แนวโน้มเศรษฐกิจมหภาคเข้าสู่ H2 2026

ปัจจัยมหภาค 3 ประการเป็นตัวกำหนดทิศทางของ H2 ได้แก่ อัตราเงินเฟ้อทั่วไปที่เร่งตัวขึ้นสวนทางกับอัตราเงินเฟ้อพื้นฐานที่ขยับขึ้นอย่างช้าๆ, การคาดการณ์ระยะยาวที่แทบไม่มีการเปลี่ยนแปลง และตลาดแรงงานที่ปรับตัวดีขึ้นจากฐานที่เล็กลง นอกจากนี้ยังมีราคาตลาดอีก 2 ส่วนที่สะท้อนสถานการณ์ ได้แก่ เส้นอัตราผลตอบแทนพันธบัตร Treasury ที่มีความชันลดลง (flattening) จากช่วงอายุสั้น และตลาดหุ้นที่เคลื่อนไหวโดยไม่มีความสัมพันธ์ที่ชัดเจนกับกฎทางมหภาค หน้าเพจนี้แสดงข้อมูลทั้ง 5 ส่วนพร้อมข้อมูลล่าสุด และปฏิทินของ H2 ว่ามีเหตุการณ์ใดเกิดขึ้นเมื่อใด รวมถึงตัวเลขที่แต่ละครั้งต้องแสดงออกมาเพื่อเปลี่ยนสถานการณ์ปัจจุบัน ทุกตัวเลขเป็นผลลัพธ์จากการสืบค้นข้อมูล (stored query) คุณสามารถขยายส่วนต่างๆ เพื่อดูคำสั่ง SQL ที่ใช้ได้

อัตราเงินเฟ้อทั่วไปเร่งตัวขึ้น ขณะที่เงินเฟ้อพื้นฐานขยับขึ้นเพียงเล็กน้อย

ดัชนี CPI ทั่วไปครอบคลุมตะกร้าสินค้าอุปโภคบริโภคทั้งหมด ส่วน CPI พื้นฐานจะตัดหมวดอาหารและพลังงานซึ่งเป็นสองกลุ่มที่มีความผันผวนสูงสุดออก การเปรียบเทียบนี้ช่วยแยกความผันผวนออกจากแนวโน้มหลักที่เปลี่ยนแปลงอย่างช้าๆ BLS จะเผยแพร่ดัชนีเป็นรายเดือน โดยจะประกาศหลังจากเดือนที่วัดค่าประมาณสองสัปดาห์ ตารางด้านล่างคำนวณอัตราการเปลี่ยนแปลงแบบ year-over-year โดยตรงจากระดับดัชนี ไม่ได้ใช้ค่าที่คำนวณไว้ล่วงหน้า

SELECT toString(date) AS period_start,
    round(cpi, 1) AS cpi_index,
    round((cpi / any(cpi_prior) - 1) * 100, 1) AS cpi_yoy_pct,
    round((cpi_core / any(core_prior) - 1) * 100, 1) AS core_yoy_pct,
    round(cpi_yoy_pct - first_value(cpi_yoy_pct) OVER (ORDER BY date), 1) AS accel_since_jan_pts
FROM global_markets.inflation
INNER JOIN (
    SELECT date + INTERVAL 1 YEAR AS match_date, cpi AS cpi_prior, cpi_core AS core_prior
    FROM global_markets.inflation
    WHERE date >= toDate('2025-01-01') AND date <= toDate('2025-06-01')
) AS p ON date = p.match_date
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-01')
GROUP BY date, cpi, cpi_core
ORDER BY date

CPI ทั่วไปเพิ่มขึ้น 2.4% แบบ year-over-year ในเดือนมกราคม และแตะระดับสูงสุดที่ 4.2% ในเดือนพฤษภาคม ซึ่งเป็นการเร่งตัวขึ้น 1.8 percentage points จากการประกาศข้อมูลห้าครั้ง ก่อนที่การประกาศในช่วงกลางเดือนกรกฎาคมจะระบุว่าเดือนมิถุนายนอยู่ที่ 3.5% ขณะที่ CPI พื้นฐานขยับจาก 2.5% เป็น 2.6% จากข้อมูลทั้งหกครั้ง การที่อัตราเงินเฟ้อทั่วไปพุ่งสูงกว่าเงินเฟ้อพื้นฐานเป็นลักษณะเฉพาะของข้อมูลที่บ่งชี้ว่า องค์ประกอบที่มีความผันผวนกำลังเป็นตัวขับเคลื่อนหลัก ตารางนี้ไม่สามารถระบุได้ว่าคือองค์ประกอบใด และหน้านี้ก็ไม่ได้ระบุไว้เช่นกัน

