然后将数据相加,除以交易日数量即可。请记住,是除以“交易日”的数量,不是除以前三季度的“天数”。这样就可以得出,2019年前三季度欧元兑美元的平均汇率是:1.1236比1。

用同样的方式1分3快也可以计算出前三季度人民币与美元的平均汇率:比如1月2日(1月1日是休息日,不是交易日)是6.8482元人民币兑换1美元,1月3日是6.8631元人民币兑换1美元……,9月27日是7.0731元人民币兑换1美元,9月29日(9月28日不是交易日)是7.0729元人民币兑换1美元。

然后将前三季度所有交易日的数据相加,得出是1254.305。再除以前三季度的183个交易日,得出数据是:6.851425683。四舍五入后就是6.8514——即2019年前三季度人民币与美元的平均汇率是:6.8514比1(去年同期是6.5196),同比贬值4.9%。

接着计算,1分3快可以得出前三季度:日元与美元的平均汇率是109.08兑换1美元,与去年同期相比升值0.44%;韩元是1162.18兑换1美元,与去年同期相比贬值6.1%;印度卢比是70.14兑换1美元,贬值4.3%;俄罗斯卢布是61.61兑换1美元,贬值5.1%;1英镑平均汇率1.2731美元,贬值5.8%。本文由【南生】整理并撰写,无授权请勿转载、抄袭!

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人民币汇率上行空间还有多大?李妳:美元疲软 欧元强势 人民币跟随补涨

自低点算起,近两个月人民币汇率反弹已超两千点。近期,人民币汇率相对走强的主要原因有哪些?伴随美元持续回调,人民币汇率后市的上行空间还有多大?对此,建设银行外汇市场分析师李妳分析指出,美元疲软加速,欧元拉升促使人民币跟随境外货币补涨。

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当今世界价值最高的五大货币!欧元、美元都弱爆了

美元和欧元是当今世界上的流通最广泛的几大货币之一,它们的价值极高,一般都是其他国家的货币的几倍乃至几十倍。截止到2018年4月11日,美元对人民币为:1美元=6.2766人民币;欧元对人名币为:1欧元=7.7726人民币。但是和以下五种货币相比,美元和欧元瞬间就弱爆了。

第五:英镑

英镑是英国国家货币和货币单位名称。它主要由英格兰银行发行,最常用的代表符号是。英镑曾是国际结算业务中的计价结算使用最广泛的货币。一战和二战以后,英国经济地位不断下降,逐渐被美元所取代。但由于历史的原因,英国金融业还很发达,英镑在外汇交易结算中还占有非常高的地位。截止到发稿日英镑对人民币的汇率为: 1英镑=8.9218人民币

第四:阿曼里亚尔

阿曼里亚尔是阿曼的流通的法定货币。阿曼位于阿拉伯半岛东南部,是阿拉伯半岛最古老的国家之一。大约在公元前2000年就已广泛进行海上和陆路贸易活动,阿曼也成为当时阿拉伯半岛的造船中心。截止到今日,阿曼里亚尔对人民币的汇率为:1阿曼里亚尔=16.3101人民币

第三:巴林第纳尔

巴林第纳尔目前是世界上最贵的货币之一,它是巴林王国的法定货币,同等价值大约是美元的3.3250倍;欧元的2.7133倍;人民币的16.6607倍。截止到今天,1巴林第纳尔等于16.6607元。

第二:马耳他里拉

马耳他里拉是马耳他共和国原来的法定货币,现在该国已经采用了欧元。马耳他里拉是全世界价值第二高的流通货币。截至2015年4月1日,1马耳他里拉可兑换3.3746美元,相当于18.8753元人民币。

第一:科威特第纳尔

科威特第纳尔是当今世界上价值最高的货币,它是科威特国家的法定货币,科威特第纳尔有硬币与纸钞两种型式,由于它的价值极高,因此它的面额最大的也只有20第纳尔的纸钞,不过这已经相当于四百多元人名币了。截止到今日,1科威特第纳尔=20.9523元人民币。

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虚惊一???可能!人民币汇率2天涨113个点!

5月26日,据行情走势图显示,今天,离岸人民币汇率“高开高走”,小幅上涨,一度还上探至7.1346。

5月26日—5月27日(10时23分),2个交易日,离岸人民币汇率累计涨了113个基点。那么,人民币汇率向7.16挺进,并有下破之意,只是“虚惊一场”?

