La politique audacieuse de la Fed : la division économique derrière les données solides

Auteur original : ◢ J◎e McCann

Original Compilation: Deep Tide TechFlow

（Le contenu suivant a été initialement publié dans la section macroéconomique de notre mise à jour du marché Asymmetric™️ en août. Vous pouvez vous y abonner gratuitement ici）

Dans nos commentaires macroéconomiques précédents, nous avons suivi les sujets clés liés aux impacts potentiels sur le marché, à la situation mondiale actuelle et à la façon de faire face à ces périodes complexes.

Nous avons discuté des risques auxquels sont confrontées les petites et moyennes banques (au cours du mois précédant l’émergence d’une panique bancaire et de la peur sur les marchés), en raison de la répartition inégale des réserves excédentaires, malgré l’abondance de réserves dans le système.

Nous avons mentionné à plusieurs reprises les données économiques mixtes et discuté du concept d’une “économie de canard”: ** en apparence, tout semble bien se passer, mais en réalité, de nombreuses choses se passent en coulisses. ** La beauté est dans les yeux de l’observateur. Malgré des données économiques de premier plan, une analyse approfondie peut tisser un récit haussier ou baissier selon votre inclination.

Nous avons également analysé la comparaison entre les “sept géants magnifiques” et d’autres marchés boursiers. Tout comme les données économiques, les indices boursiers se comportent bien ; cependant, une analyse plus approfondie révèle que les actions des sept géants magnifiques affichent des performances exceptionnelles, tandis que d’autres parties du marché montrent des performances moyennes, voire en baisse.

Dans la présente macro-asymétrique, nous allons combiner tous les concepts précédemment discutés en une histoire cohérente, en commençant par la théorie de la politique monétaire elle-même et en finissant par elle.

politique monétaire

Pour tout ensemble de données, vous devez définir la distribution potentielle avant d’effectuer une analyse significative. Pour simplifier la description, nous allons utiliser trois distributions de base. Bien qu’aucun d’entre eux ne soit parfait, l’essentiel sera clair. Les données économiques globales sont utilisées pour décrire l’économie globale ou l’économie moyenne, ce qui est conceptuellement valable car vous ne pouvez pas adapter les politiques économiques à chaque individu (pour prendre un exemple extrême). À bien des égards, c’est « injuste » dans la réalité et inapplicable. Par conséquent, nous utilisons des données agrégées pour décrire l’état de l’économie et ainsi déterminer la politique monétaire la plus appropriée pour ces données agrégées. Comprenons d’abord les trois types de distribution pour décrire la population potentielle.

Note: nous n’écrivons pas une thèse de doctorat. Cette discussion n’est pas exhaustive et n’est pas sans faille, car notre espace est limité. Nous avons tissé une histoire étroitement liée à l’état actuel du monde et des politiques économiques. Par conséquent, plutôt que de se focaliser sur les détails insignifiants, il est préférable de considérer ces concepts et leur impact potentiel du point de vue de la réflexion.

Distribution uniforme

Image: Distribution uniforme

Comme vous pouvez le voir, une distribution uniforme signifie que chaque observation (dans ce cas, le statut socio-économique individuel) est identique. Une distribution uniforme serait l’idéal du communisme. Une distribution uniforme produirait également l’ensemble de données optimal pour l’analyse de la politique monétaire. Si tout le monde est à la même position, il n’y a pas de variance, donc les “données moyennes” représenteraient parfaitement chaque individu. Par conséquent, une politique monétaire basée sur ces données serait parfaite (en supposant que la théorie économique est efficace et appliquée strictement selon les règles). Nous savons que ce n’est pas le cas. Les idéaux communistes sont souvent difficiles à réaliser.

Distribution normale

Graphique : distribution normale

Dans une distribution normale, la moyenne, la médiane et le mode sont les mêmes. Exactement la moitié des valeurs observées (dans ce cas, le statut socio-économique de l’individu) se trouvent sur le côté droit du centre, tandis que l’autre moitié se trouve sur le côté gauche du centre. Cette distribution signifie que la densité socio-économique est la plus élevée autour de la moyenne, le nombre d’individus privilégiés ou vulnérables diminuant progressivement à mesure que les écarts par rapport à la moyenne augmentent. Avec une classe moyenne dominante et une répartition raisonnable de la richesse (comme les États-Unis étaient plus équilibrés dans un passé récent qu’ils ne le sont aujourd’hui), même les « données moyennes » peuvent fonctionner. Bien qu’elle ne soit pas parfaite, la densité est toujours concentrée autour de la moyenne, de sorte que la politique monétaire basée sur ces données est plausible car elle rend compte de la condition de la majorité de la population (bien que la politique monétaire ne soit pas pertinente pour les deux extrémités de la population ; Dans une distribution normale, c’est une proportion relativement faible).

