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2025年M2市場規(guī)模

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  2025年M2行業(yè)市場規(guī)模是通過大量的一手調(diào)研和覆蓋主要行業(yè)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(包括目標產(chǎn)品或行業(yè)在指定時間內(nèi)的產(chǎn)量、產(chǎn)值等,具體根據(jù)人口數(shù)量、人們的需求、年齡分布、地區(qū)的貧富度調(diào)查)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息,并通過自主研發(fā)的多個市場規(guī)模和發(fā)展前景估算模型,為客戶提供可靠地市場和細分市場規(guī)模數(shù)據(jù)以及趨勢判斷,協(xié)助客戶判斷目標市場規(guī)模及發(fā)展前景,為市場開發(fā)和市場份額估算提供可靠、持續(xù)的數(shù)據(jù)支持。

  市場規(guī)模不僅僅只是M2產(chǎn)品在某個范圍內(nèi)的市場銷售額,也涵蓋了是用戶量規(guī)模或者銷售量規(guī)模。我們根據(jù)M2所集中的區(qū)域、發(fā)展的階段、用戶數(shù)量進行現(xiàn)有市場的估算;其次,再根據(jù)M2潛在用戶及發(fā)展趨勢對未來市場進行估算。最終,可獲知M2產(chǎn)品市場的總體規(guī)模。

  在M2市場規(guī)模的測算上,我們主要采用了如下幾種方法

  一、源推算法

  即將本行業(yè)的市場規(guī)模追溯到催生本行業(yè)的源行業(yè),通過對源行業(yè)數(shù)據(jù)的解讀,推導(dǎo)出M2行業(yè)的數(shù)據(jù)。

  二、強相關(guān)數(shù)據(jù)推算法

  所謂強相關(guān),可以理解為兩個行業(yè)的產(chǎn)品的銷售有很強的關(guān)系,通過與M2行業(yè)強相關(guān)行業(yè)的分析,印證市場規(guī)模數(shù)據(jù)的準確性。

  三、需求推算法

  即根據(jù)M2產(chǎn)品的目標客戶的需求出發(fā),來測算目標市場的規(guī)模。

  四、抽樣分析法

  即在總體中通過抽樣法抽取一定的樣本,再根據(jù)樣本的情況推斷總體的情況。抽樣方法主要包括:隨機抽樣、分層抽樣、整體抽樣、系統(tǒng)抽樣和滾雪球抽樣等。

  五、典型反推法

  依據(jù)研究團隊對于單個品牌(尤其是龍頭品牌)的銷售額和市場份額的研究,倒推整個行業(yè)的規(guī)模。

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浙商證券:后續(xù)權(quán)益行情的演進或?qū)2有較大影響(20241015/08:28)

浙商證券研報指出,2024年9月金融數(shù)據(jù)中,信貸、社融、M1的特征與前幾個月較為相近,雖然9月末政策邊際轉(zhuǎn)向,但資金尚未落地,尤其是財政等需求端政策仍不確定,企業(yè)盈利及企業(yè)家投資信心仍待修復(fù),信用載體不足的情況下,9月總體信貸投放仍然偏弱。但M2增速迎來了自2023年2月以來的首次反彈,拆分存款結(jié)構(gòu),9月人民幣存款同比增加約1.5萬億,其中非銀存款同比多增1.58萬億,是最大貢獻項,一般而言,9月是銀行沖存款大月,到期理財傾向于回表,一般情況下反映為居民存款,但受924金融政策組合拳等系列政策驅(qū)動,9月末權(quán)益市場行情啟動,有大量理財資金轉(zhuǎn)而進入權(quán)益市場,再疊加其他渠道增量資金同步大量涌入,由于證券公司客戶保證金計入非銀存款,導(dǎo)致9月非銀存款大幅增加。由此,后續(xù)權(quán)益行情的演進也將對M2有較大影響。另外,若10月末出臺增量財政政策,政府債券在發(fā)行環(huán)節(jié)對社融是支撐、對M2是拖累,撥付環(huán)節(jié)對社融無影響,對M2是支撐,因此建議關(guān)注社融、M2的階段性背離。

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