A aposta ousada da política do Federal Reserve: a divisão econômica por trás dos dados sólidos

Autor original: ◢ J◎e McCann

Tradução original: TechFlow TechFlow

(O conteúdo abaixo foi originalmente publicado na seção macroeconômica de nosso Asymmetric Market Update™️ de agosto, que você pode acessar gratuitamente aqui)

Na nossa anterior macro-comentário, nós seguimos as tópicos chave relacionados com o impacto potencial do mercado, a situação global e como lidar com esses tempos complexos.

Discutimos os riscos enfrentados pelos bancos de pequeno e médio porte (no mês anterior ao surgimento do pânico bancário e do medo do mercado), devido à distribuição desigual de reservas excessivas, apesar da existência de muitas reservas no sistema.

Falamos repetidamente sobre dados econômicos mistos e discutimos o conceito de ‘economia do pato’: tudo parece estar indo bem, mas na realidade, muitas coisas estão acontecendo nos bastidores. Beleza está nos olhos do observador. Apesar dos fortes dados econômicos de manchete, se você analisar mais a fundo, pode criar qualquer narrativa que você tenda a em alta ou em baixa.

Também analisamos a comparação entre as ‘Sete Irmãs Magníficas’ e outros mercados de ações. Semelhante aos dados econômicos, o desempenho do índice de ações é bom; no entanto, uma investigação mais aprofundada revela que o desempenho das ações das ‘Sete Irmãs Magníficas’ é excepcional, enquanto outras partes do mercado têm um desempenho apenas mediano ou até mesmo em declínio.

Na presente Asymmetric macro, vamos integrar todos os conceitos discutidos anteriormente numa história coerente, começando e terminando com a teoria da política monetária.

política monetária

Para qualquer conjunto de dados, é necessário definir a distribuição subjacente antes de realizar análises significativas. Para simplificar a descrição, usaremos três tipos básicos de distribuição. Embora nenhum deles seja perfeito, os pontos principais serão claros. Os dados econômicos de manchetes são usados para descrever a economia geral ou média, o que faz sentido conceitualmente, pois não é possível personalizar políticas econômicas para cada indivíduo (um exemplo extremo). De muitas maneiras, isso é ‘injusto’ na realidade e também impraticável. Portanto, usamos dados agregados para descrever o estado da economia e, assim, determinar a política monetária mais adequada para esses dados agregados. Vamos primeiro entender os três tipos de distribuição para descrever a população subjacente.

Atenção: não estamos a escrever uma tese de doutoramento. Esta discussão não é completa, nem infalível, devido às limitações de espaço. Tecemos uma história intimamente relacionada com o estado atual do mundo e das políticas económicas. Assim, em vez de nos determos em pormenores minuciosos, é mais proveitoso considerar estes conceitos e o seu impacto potencial a nível de pensamento.

Distribuição Uniforme

Figura: Distribuição Uniforme

Como você pode ver, uma distribuição uniforme significa que cada observação (neste caso, o status socioeconômico individual) é igual. Uma distribuição uniforme seria o ideal do comunismo. A distribuição uniforme também resultaria no conjunto de dados ideal para análise política monetária. Se todos estiverem na mesma posição, não haverá variação e, portanto, os ‘dados médios’ representarão perfeitamente cada pessoa. Portanto, a política monetária com base nesses dados seria perfeita (supondo que a teoria econômica seja eficaz e aplicada estritamente às regras). Sabemos que essa não é a realidade. Os ideais comunistas geralmente são difíceis de alcançar.

Distribuição Normal

Figura: Distribuição normal

Em uma distribuição normal, a média, a mediana e o modo são os mesmos. Exatamente metade dos valores observados (neste caso, o status socioeconômico do indivíduo) estão no lado direito do centro, enquanto a outra metade está no lado esquerdo do centro. Essa distribuição significa que a densidade socioeconômica é maior em torno da média, com o número de indivíduos privilegiados ou vulneráveis diminuindo gradualmente à medida que os desvios da média aumentam. Com uma classe média dominante e uma distribuição razoável da riqueza (como os Estados Unidos eram mais equilibrados no passado recente do que agora), até mesmo “dados médios” podem funcionar. Embora não seja perfeita, a densidade ainda está concentrada em torno da média, de modo que a política monetária baseada nesses dados é plausível porque capta a condição da maioria da população (embora a política monetária não seja relevante para ambas as extremidades da população; Em uma distribuição normal, essa é uma proporção relativamente pequena).