ความแตกต่างของข้อมูลเริ่มขึ้นอย่างชัดเจน ในเดือนมกราคมและกุมภาพันธ์ ข้อมูลทั้งสองชุดมีค่าใกล้เคียงกัน โดยอัตราเงินเฟ้อทั่วไปต่ำกว่าเงินเฟ้อพื้นฐานเล็กน้อย จุดที่ข้อมูลทั้งสองตัดกันคือเดือนมีนาคม โดยอัตราเงินเฟ้อทั่วไปพุ่งขึ้นไปที่ 3.3% เทียบกับเงินเฟ้อพื้นฐานที่ 2.6% และช่องว่างนี้ขยายกว้างขึ้นอย่างต่อเนื่องจนถึงเดือน 4.2% เทียบกับ 2.8% ในเดือนพฤษภาคม อย่างไรก็ตาม ในเดือนมิถุนายนรูปแบบดังกล่าวได้เปลี่ยนไป โดยอัตราเงินเฟ้อทั่วไปลดลงมาอยู่ที่ 3.5% ในขณะที่เงินเฟ้อพื้นฐานลดลงมาอยู่ที่ 2.6% ซึ่งเป็นการลดช่องว่างครั้งแรกนับตั้งแต่มีการตัดกันของข้อมูล

อัตราการเปลี่ยนแปลงแบบ year-over-year เป็นการรวมข้อมูลย้อนหลังสิบสองเดือน ส่วนการเปลี่ยนแปลงแบบ month-over-month จะช่วยระบุทิศทางการเคลื่อนไหวได้แม่นยำกว่า:

SELECT toString(date) AS period_start,
    round((cpi / any(cpi_prev) - 1) * 100, 2) AS headline_mom_pct,
    round((cpi_core / any(core_prev) - 1) * 100, 2) AS core_mom_pct
FROM global_markets.inflation
INNER JOIN (
    SELECT date + INTERVAL 1 MONTH AS match_date, cpi AS cpi_prev, cpi_core AS core_prev
    FROM global_markets.inflation
    WHERE date >= toDate('2025-12-01') AND date <= toDate('2026-05-01')
) AS p ON date = p.match_date
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-01')
GROUP BY date, cpi, cpi_core
ORDER BY date

เดือนมีนาคมมีการเปลี่ยนแปลงของอัตราเงินเฟ้อทั่วไปรายเดือนที่สูงที่สุดในครึ่งปีนี้ที่ 0.87% ตามมาด้วยเดือนเมษายนที่ 0.64% ส่วนการเปลี่ยนแปลงรายเดือนของเงินเฟ้อพื้นฐานยังคงอยู่ในระดับต่ำตลอดช่วง โดยเดือนเมษายนอยู่ที่ 0.38% ซึ่งเป็นค่าที่แข็งแกร่งที่สุดในบรรดาห้าเดือน การเร่งตัวขึ้นในช่วงฤดูใบไม้ผลิปรากฏให้เห็นชัดเจนในการประกาศอัตราเงินเฟ้อทั่วไปรายเดือนสองครั้ง แต่แทบไม่ปรากฏให้เห็นในชุดข้อมูลเงินเฟ้อพื้นฐาน

การคาดการณ์: ความเชื่อมั่นยังคงที่

การคาดการณ์เงินเฟ้อคืออัตราเงินเฟ้อเฉลี่ยที่แบบจำลองหรือราคาตลาดคาดการณ์ไว้ในช่วงหนึ่งปี ห้าปี หรือสิบปีข้างหน้า คำว่า "Anchored" เป็นคำย่อที่ใช้เรียกรูปแบบเฉพาะ กล่าวคือ การคาดการณ์ระยะสั้นจะผันผวนตามตัวเลขที่ประกาศล่าสุด ในขณะที่การคาดการณ์ระยะยาวจะยังคงที่ ข้อมูลชุดด้านล่างนี้อ้างอิงจากแบบจำลองและจัดทำเป็นรายเดือน

