CPI(美國消費者物價指數)的計算方式和結構比例解析
前一篇文章說明了美國消費者物價指數- 近來受到關注的程度超越了美國非農數據的經濟指標之一
- 如果結果高於市場預測,美國貨幣當局就有可能強化緊縮政策,產生適合買進美元的局勢,反之若結果低於市場預測,就會形成易於賣出美元的情形
前篇文章:
說明CPI(美國消費者物價指數)備受關注的理由,以及對於市場造成的影響
本次的文章將進一步探討美國消費者物價指數的內容。
只要了解消費者物價指數的計算方式、重要結構等內容,將有利於預估往後美國消費者物價指數的變化,並對交易有所助益。
美國消費者物價指數的定義(CPI=Consumer Price Index)
雖然該指數通常是指反映一般消費者所購買商品、服務的價格,但美國則是採用以約90%人口為對象的都市消費者物價指數(CPI for All Urban Consumers)。每個月會由美國勞工部勞工統計局 (US Bureau of Labor Statistics)公布。
美國勞工部勞工統計局(US Bureau of Labor Statistics)
https://www.bls.gov/cpi/
此網站提供各式各樣的資訊。

圖示:美國勞工部勞工統計局
美國CPI的結構比例

僅記載主要項目,中類別及小類別的數值可能出現誤差。
關於小項目的所有數值,請參考https://www.bls.gov/news.release/pdf/cpi.pdf

圖示:美國CPI的結構比例
只要比較美國消費者物價指數的結構比例,就能發現居住相關的項目比例明顯高於其他類別。
尤以屋主等值租金的比例特別高。
所謂屋主等值租金,是假設為自己持有的住宅所付的租金,雖然實際上並無交付金錢,卻在CPI的結構中所佔比例最大。
也就是說,一旦不動產的價格上漲,美國CPI就會受到莫大的影響。
另外,不動產租金不只計算了新建房屋的價格(租金)、亦納入了現有的中古屋價格(租金)。
由於現有物件的租金不會一次大幅上升,而是會在每次更新合約等時機調漲,因此若要反映於CPI的數據上,被認為會需要經過6個月到1年左右。
2025年美國CPI權重更新重點
美國消費者物價指數(CPI)的權重(即各類別的相對重要性)在2025年確實有所變動。這些變化主要源於美國勞工統計局(BLS)自2023年起實施的年度權重更新制度。
年度權重更新制度
消費者物價指數(CPI)的計算依賴於各類消費項目的「權重」,這些權重反映了美國家庭在不同商品與服務上的實際支出比例,決定了每項商品對整體CPI的影響程度。在2023年以前,美國勞工統計局(BLS)採用的是「雙年更新制度」(Biennial Updates),即每兩年根據「消費者支出調查」(Consumer Expenditure Survey, CE)來更新一次CPI的權重。
但從2023年起,BLS正式改為「年度權重更新制度」(Annual Weight Updates),以提高CPI對消費趨勢變化的即時反映能力。
2025年權重基礎與主要類別變動
2025年CPI的權重是基於2023年的消費者支出數據制定的。這些權重於2025年1月生效,並應用於當年的CPI計算中。雖然BLS尚未公布詳細的權重變動數據,但根據過往的趨勢,住房、食品、交通和醫療保健等主要類別的權重可能有所調整,以反映消費者支出模式的變化。
美國CPI數據收集挑戰
隨著2025年CPI報告的發布,美國勞工統計局(BLS)首次在官方說明中承認,CPI數據的收集與品質受到實質挑戰,這些問題可能影響統計指數的準確性與信賴度。問題起源:聯邦政府的人事凍結
自川普政府時期起,美國聯邦政府部分機構實施了人事凍結政策(Hiring Freeze)。導致BLS無法及時替補退休或離職的調查員,造成多地人力不足。
受影響的城市(截至2025年):
具體影響:數據缺口與估算方法的使用
(1)無法收集第一手價格資料(2)改用替代估算方法(Imputation)
BLS需對無法收集的價格項目使用「替代估算(Imputation)」進行填補。
常見方式為:
美國CPI的方法論更新
根據美國勞工統計局(BLS)發布的2025年CPI報告,部分計算方法與數據來源自本年度起進行了顯著更新,目的是提升CPI的準確性與即時性,尤其針對某些品類的價格變動能更真實地反映消費者實際經歷的成本變化。為何需要方法論更新?
隨著數位經濟發展與零售環境變遷,許多商品的價格波動愈來愈頻繁,例如:為了使CPI能即時反映這些趨勢,BLS正在逐步改革其資料來源與指數編製方法。
2025年起主要方法論更新內容
(1)租賃汽車與卡車價格(Rental Cars and Trucks)過去做法:使用電話/實地訪查方式向租車公司取得定期價格資訊。
2025年起:改用商業數據供應商(Commercial Transaction Data Vendor)提供的實際交易數據(Transaction-level Data)。
這樣可以更準確捕捉短期租金波動,反映市場上實際成交價格,而非報價。
(2)租金指數與屋主等值租金(Rent & Owner’s Equivalent Rent)
BLS正與住房資料提供商合作測試使用自動估價模型(Automated Valuation Models, AVMs)與第三方租金平台資料(如Zillow, Rent.com),作為未來可能補充來源。
這樣可以提升住房價格波動的捕捉準確度,減少地區資料落後問題。
(3)處方藥價格(Prescription Drugs)
探討整合來自醫療保險計劃和藥房折扣計劃(如Medicare、PBMs)的實付價格,而非僅依藥房公定零售價。
這是因為現行處方藥價格並未計入保險共付、折扣或贈品,造成消費者實際負擔與CPI所報價格存在差距。
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