Distribuição bimodal

Gráfico: Distribuição Bimodal

A distribuição bimodal refere-se à existência de dois modos. Em outras palavras, os resultados de dois processos de distribuição diferentes são combinados em um conjunto de dados.

Este fenómeno de duplo pico tem aparecido frequentemente em vários aspectos do nosso mundo recentemente. Vamos dar uma olhada em alguns exemplos relacionados que mencionamos anteriormente.

Distribuição desigual das reservas bancárias em excesso

Na publicação de fevereiro de 2023 assimétrica, mencionamos que, embora haja uma rica reserva excessiva no sistema, elas não estão distribuídas uniformemente. Essas reservas são principalmente concentradas em bancos centrais de moeda (como JPM, etc.).

Portanto, embora o total de reservas em excesso seja muito abundante, enfrentamos uma crise bancária que levou a Reserva Federal dos EUA a estabelecer instalações de financiamento de emergência para ajudar muitos bancos que não possuíam reservas adequadas. Antes da implementação dessas instalações, vários grandes bancos já haviam falido. Por que tudo isso foi surpreendente? Porque os dados de reservas em excesso são superficiais e não levam em conta a distribuição real dessas reservas. Muitos bancos não possuem reservas, enquanto alguns possuem a maior parte das reservas. Isso é uma distribuição bimodal. Apenas os dados agregados não refletem com precisão a situação real do setor bancário. Portanto, a distribuição aqui é crucial, mas foi negligenciada.

A distribuição desigual das reservas e a subsequente instalação de fundos de emergência levaram os bancos fracos a pagar uma grande quantidade de Interesse para manter seus balanços patrimoniais e aumentar os depósitos. Enquanto os bancos fortes (como o JPM) geram uma receita considerável de Interesse de seus excessivos depósitos. É como ‘transferir riqueza dos pobres para os ricos’. Alguns podem considerar isso como uma punição pela má gestão, o que não está errado. No entanto, isso ainda o coloca diante de uma distribuição bimodal no futuro. Considerando as mudanças dinâmicas, essa situação está se tornando cada vez mais bimodal.

Pequenas Empresas e Gigantes Corporativos

Na atualização de julho de 2024 assimétrica, lançamos os seguintes gráficos:

Gráfico: Magníficos Sete Grandes e Outras 493 Empresas, S&P 500 e Russell 2000

Ao comparar o magnífico sete grandes com outros mercados de ações (especialmente o Russell), também se revela uma espécie de distribuição bimodal. Você verá um grupo de grandes empresas com desempenho excepcional; e depois as pequenas empresas que têm muito menos sucesso em comparação com essas gigantes.

Alguém pode argumentar que esse é o resultado do capitalismo de destruição criativa, e isso não está errado (vamos ignorar o impacto das indústrias de monopólio/oligopólio nesta discussão). De qualquer forma, dadas as circunstâncias atuais, isso ainda o coloca diante de uma distribuição bimodal no futuro, e essa situação bimodal está se intensificando (ou formando uma série de monopólios em condições de fronteira).

Alguns desses resultados podem ser atribuídos à escalabilidade tecnológica. Uma vez que você domina um campo, retira o potencial comercial e o capital dos concorrentes. Como resultado, essas grandes empresas acabam acumulando grandes quantias de dinheiro, alcançando lucros recordes. Elas recompram ações e geram uma Interesse considerável a partir desse dinheiro. Enquanto as pequenas empresas, carregadas de dívidas (não tão ricas), têm que pagar uma quantidade significativa de Interesse para se manterem à tona. É como se fosse uma “transferência de riqueza dos pobres para os ricos”.