SELECT toString(date) AS period_start,
    round(model_1_year, 2) AS exp_1y_pct,
    round(model_5_year, 2) AS exp_5y_pct,
    round(model_10_year, 2) AS exp_10y_pct
FROM global_markets.inflation_expectations
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
ORDER BY date

การคาดการณ์ระยะหนึ่งปีมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมาก โดยอยู่ที่ 2.59% ในเดือนมกราคม 3.54% ในเดือนพฤษภาคม และ 3.02% ในเดือนมิถุนายน แต่การคาดการณ์ระยะสิบปีแทบไม่มีการเคลื่อนไหว โดยอยู่ที่ 2.33% ถึง 2.49% ส่วนระยะห้าปีมีค่าใกล้เคียงกับระยะสิบปี โดยอยู่ที่ 2.34% ในเดือนมกราคม และ 2.54% ในเดือนมิถุนายน ตลาดได้ปรับราคาเงินเฟ้อของปีถัดไปใหม่ แต่ไม่ได้ปรับเปลี่ยนการคาดการณ์สำหรับทศวรรษหน้า

ช่วงเวลาดังกล่าวสอดคล้องกับข้อมูลกลุ่ม CPI โดยตัวเลขต่ำที่ 2.29% ของระยะหนึ่งปีเกิดขึ้นในเดือนมีนาคม และการพุ่งขึ้นเป็น 3.26% ในเดือนเมษายน เป็นผลมาจากการเร่งตัวของ CPI ในเดือนมีนาคม หน้านี้บันทึกเพียงลำดับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น สำหรับรายละเอียดว่าตลาดพันธบัตรบีบอัดราคาเหล่านี้ให้เป็นตัวเลขเดียวได้อย่างไร และ Yield Curve ที่ติดลบคืออะไร โปรดดูที่ คำอธิบายส่วนต่าง 2s10s

เส้นอัตราผลตอบแทนบ่งบอกอะไรเกี่ยวกับ Fed?

ตั๋วเงินคลังอายุ 3 เดือนมีระดับใกล้เคียงกับอัตราดอกเบี้ยนโยบายปัจจุบันของ Federal Reserve มากที่สุด ส่วนพันธบัตรอายุ 2 ปี สะท้อนถึงแนวโน้มอัตราดอกเบี้ยที่คาดการณ์ในช่วง 2 ปีข้างหน้า และพันธบัตรอายุ 10 ปี มีการบวก term premium ซึ่งเป็นผลตอบแทนส่วนเพิ่มจากการถือครองตราสารระยะยาว คณะทำงานใช้ข้อมูลตัวเลขล่าสุดของทั้งสามรายการ ณ สิ้นเดือนของทุกเดือน

SELECT toString(toStartOfMonth(date)) AS period_start,
    round(argMax(yield_3_month, date), 2) AS y3m_pct,
    round(argMax(yield_2_year, date), 2) AS y2_pct,
    round(argMax(yield_10_year, date), 2) AS y10_pct,
    round(argMax(yield_10_year, date) - argMax(yield_2_year, date), 2) AS spread_2s10s_pct,
    round(argMax(yield_2_year, date) - argMax(yield_3_month, date), 2) AS y2_minus_bill_pct,
    round(round(argMax(yield_2_year, date), 2) - first_value(round(argMax(yield_2_year, date), 2)) OVER (ORDER BY toStartOfMonth(date)), 2) AS y2_chg_since_jan,
    round(round(argMax(yield_10_year, date), 2) - first_value(round(argMax(yield_10_year, date), 2)) OVER (ORDER BY toStartOfMonth(date)), 2) AS y10_chg_since_jan
FROM global_markets.treasury_yields
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date < toDate('2026-07-01')
  AND yield_2_year IS NOT NULL AND yield_10_year IS NOT NULL AND yield_3_month IS NOT NULL
GROUP BY toStartOfMonth(date)
ORDER BY period_start

