Autor original: ◢ J◎e McCann
Compilación original: Shenchao TechFlow
(Lo siguiente se publicó originalmente en la sección macro de nuestra Actualización del mercado asimétrico de agosto™️, a la que puede suscribirse de forma gratuita aquí)
En nuestro comentario macroeconómico anterior, analizamos temas clave relacionados con los posibles impactos en el mercado, el estado actual del mundo y cómo navegar estos tiempos complejos.
Discutimos (un mes antes de que surgiera el pánico bancario y aterrorizaran a los mercados) los riesgos que enfrentan los bancos pequeños y medianos debido a la distribución desigual del exceso de reservas, a pesar de la gran cantidad de reservas en el sistema.
Hemos mencionado repetidamente datos económicos contradictorios y discutido el concepto de "economía pato": todo parece ir bien en la superficie, pero en realidad suceden muchas cosas bajo el capó. La belleza está en el ojo del espectador. Si bien los datos económicos principales son sólidos, un análisis más profundo puede tejer cualquier narrativa alcista o bajista que prefiera.
También analizamos cómo se comparan los Siete Magníficos con el resto del mercado de valores. Al igual que los datos económicos, los índices bursátiles funcionan bien; pero una mirada más cercana revela que las acciones de los Siete Magníficos han tenido un desempeño extremadamente bueno, mientras que el resto del mercado ha tenido un desempeño mediocre o incluso ha bajado.
En esta edición de Macro asimétrica, uniremos todos los conceptos discutidos anteriormente en una historia coherente, comenzando y terminando con la teoría de la política monetaria misma.
La política monetaria
Como ocurre con cualquier conjunto de datos, es necesario definir la distribución subyacente antes de realizar un análisis significativo. Para simplificar la descripción, utilizaremos tres distribuciones básicas. Si bien ninguno de ellos es perfecto, la esencia será clara. Los datos económicos principales se utilizan para describir la economía general o promedio, lo cual es conceptualmente sólido porque no se puede adaptar la política económica a cada individuo (para tomar un ejemplo extremo). Desde muchas perspectivas, esto es realmente “injusto” e inaplicable. Por lo tanto, utilizamos datos agregados para describir el estado de la economía y así determinar la política monetaria más adecuada para esos datos agregados. Primero veamos los tres tipos de distribución para describir la población subyacente.
Nota: No estamos escribiendo una tesis doctoral. Este debate no es completo ni infalible porque tenemos un espacio limitado. Tejemos una historia que es profundamente relevante para el estado actual del mundo y la política económica. Entonces, en lugar de analizar los detalles esenciales, piense en estos conceptos y su impacto potencial a nivel mental.
Distribuidos equitativamente
Figura: Distribución uniforme
Como puede ver, una distribución uniforme significa que cada observación (en este caso, el estatus socioeconómico de un individuo) es la misma. La distribución uniforme sería el ideal comunista. Una distribución uniforme también producirá un conjunto de datos óptimo para realizar análisis de política monetaria. Si todos estuvieran en la misma posición, no habría variación, por lo que los "datos promedio" representarían a todos perfectamente. Por lo tanto, la política monetaria basada en estos datos será perfecta (suponiendo que la teoría económica sea válida y se aplique estrictamente de acuerdo con las reglas). Sabemos que este no es el caso. Los ideales comunistas suelen ser difíciles de realizar.
distribución normal
Figura: Distribución normal
En una distribución normal, la media, la mediana y la moda son iguales. Exactamente la mitad de las observaciones (en este caso, el estatus socioeconómico del individuo) se encuentran a la derecha del centro, mientras que la otra mitad se encuentra a la izquierda del centro. Esta distribución significa que la densidad socioeconómica es más alta cerca de la media, y el número de individuos privilegiados o desfavorecidos disminuye gradualmente a medida que aumentan las desviaciones de la media. Con una clase media dominante y una distribución razonable de la riqueza (dado que Estados Unidos era más equilibrado en un pasado no muy lejano que ahora), incluso las "cifras promedio" pueden marcar la diferencia. Aunque no es perfecta, la densidad todavía se concentra alrededor de la media, por lo que la política monetaria basada en estos datos se justifica porque capta la situación de la mayoría de la población (aunque la política monetaria no es relevante en ninguno de los extremos de la población; en un distribución normal, que es una proporción relativamente pequeña).
distribución bimodal
Figura: Distribución bimodal
Una distribución bimodal significa que hay dos modos. En otras palabras, los resultados de dos procesos distribuidos de manera diferente se combinan y se presentan en un conjunto de datos.