从目前来看,确实是“虚进一场”!在昨天(5月25日),离岸人民币汇率最低已经跌至7.1587,可是,最终收于7.1451。

紧接着,第二天,即5月26日,离岸人民币汇率“高开高走”,继续小涨,逐渐偏离7.16。

这两天,对于人民币汇率“小涨”,以及偏离7.16,小编觉得,它有两个原因:1、德国经济数据符合市场预期,可控,推动欧元汇率上涨。2、美元指数“止升”。

在昨天,德国方面公布了第一季度季调后GDP季率终值和第一季度末季调GDP年率终值。

具体数据显示,德国第一季度季调后GDP季率终值为-2.2%,预期值为-2.2%,前值为-2.2%;德国第一季度末季调GDP年率终值为-1.9%,预期值为-1.9%,前值为1.9%。

从数据上看,尽管德国第一季度季调后GDP季率终值和第一季度末季调GDP年率终值为“负值”,但是,与预期值和前值相比,它不但符合“预期”,也没有进一步“恶化”。

由于德国第一季度的GDP数据没有“恶化”,所以,才导致欧元汇率小幅上涨。大家都知道,欧元和人民币汇率运行同步,即“同涨同跌”,所以,在德国经济数据符合市场预期的情况下,为人民币汇率上涨起到一定的作用。

除此之外,昨天,美元指数“止升”,今天小涨,也是导致离岸人民币汇率偏离7.16的一个原因。

据行情走势图显示,昨天,美元指数收了一根“十字阳线”,最高已经涨至99.995附近,但是,最终收于99.780。

美元指数在昨天受到中短期均线的压制无力继续上涨,今天,美元指数开始“转跌”,截至目前为止(11时3分),已经涨了98个基点。

那么,人民币汇率在德国经济数据利好,以及美元指数下跌的影响下,未来,人民币汇率会怎么走,是继续上涨,还是会下跌呢?

对此,瑞银首席中国经济学家汪涛今日在媒体电话会上表示,人民币近日受意料之外的消息影响而贬值,但预计今年人民币兑美元汇率在7上下浮动,不会有明显的贬值。

她指出,由于中国强调人民币汇率稳定,全球经济动荡时更需要一个稳定的锚;中美一阶段协议还在执行中,人民币保持稳定也是其中的内容;在目前的冲击下出境游会大幅下跌,将导致中国经常项目顺差上升;虽有资金外流,但海外投资者对中国市场抱有期望,现在都是正资金流入,尤其是债券市场,而出境资本又受管制。

因此,从汪涛所表达的内容来看,未来,人民币汇率维持在“7”上下波动的概率较大,即不可能出现大跌,也不可能出现大涨。所以,人民币汇率向7.16挺进,并有下破之意,可能只是“虚惊一场”

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欧元对人民币汇率变动影响力度为17.4%,那美元、日本、韩元呢?

今天(5月23日),大概是1美元兑换7.1269元人民币。前不久大概是1美元兑换7元人民币,在2019年大部分时间都是不到7元人民币兑换1美元……??梢运等嗣癖业幕懵识际窃诓欢媳浠械?。

不知道有多少网友曾这样想过——当前人民币汇率采取的是“盯住一篮子货币”,那美元、欧元、日元、韩元、加元、俄罗斯卢布、新加坡元、英镑等其他货币对人民币汇率变动的影响力度有多大呢?

前四名:美元、欧元、日本、韩元

2005年7月21日,人民币的汇率波动由以前“盯住美元汇率”转变成“参考一篮子货币,进行调节的有管理的浮动汇率制”。这一篮子货币中不仅有美元、欧元、英镑、日元等发达国家、地区的货币。

还有俄罗斯、马来西亚、泰国、南非、沙特等发展中国家的货币,甚至还包括中国香港的港币。那这些货币对人民币汇率影响的力度有多大呢(专业名称叫权重,通俗地说就是影响人民币汇率变动的力度)?

南生(就是小编我)查询到,美元对人民币汇率变动的影响力度最大,权重分配为21.59%。毕竟美元是当前最通用的国际性货币,而且中美两国经贸关系相对紧密。第二名是欧元,分配的权重为17.4%。

虽然分配给美元的影响权重最高,但与之前的22.4%相比,已经下调了不少。相反,欧元的权重却从之前的16.34%上调为17.40%。这意味着与美国相比,中国与欧元区的经贸联系上升趋势更加快速。

第三名是日元,分配的权重为11.16%;第四名是韩元,分配的权重为10.68%——韩国经济影响力远低于英国,为什么韩元的权重要比英镑更高呢?这主要是因为,中韩两国的经济、贸易更为紧密。英国和韩国经济如果同时发生异动,韩国会比英国对中国的影响更大。

换言之,这个影响力度(权重)的分配主要是依据这些国家、地区对中国大陆金融、贸易影响程度来分配的?;谕牡览?,澳大利亚的综合实力远低于英国,但澳大利亚的铁矿石、煤炭等资源价格变动会影响到中国经济,使得澳元对人民币的影响力度也超过了英镑。

卢布等其他部分货币的权重分配

马来西亚林吉特的权重为3.7%,俄罗斯卢比被分配的权重为3.65%,港币被分配的权重为3.57%,泰国泰铢被分配的权重为2.98%,新加坡元被分配的权重为2.82%,英镑为2.75%,加元为2.17%,沙特里亚尔为2.16%,南非南特为1.47%,瑞士法郎是1.44%。

“一篮子”货币,并非是全部货币。有些国家经济规模也不小,但可能暂时对中国的经济,贸易影响程度较低,还未被加进“篮子”中,但不排除以后修正数据时,再放进来。本文由【南生】整理并撰写,无授权请勿转载、抄袭!

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