อัตราผลตอบแทนตั๋วเงินคลังไม่มีการเปลี่ยนแปลงเลยตลอด 5 เดือน โดยในช่วงสิ้นเดือนทุกเดือนจนถึงเดือนพฤษภาคมมีค่าต่างจาก 3.67% เพียงไม่กี่จุดทศนิยม จากนั้นปรับขึ้นไปที่ 3.87% ในเดือนมิถุนายน สำหรับพันธบัตรอายุ 2 ปี มีการเคลื่อนไหวตลอดช่วงครึ่งปี โดยลดลงไปอยู่ที่ 3.38% ณ สิ้นเดือนกุมภาพันธ์ จากนั้นปรับตัวสูงขึ้นทุกสิ้นเดือน และปิดที่ระดับสูงกว่าเดือนมกราคมอยู่ 4.14% ถึง 0.62 percentage points ในขณะที่พันธบัตรอายุ 10 ปี เพิ่มขึ้นเพียง 0.18 points ในช่วงเวลาเดียวกัน ส่งผลให้ส่วนต่าง 2s10s แคบลงจาก 0.74 เหลือ 0.3 points ซึ่งเป็นระดับที่แคบที่สุด ณ สิ้นเดือนในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา เจาะลึกเส้นอัตราผลตอบแทนในช่วง H1 ติดตามส่วนต่างนี้แบบรายวัน

คอลัมน์ส่วนต่างระหว่างพันธบัตรอายุ 2 ปีกับตั๋วเงินคลังคือตัวบ่งชี้ทิศทางของ Fed หากค่าเป็นลบ หมายความว่าอัตราดอกเบี้ยนโยบายเฉลี่ยที่ตลาดคาดการณ์ไว้สำหรับ 2 ปีข้างหน้าต่ำกว่าระดับปัจจุบัน ซึ่งหมายถึงการปรับลดดอกเบี้ยตามหลักคณิตศาสตร์ โดยตัวเลขอยู่ที่ -0.15 และ -0.29 points ในเดือนมกราคมและกุมภาพันธ์ และเปลี่ยนเป็นบวกในเดือนมีนาคม ซึ่งเป็นเดือนเดียวกับที่ดัชนี CPI หลักเร่งตัวขึ้น และปิดช่วงครึ่งปีที่ 0.27 points ตลาดเริ่มต้นช่วงครึ่งปีด้วยการคาดการณ์แนวทางดอกเบี้ยที่ต่ำกว่า แต่จบช่วงด้วยการคาดการณ์ที่สูงขึ้น สอดคล้องกับการเร่งตัวของ CPI และการพุ่งขึ้นของความคาดการณ์ระยะหนึ่งปีในเดือนเมษายน

ตลาดแรงงาน: ตัวเลขที่ดูดีขึ้นบนฐานที่เล็กลง

อัตราการว่างงานคือสัดส่วนของผู้ที่อยู่ในกำลังแรงงานและกำลังหางานทำ ส่วนอัตราการมีส่วนร่วมในกำลังแรงงานคือสัดส่วนของประชากรวัยผู้ใหญ่ที่มีงานทำหรือกำลังหางานทำ ข้อมูลทั้งสองชุดมาจากผลสำรวจครัวเรือนรายเดือนของ BLS ซึ่งควรพิจารณาควบคู่กัน เนื่องจากอัตราการว่างงานที่ลดลงอาจเกิดขึ้นพร้อมกับการที่ผู้คนออกจากกำลังแรงงาน ซึ่งตัวหารที่ลดลงมีส่วนทำให้ตัวเลขดูดีขึ้น ส่วนค่าจ้างเฉลี่ยต่อชั่วโมงมาจากผลสำรวจผู้ประกอบการ โดยมีหน่วยเป็นดอลลาร์ต่อชั่วโมง

SELECT toString(date) AS period_start,
    unemployment_rate,
    labor_force_participation_rate AS participation_pct,
    round(avg_hourly_earnings, 2) AS avg_hourly_earnings,
    toString(toDate(_ingest_time)) AS arrived_here
FROM global_markets.labor_market
WHERE date >= toDate('2026-01-01') AND date <= toDate('2026-06-30')
ORDER BY date

อัตราการว่างงานสิ้นสุดช่วงครึ่งปีที่ 4.2% ซึ่งเป็นระดับที่ต่ำที่สุดในรอบหกเดือน แต่ในขณะเดียวกันอัตราการมีส่วนร่วมในกำลังแรงงานกลับลดลงจาก 62.1% เป็น 61.5% ในช่วงเวลาเดียวกัน กล่าวคือ อัตราการว่างงานปรับตัวดีขึ้นในขณะที่สัดส่วนกำลังแรงงานที่วัดได้กลับลดลง ตารางนี้แสดงเพียงความเคลื่อนไหวที่สอดคล้องกันเท่านั้น ค่าจ้างเฉลี่ยต่อชั่วโมงเพิ่มขึ้นจาก $37.17 เป็น $37.64