Distribution bimodale

Graphique : Distribution bimodale

La double distribution fait référence à l’existence de deux modes. En d’autres termes, les résultats de deux processus de distribution distincts sont combinés et présentés dans un ensemble de données.

Cette caractéristique bimodale apparaît récemment fréquemment dans divers aspects de notre monde. Examinons quelques exemples pertinents que nous avons mentionnés précédemment.

La répartition inégale des réserves bancaires excédentaires

Dans la publication de février 2023 sur Asymmetric, nous avons mentionné : “Bien qu’il existe des réserves excédentaires abondantes dans le système, elles ne sont pas réparties uniformément. Ces réserves sont principalement concentrées dans les banques centrales monétaires telles que JPM.”

Par conséquent, bien que le montant total des réserves excédentaires soit très suffisant, nous avons connu une crise bancaire qui a obligé la Réserve fédérale à mettre en place des facilités de financement d’urgence pour soutenir de nombreuses banques qui manquaient de réserves adéquates. Avant la mise en place de cette facilité, plusieurs grandes banques ont déjà fait faillite. Pourquoi tout cela a-t-il pris tout le monde par surprise ? Parce que les données sur les réserves excédentaires sont des données superficielles qui ne tiennent pas compte de la répartition réelle de ces réserves. De nombreuses banques n’ont pas de réserves, tandis que certaines banques en ont la majorité. C’est ce qu’on appelle une distribution bimodale. Les données agrégées ne reflètent pas précisément la réalité du secteur bancaire. Par conséquent, cette répartition est cruciale mais elle est négligée.

La distribution inégale des réserves et les installations d’urgence subséquentes obligent les banques en difficulté à payer des frais d’intérêt considérables pour maintenir leur bilan et augmenter les dépôts. Les banques solides telles que JPMorgan profitent d’un revenu d’intérêt substantiel de leurs réserves excédentaires. C’est comme «transférer la richesse des pauvres aux riches». Certains peuvent considérer cela comme une punition pour une mauvaise gestion, ce qui n’est pas faux. Cependant, cela vous expose toujours à une situation de distribution bimodale à l’avenir. Étant donné les changements dynamiques, cette situation devient de plus en plus bimodale.

Les petites entreprises et les grandes entreprises

Dans la mise à jour Asymmetric de juillet 2024, nous avons publié les graphiques suivants :

Image: Les sept géants magnifiques et les 493 autres entreprises, S&P 500 et Russell 2000

La comparaison entre les sept géants et d’autres marchés boursiers (notamment le Russell) montre également une sorte de distribution bimodale. Vous verrez un groupe de grandes entreprises performantes ; puis des petites entreprises qui réussissent bien en deçà de ces géants.

Certains pourraient penser que c’est le résultat du capitalisme destructeur (nous ignorerons l’influence des industries monopolistiques/oligopolistiques dans cette discussion). Quoi qu’il en soit, compte tenu de la situation actuelle, cela vous expose encore à une distribution bimodale à l’avenir, et cette situation bimodale continue de s’aggraver (ou forme une série de monopoles dans des conditions limites).

Certains de ces résultats peuvent être attribués à la scalabilité technique. Une fois que vous dominez un domaine, vous pouvez détourner le potentiel commercial et le capital de vos concurrents. Par conséquent, ces grandes entreprises accumulent finalement une grande quantité de liquidités et réalisent des bénéfices records. Ils rachètent des actions et génèrent des revenus d’intérêt considérables à partir de ces liquidités. En revanche, les petites entreprises, qui sont endettées (et pas riches), doivent payer des intérêts importants pour survivre. C’est comme “transférer la richesse des pauvres aux riches”.