Distribuição Socioeconômica

Escolhemos o gráfico abaixo como um exemplo conveniente da distribuição bimodal no estado socioeconômico. Esse conjunto de dados tem duas modas diferentes, representando a fragmentação da sociedade. É útil olhar a pontuação média de crédito aqui? De jeito nenhum. Isso é exatamente o ponto. Estamos acostumados a olhar para os dados médios, mas em uma distribuição bimodal, isso pode ser minimamente útil no melhor dos casos e pode ter um efeito extremamente prejudicial e enganoso na análise.

Figura: Distribuição socioeconômica de alta pontuação de crédito

Podemos adicionar mais detalhes em torno da distribuição de poupança pessoal, dívidas/custos de serviços de crédito, etc., mas todos sabemos o que será mostrado: uma distribuição bimodal. Como o exemplo acima mostra, aqueles que pagam altos custos de Interesse estão enfrentando enormes dificuldades. Enquanto aqueles com economias excessivas estão desfrutando dos benefícios dessas altas taxas de juros. É como ‘transferir riqueza dos pobres para os ricos’.

Figura: Comensais americanos

Como mostrado na figura acima, a condição da classe rica é boa.

Figura: Queda nas vendas de lojas da McDonald’s

E aqueles com renda disponível mais baixa estão em situação desfavorável.

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Qual é a semelhança entre os três exemplos acima mencionados? O pagamento e recebimento de Interesse resultam em resultados completamente opostos - os pobres ficam mais pobres e os ricos ficam mais ricos. Isso é o cerne do problema. A riqueza e os ativos estão sendo transferidos dos mais fracos para os mais fortes.

Por que é que tudo isto é importante? A política monetária baseia-se em dados agregados. Em geral, tudo parece bem e continua estável. No entanto, uma moda nesta distribuição está a passar por dificuldades significativas. As altas taxas de juro beneficiam outra moda. Assim, ao manter as taxas de juro elevadas e à espera de que os dados agregados diminuam, o Fed está de facto a pressionar ainda mais os grupos mais fracos, em vez de ajudar os mais fortes. Neste sentido, esta abordagem parece muito distorcida.

Porque a implementação da política monetária tem agravado a disparidade de riqueza, a disparidade de riqueza continuará a alargar-se em muitas áreas-chave da nossa vida económica, até que enfrentemos algum tipo de colapso, perdão da dívida ou outro evento de cauda.

Conclusão

Na nossa opinião, o Fed deveria cortar as taxas de juros em julho.

O emprego atingiu o pico e caiu significativamente.

A taxa de inflação é de 2.5%, está a diminuir rapidamente e espera-se que atinja a meta de 2% até ao final do ano.

No entanto, a taxa de juros atual é de 3%. Em uma economia estável e saudável, historicamente, esse número foi de aproximadamente 1%.

Então, o que está a Reserva Federal a fazer?

Eles estão consolidando dados de seguir e ignorando a potencial distribuição.

Esta é a raiz do erro estratégico.

Pessoas ricas e com abundância de dinheiro desfrutam de receitas mais elevadas de Interesse (sem mencionar que os ativos estão perto de níveis históricos). Enquanto aqueles com escassez de dinheiro sofrem um grande impacto devido aos gastos com Interesse. Devido à insensibilidade ou até benefício das taxas de juros elevadas, o Federal Reserve está, na verdade, aguardando uma deterioração adicional das camadas econômicas mais baixas para reduzir os dados médios para o nível desejado. Desculpe, pessoas pobres, vocês estão sofrendo, mas quase não estão se beneficiando.

Se a Reserva Federal permitir que a “política monetária de aperto” continue (como eles dizem), eles enfrentarão sérios problemas de emprego e o esvaziamento de pequenas empresas. Uma vez que essa situação ocorra, a história mostra que é difícil reverter. Eles enfrentam o risco de um pouso forçado.

Tudo parece normal até que as coisas subitamente dão para o torto. As mudanças costumam ser lentas e depois acontecem num piscar de olhos.

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