ทิศทางของค่าจ้างมีความผันผวนในช่วงต้นและช่วงปลาย โดยอยู่ที่ 4.3% ในเดือนมกราคม และแตะระดับสูงสุดของครึ่งปีที่ 4.4% ในเดือนกุมภาพันธ์ จากนั้นมีตัวเลขในช่วงฤดูใบไม้ผลิสามครั้งที่สูงกว่าระดับต่ำสุดในเดือนมิถุนายนที่ 4.2% สำหรับการลดลงของอัตราการมีส่วนร่วมในกำลังแรงงานนั้นไม่มีตัวเลขใดที่ลดลงอย่างรุนแรงเพียงครั้งเดียว แต่เป็นการค่อยๆ ลดลงทีละน้อยในเกือบทุกเดือน

หุ้นเคลื่อนไหวตามตัวเลขเศรษฐกิจมหภาคหรือไม่?

ไม่เป็นไปในทิศทางเดียวกัน ตารางด้านล่างแสดงผลตอบแทนรายเดือนของ SPY ในช่วงเวลาทำการปกติ โดยเริ่มตั้งแต่ราคาเปิดจนถึงราคาปิดตามเวลาของนิวยอร์ก

WITH bars AS (
    SELECT toStartOfMonth(toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) AS m,
           window_start, open, close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker = 'SPY'
      AND window_start >= toDateTime('2026-01-01 00:00:00')
      AND window_start < toDateTime('2026-07-01 00:00:00')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60 + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
)
SELECT toString(m) AS period_start,
       round(argMin(toFloat64(open), window_start), 2) AS month_open,
       round(argMax(toFloat64(close), window_start), 2) AS month_close,
       round((argMax(toFloat64(close), window_start) / argMin(toFloat64(open), window_start) - 1) * 100, 2) AS spy_return_pct
FROM bars
GROUP BY m
ORDER BY m

เดือนมีนาคม ซึ่งเป็นเดือนที่มีตัวเลข CPI รายเดือนสูงที่สุดในครึ่งปี และเป็นช่วงที่อัตราผลตอบแทนพันธบัตรอายุสองปีปรับตัวสูงกว่าพันธบัตรระยะสั้น คือเดือนที่ SPY มีผลตอบแทนแย่ที่สุดในบรรดาหกเดือนที่ผ่านมา โดยอยู่ที่ -4.19% ส่วนเดือนเมษายน ซึ่งเป็นช่วงที่คาดการณ์เงินเฟ้อระยะหนึ่งปีพุ่งสูงขึ้น คือเดือนที่ทำผลตอบแทนได้ดีที่สุดที่ 9.87% ข้อมูลทั้งสองแถวนี้แสดงให้เห็นว่า ความสัมพันธ์ที่ว่าเงินเฟ้อสูงบวกกับอัตราดอกเบี้ยระยะสั้นที่เพิ่มขึ้นจะทำให้หุ้นตกนั้นไม่ใช่กฎตายตัว สำหรับเดือนมิถุนายน มีผลตอบแทนช่วงเปิดถึงปิดที่ -1.2% โดยปิดที่ $746.32 สำหรับสรุปผลการดำเนินงานทั้งหมดของดัชนีและกลุ่มอุตสาหกรรมในครึ่งปีแรก สามารถดูได้ที่ สรุปภาพรวมตลาด H1

ข้อมูลที่มีอยู่ขณะเขียนหน้านี้

SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.inflation WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_cpi_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.inflation WHERE date = toDate('2026-07-01')) AS july_cpi_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.labor_market WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_labor_rows,
    (SELECT count() FROM global_markets.inflation_expectations WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_expectations_rows,
    (SELECT toString(toDate(max(_ingest_time))) FROM global_markets.labor_market WHERE date = toDate('2026-06-01')) AS june_labor_arrived