Répartition socio-économique

Nous avons choisi le graphique ci-dessous comme exemple pratique de la distribution bimodale de l’état socio-économique. L’ensemble de données a deux modes distincts, ce qui représente la fragmentation de la société. Est-il utile de regarder la note de crédit moyenne ici ? Pas du tout. C’est exactement le point. Nous sommes habitués à regarder les données moyennes, mais dans une distribution bimodale, cela peut être peu utile au mieux et peut avoir un impact très néfaste et trompeur sur l’analyse au pire.

Image: Distribution socio-économique des scores de crédit élevés

Nous pourrions ajouter plus de détails sur la répartition de l’épargne personnelle, des dettes/frais de services de crédit, etc., mais nous savons tous ce que cela montrerait : une distribution bimodale. Comme l’exemple ci-dessus le montre, ceux qui paient des frais Intérêt élevés sont confrontés à de grandes difficultés. Tandis que ceux qui ont des économies excédentaires profitent des avantages de ces taux d’intérêt élevés. C’est comme si on transférait la richesse des pauvres aux riches.

Image: Diners américains

Comme le montre le graphique ci-dessus, la situation de la population aisée est bonne.

Image: La baisse des ventes en magasin de McDonald’s

Et ceux qui ont un revenu disponible plus faible ont une situation moins favorable.

Mettez tous les contenus ensemble

Les trois exemples ci-dessus ont-ils quelque chose en commun ? Le paiement et la réception d’Intérêt ont entraîné des résultats diamétralement opposés - les pauvres sont devenus plus pauvres, les riches sont devenus plus riches. C’est là le cœur du problème. La richesse et les actifs passent des plus faibles aux plus forts.

Pourquoi tout cela est-il important ? politique monétaire est basée sur des données agrégées. En moyenne, tout semble bien, paraît toujours stable. Cependant, l’un des modes dans cette distribution souffre énormément. Les taux d’intérêt élevés profitent à un autre mode. Ainsi, en maintenant des taux d’intérêt élevés et en attendant que les données moyennes diminuent, la Réserve fédérale américaine opprime en réalité les groupes défavorisés plutôt que d’aider les groupes favorisés. Dans cette perspective, cette approche semble très déformée.

Pourquoi les écarts de richesse continuent-ils de se creuser ? Parce que la mise en œuvre de la politique monétaire aggrave les écarts de richesse. Il ne s’agit pas d’un article sur la vertu de la redistribution des richesses, mais dans de nombreux domaines clés de notre vie économique, les écarts de richesse continueront de se creuser jusqu’à ce que nous soyons confrontés à un effondrement, à un allègement de la dette ou à d’autres événements en aval.

Conclusion

À notre avis, la Réserve fédérale devrait abaisser les taux d’intérêt en juillet.

L’emploi a atteint son sommet et a nettement diminué.

Le taux d’inflation est de 2,5 % et diminue rapidement. On prévoit qu’il atteindra l’objectif de 2 % d’ici la fin de l’année.

Cependant, le Taux d’intérêt actuel est de 3%. Dans une économie stable et saine, ce chiffre était d’environ 1% dans l’histoire.

Que fait la Réserve fédérale des États-Unis ?

Ils ont résumé les données 01928374656574839201, tout en ignorant la répartition potentielle.

C’est là que réside la source de l’erreur de stratégie.

Les personnes riches et ayant des liquidités importantes bénéficient de revenus d’intérêts plus élevés (sans parler du fait que leurs actifs sont proches de leur plus haut historique). En revanche, les personnes ayant une pénurie de liquidités sont durement touchées par les dépenses d’intérêts. En raison d’une insensibilité aux taux d’intérêt élevés, voire d’un bénéfice, la Réserve fédérale attend en fait une détérioration supplémentaire des couches sociales les plus pauvres pour réduire les données moyennes à leur niveau cible. Désolé, pauvres gens, vous souffrez sans presque aucun avantage.

Si la Fed permet au « resserrement politique monétaire » de se poursuivre (c’est ainsi qu’ils dis-le), ils seront confrontés à de graves problèmes d’emploi et à la vidange des petites entreprises. Une fois que cela se produit, l’histoire montre qu’il est difficile de revenir en arrière. Ils risquent d’atterrir brutalement.

Tout semble normal jusqu’à ce que les choses tournent mal. Les changements sont souvent lents, puis se produisent soudainement.

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