Ставка ФРС: экономическое расколотое тылом за надежные данные

Автор оригинала: ◢ J◎e McCann

Оригинальный текст: Deep Tidal TechFlow

(Следующий контент был изначально опубликован в макро-части нашего обновления рынка Asymmetric™️ в августе, вы можете получить доступ к нему бесплатноподписка)

В наших предыдущих макрообзорах мы следовали за ключевыми темами, связанными с потенциальным рыночным влиянием, глобальной ситуацией и тем, как реагировать на них в этот сложный период.

Мы обсудили риски, с которыми сталкиваются малые и средние банки (в предшествующий месяц банковской паники, вызвавший страх на рынке), из-за неравномерного распределения избыточных резервов, несмотря на их обилие в системе.

Мы многократно упоминали смешанные экономические данные и обсуждали концепцию “утятниковой” экономики: на первый взгляд все кажется гладким, но на самом деле многое происходит в тени. Красота в глазах наблюдателя. Несмотря на сильные основные экономические данные, при глубоком анализе можно составить любой настроенный на бычий или на понижение рассказ.

Мы также проанализировали сравнение “великолепной семерки” с другими рынками акций. Подобно экономическим данным, индексы акций показывают хорошие результаты; однако глубокий анализ показал, что акции “великолепной семерки” проявляют себя чрезвычайно хорошо, в то время как другие части рынка показывают средние результаты или даже снижение.

В этом выпуске Asymmetric Macro мы объединим все ранее обсуждаемые концепции в связанную историю, начиная с теории политики выпуска и заканчивая ею.

политика выпуска

Для любого набора данных необходимо определить потенциальное распределение, прежде чем проводить осмысленный анализ. Для упрощения описания воспользуемся тремя базовыми распределениями. Хотя ни один из них не идеален, суть будет ясна. Основные экономические данные используются для описания экономики в целом или средней экономики, что концептуально обосновано, потому что вы не можете адаптировать экономическую политику к каждому отдельному человеку (возьмем крайний пример). Во многих отношениях это «несправедливо» в реальности и не имеет законной силы. Поэтому мы используем агрегированные данные для описания состояния экономики и, таким образом, определяем наиболее подходящую политику выпуска для этих агрегированных данных. Давайте сначала разберемся в трех типах распределения, чтобы описать потенциальную популяцию.

Обратите внимание: мы не пишем докторские диссертации. Это обсуждение не является полным и не является идеальным, потому что у нас ограниченное пространство. Мы создали историю, тесно связанную с текущим миром и экономической политикой. Поэтому вместо того, чтобы придираться к мелочам, рассмотрим эти концепции и их потенциальное влияние на уровне мышления.

Равномерное распределение

График: Равномерное распределение

Как вы видите, равномерное распределение означает, что каждое наблюдение (в данном случае социально-экономический статус индивидуумов) одинаково. Равномерное распределение будет идеальным для коммунизма. Равномерное распределение также приведет к наилучшему набору данных для анализа политики выпуска. Если каждый находится в одном и том же положении, то нет дисперсии, поэтому «средние данные» идеально представят каждого человека. Таким образом, политика выпуска на основе этих данных будет идеальной (при условии, что экономическая теория эффективна и строго применяется в соответствии с правилами). Мы знаем, что это не так. Идеалы коммунистов часто трудно реализуемы.

Нормальное распределение

График: нормальное распределение

В нормальном распределении среднее, медиана и мода одинаковы. Ровно половина наблюдаемых значений (в данном случае социально-экономический статус индивида) находится в правой части центра, а другая половина – в левой части центра. Такое распределение означает, что социально-экономическая плотность населения наиболее высока вокруг среднего значения, при этом число привилегированных или уязвимых лиц постепенно уменьшается по мере увеличения отклонений от среднего значения. При доминирующем среднем классе и разумном распределении богатства (например, в недавнем прошлом Соединенные Штаты были более сбалансированными, чем сейчас) даже «усредненные данные» могут работать. Несмотря на то, что она не идеальна, плотность все же сосредоточена вокруг среднего значения, поэтому политика выпуска, основанная на этих данных, оправдана, поскольку она отражает состояние большинства населения (хотя политика выпуска не актуальна для обоих концов популяции; В нормальном распределении это относительно небольшая доля).

Двухвершинное распределение

График: двойное пиковое распределение

Двухпиковое распределение означает наличие двух мод. Другими словами, результаты двух разных распределений объединены в одном наборе данных.

Эта двойная характеристика недавно часто встречается в различных аспектах нашего мира. Давайте рассмотрим несколько примеров, о которых мы упоминали ранее.

Неравномерное распределение избыточных банковских резервов

В выпуске Asymmetric 2023 года в феврале мы упоминали: “Хотя в системе есть изобилие избыточных резервов, они не равномерно распределены. Эти резервы в основном сосредоточены в центральных банках (таких как JPM и т. д.).”

Следовательно, несмотря на то, что общий объем излишних резервов очень достаточный, мы столкнулись с банковским кризисом, из-за которого ФРС вынуждена была создать чрезвычайные фонды для оказания помощи многим банкам, у которых недостаточно резервов. Перед тем как этот механизм был активирован, несколько крупных банков уже обанкротились. Почему все это стало для всех неожиданным? Потому что данные о излишних резервах являются поверхностными и не учитывают реального распределения этих резервов. У многих банков нет достаточных резервов, в то время как у некоторых банков их большинство. Вот почему существует двойной пик распределения. Простое суммирование данных не отражает действительное положение дел в банковской сфере. Поэтому распределение здесь играет решающую роль, но оно было пренебрежено.