ข้อมูล Macro จะถูกเผยแพร่ตามกำหนดการ ซึ่งหน้านี้จะระบุสถานะของกำหนดการดังกล่าว: ณ ขณะที่สร้างหน้านี้ ข้อมูลของเดือนมิถุนายนทั้งสามชุดถูกบันทึกไว้แล้ว ได้แก่ ข้อมูลแรงงาน (แถว 1, มาถึงใน 2026-07-02 ซึ่งเป็นไปตามรูปแบบปกติคือมาหลังจากสิ้นสุดเดือนมิถุนายน), ข้อมูลความคาดหวัง (แถว 1) และ CPI (แถว 1 ซึ่งเป็นการประกาศในช่วงกลางเดือนกรกฎาคม) คอลัมน์ CPI ของเดือนกรกฎาคมคือจุดตรวจสอบถัดไป: หากมีเลข 1 ปรากฏขึ้น แสดงว่าหน้านี้กำลังรอการอัปเดตข้อมูลใหม่

H2 2026: สิ่งที่ต้องจับตา

ช่วงครึ่งปีหลังจะเริ่มต้นตามปฏิทินที่กำหนดไว้ สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปคือกำหนดการและตัวเลขทางคณิตศาสตร์ ไม่ใช่การคาดการณ์

• CPI เดือนมิถุนายนประกาศในช่วงกลางเดือนกรกฎาคม และทำให้ความแตกต่างลดลง ในเดือนพฤษภาคมค่า headline สูงกว่า core อยู่ 4.2% เทียบกับ 2.8% ส่วนในเดือนมิถุนายนค่า headline สูงกว่า core อยู่ 3.5% เทียบกับ 2.6% โดยปัจจัยที่มีความผันผวนเริ่มลดลง ซึ่งเป็นการลดช่องว่างครั้งแรกนับตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ สำหรับข้อมูลชุดถัดไปคือ CPI เดือนกรกฎาคม จะประกาศในช่วงกลางเดือนสิงหาคม และข้อมูลจะถูกปรับปรุงใหม่เมื่อถึงเวลานั้น
• รายงานการจ้างงาน ทุกวันศุกร์แรกของแต่ละเดือน ช่วงครึ่งปีจบลงด้วยอัตราว่างงานที่ 4.2% และอัตราการมีส่วนร่วมในแรงงานที่ 61.5% อัตราการมีส่วนร่วมคือตัวบ่งชี้สำคัญ ว่าอัตราว่างงานจะทรงตัวหรือลดลงอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดว่าการปรับตัวดีขึ้นของค่า headline นั้นเกิดจากตัวเลขในส่วนใด
• การประชุม FOMC ที่กำหนดไว้สี่ครั้ง ปฏิทินปี 2026 ระบุว่ามีการประชุมในเดือนกรกฎาคม, กันยายน, ตุลาคม และธันวาคม ตัวชี้วัดที่จะใช้ประกอบการพิจารณาคือส่วนต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนพันธบัตรอายุสองปีกับ bill ซึ่งอยู่ที่ 0.27 ณ สิ้นเดือนมิถุนายน โดยจะมีการปรับราคาใหม่ทุกครั้งที่มีการประกาศ CPI และข้อมูลการจ้างงาน เครื่องหมายของส่วนต่างนี้จะบ่งบอกว่าทิศทางที่ตลาดคาดการณ์ไว้กำลังปรับตัวขึ้นหรือลง
• การตรวจสอบจุดยึดเหนี่ยว ความคาดหวังของพันธบัตรอายุสิบปีอยู่ที่ 2.49% ในเดือนมิถุนายน สภาวะที่จุดยึดเหนี่ยวมีความมั่นคงคือการที่อัตราผลตอบแทนอายุหนึ่งปีมีความผันผวนเหนืออัตราผลตอบแทนอายุสิบปี หากตัวเลขอายุสิบปีหลุดออกจากกรอบแคบๆ ในช่วง H1 จะถือเป็นปัจจัยทางเศรษฐกิจมหภาคใหม่ที่สำคัญที่สุดของครึ่งปีนี้

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับข้อมูลมหภาค

ดัชนี CPI รายปีของสหรัฐฯ ในเดือนมิถุนายน 2026 คือเท่าใด?

Headline CPI ในเดือนมิถุนายน 2026 อยู่ที่ 3.5% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน โดยคำนวณจากระดับดัชนีเทียบกับเดือนมิถุนายน 2025 ซึ่งลดลงจาก 4.2% ในเดือนพฤษภาคม ส่วน Core CPI ซึ่งไม่รวมหมวดอาหารและพลังงาน อยู่ที่ 2.6% ในช่วงเวลาเดียวกัน

อัตราว่างงานของสหรัฐฯ ณ เดือนมิถุนายน 2026 อยู่ที่ระดับใด?

