由S&P Global（以前称为IHS Markit）和ISM提供的两套不同的美国商业状况调查的主要区别。这些区别可能导致调查结果之间的差异，并为调查产生不同的使用案例。

S&P Global PMI（全球采购经理人指数）是由S&P Global编制的一系列指数，用于衡量全球超过40个经济体的商业状况。

S&P Global PMI是什么？最新数据，全球经济增长在2024年11月加速

ISM提供的PMI（Purchasing Managers' Indexes，采购经理人指数）是衡量制造业和非制造业（服务业）商业状况的领先经济指标。

关于ISM PMI，了解ISM PMI的统计样本

主要区别

1、经济覆盖范围：理论上，ISM调查覆盖整个美国经济，而S&P Global调查覆盖约70%，但后者可以提供更好的企业表现指导，因为它排除了政府部门。

2、调查职位和职能：ISM调查基于采购和供应主管的数据，而S&P Global PMI数据基于更广泛的职位，如CEO和CFO参与调查，这有助于调查超越主要雇佣采购主管的行业（主要是制造、零售和政府部门）。

3、公司规模：ISM调查受访者限于大公司（因为只有大公司倾向于有专门的采购主管），S&P Global数据可以提供更全面的规模覆盖，为小型、中型和大型公司提供更详细的趋势洞察。

4、地理覆盖：S&P Global问卷特别要求公司将其报告限制在美国业务，而据我们所知，ISM问卷没有包括此限制。这对跨国公司尤其重要，他们理论上可能会报告他们的全球而非仅美国业务。

5、样本大小：S&P Global PMI调查每月从1300多家美国公司收集数据，而ISM调查的报告样本大小为600-700。更大的样本产生更稳定的数据，意味着更低的噪声比率，并也有助于更详细的数据细分。

6、行业细节：更大的S&P Global样本允许更详细地分析制造业和服务业的子行业级别的商业状况。例如，制造业数据为耐用消费品和非耐用消费品以及中间产品（即制造投入供应给其他生产者的制造品）和投资产品（即工厂、机械和其他资本设备）提供。

7、调查问卷：S&P Global调查包括比ISM调查更多与通胀相关的问题，以及更少的采购特定问题，这些问题通常与非制造商无关。

8、季节性调整：ISM使用X12-ARIMA过程的预测季节调整因子，而S&P Global调查使用实际X12-ARIMA季节因子与内部系统相结合，以提供更平滑的数据系列，从而进一步提高信噪比。

9、响应加权：ISM面板是“自我加权”的，而S&P Global调查使用额外的加权系统，以确保大公司和大行业对调查结果的贡献比小公司和小行业更多。

10、主要PMI计算：在主要PMI计算中使用不同的加权系统。

11、数据历史：ISM调查的数据历史比S&P Global PMI更长，特别是制造业。S&P Global制造业数据从2007年开始可用，而ISM从1948年开始。S&P Global服务业PMI数据从2009年开始可用，而ISM非制造业数据从1997年开始可用。

12、国际可比性：使用与其他国家为其他国家生产的PMI一致的方法意味着只有S&P Global美国调查可以直接与S&P Global在世界其他40多个经济体生产的其他调查进行比较。

调查表现

在分析ISM和S&P Global调查的表现时，为了简洁起见，我们在此仅考虑产出趋势。这些数据系列理论上与可比的官方措施最密切相关，有助于GDP的变化，因此往往是市场最密切关注和预期的。

制造业

我们首先注意到，自2010年以来，ISM的制造业产出指数显示出比S&P Global指数更大的月度波动。自2010年以来，ISM指数相对于其三个月滚动平均值的变化范围为1.1个指数点。

相比之下，S&P Global的这一数字为0.8个指数点。

因此，后者显示出更平滑的趋势，更容易识别转折点，即更高的信噪比。S&P Global PMI的相对较低波动性在非季节调整数据中也很明显，这表明至少部分是由于相对于ISM调查的较大样本规模。

其次，与官方制造业产出衡量标准和S&P Global调查相比，ISM数据在2016-18年期间出现了显著的分歧。这一点已由美国宏观经济顾问进行了更详细的探讨，研究结果指向ISM数据的结构性断裂。

就调查数据准确预测可比的官方数据而言，我们将调查产出指数与官方数据三个月对三个月的百分比变化进行比较，因为这显示的波动性小于月度变化，同时避免了年度百分比变化的滞后。

S&P Global制造业PMI产出指数与美联储发布的官方制造业产出衡量为73%。相比之下，同一时期，ISM制造业产出指数的相关性较低，为64%。

服务业

在服务业领域，ISM和S&P Global调查之间的分歧更为显著。

首先，自2010年以来，ISM的指数显示出比S&P Global指数更大的月度波动。自2010年以来，ISM指数相对于其三个月滚动平均值的变化范围为1.4个指数点。

相比之下，S&P Global服务PMI为0.8个指数点。因此，后者显示出更平滑的趋势，更容易识别转折点，即更高的信噪比。S&P Global PMI的相对较低波动性在非季节调整数据中也很明显，这再次表明，降低的波动性至少部分是由于相对于ISM调查的较大样本规模。

其次，自2010年以来，ISM的商业活动指数往往高于S&P Global指数，平均为58.7，而S&P Global指数为54.3。尚不清楚造成这种分歧的原因，尽管这可能部分是由于ISM调查更广泛地覆盖了政府提供的服务，这些服务受经济周期影响较小，实际上往往与经济周期相反。

我们可以通过使用标准差对数据进行标准化，更好地比较两个服务业商业活动（产出）指数。

两个服务业调查在2022年出现显著分歧，当时S&P Global服务业指数跌至ISM之下。这归因于S&P Global数据中金融服务部门的显著下滑，这与官方GDP数据中金融服务在同一时期的类似下滑相对应（反过来与利率上升导致的金融条件收紧有关），但在ISM数据中没有出现，我们推测这可能是由于金融服务部门缺乏采购和供应主管。

为了衡量两个服务业调查与官方数据的表现，我们将调查的商业活动指数与官方数据三个月对三个月的百分比变化进行比较，因为这显示的波动性小于月度变化，同时避免了年度百分比变化的滞后。

然而，由于行业覆盖范围的差异，比较变得复杂。此外，更详细的GDP数据可能受到重大修订的影响。

尽管如此，我们观察到，S&P Global PMI数据似乎已经准确地预测了与同类行业GDP覆盖范围强劲的下滑，以及2020年中期至2022年初记录的强劲增长。PMI和官方GDP增长随后都出现了波动，但需要注意的是，服务业GDP数据可能会被修订。

自2010年以来，S&P Global服务PMI与类似GDP的相关性为51%，但如果使用两个季度移动平均来平滑GDP数据，则上升到65%。

转向ISM数据，自2010年以来的比较显示，只有最广泛的相关性。ISM系列的波动性进一步导致识别GDP趋势的问题，而非制造业指数仅与类似GDP的相关性为46%，如果使用两个季度平均平滑GDP数据，则上升到51%。