Неравномерное распределение резервов и последующее создание аварийных фондов привели к тому, что слабые банки вынуждены платить огромные Интересы, чтобы поддерживать свои балансы и увеличивать депозиты. В то же время крупные банки, такие как JPM, получают значительные доходы от своих избыточных резервов. Это похоже на перенаправление богатства от бедных к богатым. Некоторые могут считать это наказанием за плохое управление, и это не совсем неверно. Но это все равно ставит вас перед двухвершинным распределением в будущем. С учетом динамических изменений эта ситуация становится все более двухвершинной.

Малые предприятия и крупные компании

В обновлении от июля 2024 года мы выпустили следующие диаграммы:

Иллюстрация: великолепная семерка и другие 493 компании, S&P 500 и Russell 2000

Наблюдение за великолепной семеркой и сравнение ее с другими рынками акций (особенно Расселом) также показывает некоторое двухпиковое распределение. Вы увидите группу крупных компаний, показывающих отличные результаты; затем идут маленькие компании, которые далеко не так успешны, как эти гиганты.

Некоторые могут рассматривать это как результат креативного разрушения в рамках капитализма, и это неправильно (мы здесь не рассматриваем влияние отраслей с Олигополия). В любом случае, в свете текущей динамики, это все равно приведет к двухвершинному распределению в будущем, и эта двухвершинная ситуация будет усиливаться (или образуется серия монополий в предельных условиях).

Некоторые из этих результатов можно объяснить масштабируемостью технологии. Как только вы доминируете в какой-то области, вы выкачиваете бизнес-потенциал и капитал у своих конкурентов. В результате эти крупные компании накопили много денег и получили рекордную прибыль. Они выкупили акции и получили значительный доход Интерес от этих денежных средств. А более мелкие компании были обременены более тяжелыми долгами (не богатыми) и должны были платить много Интерес, чтобы выжить. Это похоже на «передачу богатства от бедных к богатым».

Распределение социально-экономических ресурсов

Мы выбрали следующую диаграмму в качестве удобного примера двухпикового распределения в социально-экономическом состоянии. Этот набор данных имеет два различных моды, представляющих фрагментированность общества. Смотреть на средний балл кредитного рейтинга здесь полезно? Совершенно нет. В этом и заключается суть. Мы привыкли смотреть на средние значения, но в двухпиковом распределении это может быть бесполезно в лучшем случае и вредно и вводящим в заблуждение в худшем случае при анализе.

Изображение: распределение социально-экономических показателей с высоким рейтингом кредитоспособности

Мы можем добавить больше деталей о распределении личных сбережений, долгов/сборов за кредитные услуги и т. д., но мы все знаем, что это покажет: двухгорбое распределение. Как видно из вышеприведенного примера, те, кто платит высокие проценты по Интерес, сталкиваются с огромными трудностями. Тем, у кого есть избыточные сбережения, пользуются выгодами от этих высоких процентных ставок. Это похоже на «перераспределение богатства от бедных к богатым».

Изображение: посетители ресторанов в США

Как показано на рисунке, состояние богатых людей хорошее.

Картинка: снижение продаж в одинаковых магазинах McDonald’s

Те, кто имеют меньший располагаемый доход, находятся в плохом положении.

Объедините все содержимое

Что объединяет эти три примера? Платежи и получение Интерес привели к полностью противоположным результатам - бедные становятся еще беднее, а богатые становятся еще богаче. В этом и заключается суть проблемы. Богатство и активы перетекают от слабых к сильным.

Почему все это важно? Политика выпуска основана на агрегированных данных. В среднем все выглядит хорошо и по-прежнему стабильно. Однако одна из мод в этом распределении испытывает серьезные страдания. Высокие процентные ставки благоприятствуют другой моде. Таким образом, путем поддержания высоких процентных ставок и ожидания ослабления средних данных ФРС на самом деле давит на слабые группы, а не помогает сильным группам. С этой точки зрения такой подход кажется крайне искаженным.

Почему продолжается увеличение разрыва в богатстве? Потому что способ реализации политики выпуска усугубляет разрыв в богатстве. Это не статья о добродетели повторного распределения богатства, но во многих ключевых областях нашей экономической жизни разрыв в богатстве будет продолжать увеличиваться до тех пор, пока мы не столкнемся с каким-то крахом, сокращением долга или другими хвостовыми событиями.

Заключение

По нашему мнению, ФРС должен снизить ставки в июле.

Уровень занятости достиг пика и существенно снизился.

Инфляционная ставка составляет 2,5% и стремительно снижается, ожидается, что к концу года она достигнет цели в 2%.

Однако на данный момент фактическая процентная ставка составляет 3%. В стабильной и здоровой экономике эта цифра исторически составляла около 1%.

Что делает ФРС?

Они игнорируют потенциальные распределенные данные, следуя итогам суммирования.

Это и есть корень проблемы с ошибкой в стратегии.

Богатые и обладающие избытком наличности люди получают больший доход от Интерес (не говоря уже о том, что их активы приближаются к историческим максимумам). В то время как люди, у которых недостаток наличности, терпят ущерб из-за расходов на Интерес. В связи с отсутствием чувствительности к высоким процентным ставкам Федеральная резервная система фактически ждет дальнейшего ухудшения для низших социально-экономических слоев населения, чтобы снизить средние показатели до целевого уровня. Простите, бедняки, вы страдаете, но практически не получаете выгоды.

Если Федеральная резервная система позволит продолжить “жесткая посадка” (как они говорят), они столкнутся с серьезными проблемами занятости и разорением малого бизнеса. Как показывает история, когда такие ситуации возникают, их трудно обратить. Они сталкиваются с риском жесткой посадки.

Все кажется нормальным, пока вдруг не станет плохо. Изменения обычно происходят медленно, а затем внезапно происходят.

Ссылка на оригинал