ในเดือนมิถุนายน 2026 อยู่ที่ 4.2% ซึ่งเป็นระดับที่ต่ำที่สุดในครึ่งปีแรก พร้อมกับอัตราการมีส่วนร่วมในกำลังแรงงานที่ 61.5% ลดลงจาก 62.1% ในเดือนมกราคม

ส่วนต่าง 2s10s spread ใน H1 2026 มีการเปลี่ยนแปลงอย่างไร?

ส่วนต่างแคบลงจากช่วงต้นปี โดยอยู่ที่ 0.74 percentage points ณ สิ้นเดือนมกราคม และอยู่ที่ 0.3 ในเดือนมิถุนายน ซึ่งเป็นระดับที่แคบที่สุดในรอบหกเดือน โดยผลตอบแทนพันธบัตรอายุสองปีเพิ่มขึ้น 0.62 points ขณะที่พันธบัตรอายุสิบปีอยู่ที่ 0.18 โดยการเคลื่อนไหวหลักเกิดขึ้นที่ฝั่งระยะสั้น

คาดการณ์เงินเฟ้อระยะยาว ยังคงมีความเสถียรอยู่หรือไม่?

จากข้อมูลนี้ ถือว่ายังคงมีความเสถียร โดยคาดการณ์ระยะสิบปีอยู่ที่ 2.33% ในเดือนมกราคม และ 2.49% ในเดือนมิถุนายน ขณะที่คาดการณ์ระยะหนึ่งปีมีการเปลี่ยนแปลงจาก 2.29% ในเดือนมีนาคม เป็น 3.54% ในเดือนพฤษภาคม การคาดการณ์ระยะสั้นมีการปรับราคาใหม่ แต่การคาดการณ์ระยะยาวยังคงที่

ทำไมข้อมูล CPI ของเดือนมิถุนายน 2026 ถึงไม่มีในตารางเหล่านี้?

ข้อมูลยังไม่ได้ถูกเผยแพร่ขณะที่มีการสร้างหน้านี้ขึ้นมา โดยข้อมูลล่าสุดที่ได้รับแสดงให้เห็นว่ามีแถวข้อมูล CPI ของเดือนมิถุนายน จำนวน 1 แถว ในขณะที่มีแถวข้อมูลแรงงานของเดือนมิถุนายน จำนวน 1 แถว (นำเข้าข้อมูลเมื่อ 2026-07-02) โดยปกติข้อมูล CPI รายเดือนจะประกาศในช่วงกลางของเดือนถัดไป และหน้าเว็บจะถูกสร้างขึ้นใหม่เมื่อข้อมูลประกาศออกมาแล้ว

หมายเหตุข้อมูล

ระเบียบวิธีวิจัย

• ระยะเวลา: 1 มกราคม – 30 มิถุนายน 2026 — ข้อมูลมหภาครายเดือน, ข้อมูล Treasury ณ วันสิ้นเดือน และข้อมูล SPY รายนาทีในช่วงเวลาทำการปกติ การเชื่อมโยงข้อมูลแบบ year-over-year และ month-over-month จะครอบคลุมไปถึงปี 2025 ตามโครงสร้างข้อมูล ส่วนข้อมูลอื่นทั้งหมดจะถูกกรองให้เหลือเฉพาะช่วงเวลาที่กำหนด
• ผลตอบแทนของหุ้นจะจัดกลุ่มตามเวลา ET โดยไม่มีการกำหนดค่า offset ของ UTC แบบตายตัว
• การสร้างข้อมูลดำเนินการผ่านเส้นทางอ่านอย่างเดียว (read-only path) ที่มีการจำกัดสิทธิ์ หน้าเว็บสาธารณะจะไม่มีการดึงข้อมูลสด แผงข้อมูลบันทึกว่ามีข้อมูลชุดใดบ้างที่จัดเก็บไว้ในคลังข้อมูล ณ ขณะที่สร้างข้อมูล

ทุกแผงข้อมูลคือวัตถุที่ถูกจัดเก็บไว้หนึ่งชุด — ประกอบด้วย กราฟ, ตาราง และ SQL สามารถเรียกดูข้อมูลชุดใดก็ได้เพิ่มเติมผ่านเทอร์มินัลของ Strasmore