Esta característica bimodal aparece con frecuencia en varios aspectos de nuestro mundo recientemente. Veamos algunos ejemplos relevantes que mencionamos anteriormente.
Distribución desigual del exceso de reservas bancarias
En la publicación de Ametric de febrero de 2023, mencionamos: “Aunque hay abundantes reservas excedentes en el sistema, no están distribuidas de manera uniforme. Estas reservas se concentran principalmente en los bancos centrales monetarios (como JPM, etc.)”.
Entonces, si bien la cantidad total de exceso de reservas era muy amplia, experimentamos una crisis bancaria que obligó a la Reserva Federal a tener que establecer mecanismos de financiación de emergencia para financiar a muchos bancos que carecían de reservas adecuadas. Antes de la apertura de este mecanismo, varios bancos importantes habían quebrado. ¿Por qué todo esto sorprende a todos? Porque los datos sobre el exceso de reservas son superficiales y no tienen en cuenta la distribución real de estas reservas. Muchos bancos no tienen reservas, mientras que algunos bancos tienen la mayoría de ellas. Esta es una distribución bimodal. Los datos agregados por sí solos no reflejan con precisión la verdadera imagen de la industria bancaria. Por lo tanto, la distribución aquí es crucial pero se pasa por alto.
La distribución desigual de las reservas y las subsiguientes facilidades de financiación de emergencia provocaron que los bancos débiles tuvieran que pagar grandes intereses para mantener sus balances y aumentar los depósitos. Y los bancos fuertes, como JPM, obtienen importantes ingresos por intereses de su exceso de reservas. Es como "transferir riqueza de los pobres a los ricos". Se podría pensar que esto es un castigo por una mala gestión, y eso no está mal. Pero esto todavía nos deja enfrentando una situación de distribución bimodal en el futuro. Dada la dinámica cambiante, la situación se está volviendo cada vez más bimodal.
Pequeñas empresas versus empresas gigantes
En la actualización de julio de 2024 de Ametric, publicamos el siguiente gráfico:
Gráfico: Los Siete Magníficos y otras 493 empresas, S&P 500 y Russell 2000
Si se compara a los Siete Magníficos con el resto del mercado de valores (especialmente Russell), también se muestra una especie de distribución bimodal. Ves un grupo de grandes empresas que están obteniendo mejores resultados; y luego tienes un grupo de empresas más pequeñas que no tienen tanto éxito como estas empresas gigantes.
Se podría argumentar que esto es un resultado capitalista de la destrucción creativa, y eso no estaría mal (ignoraremos el impacto de las industrias monopolísticas/oligopólicas en esta discusión). En cualquier caso, dada la dinámica actual, esto todavía deja en el futuro una distribución bimodal que sigue aumentando (o, en condiciones límite, una serie de monopolios).
Algunos de estos resultados pueden atribuirse a la escalabilidad de la tecnología. Una vez que domina un área, le quita potencial comercial y capital a sus competidores. Como resultado, estas grandes empresas terminan acumulando enormes cantidades de efectivo y obteniendo ganancias récord. Recompraron sus acciones y obtuvieron importantes ingresos por intereses sobre el efectivo. Las empresas más pequeñas, por otro lado, están más endeudadas (y no son ricas) y tienen que pagar muchos intereses para mantenerse a flote. Es como "transferir riqueza de los pobres a los ricos".
distribución socioeconómica
Hemos elegido el siguiente cuadro como un ejemplo conveniente de una distribución bimodal entre estados socioeconómicos. Este conjunto de datos tiene dos modos diferentes, que representan la fragmentación de la sociedad. ¿Es útil consultar aquí su puntaje crediticio promedio? De nada. Ese es exactamente el punto. Estamos acostumbrados a mirar datos promedio, pero en una distribución bimodal esto puede ser, como mínimo, inútil y, como máximo, un efecto muy dañino y engañoso en el análisis.
Figura: Distribución socioeconómica de puntajes crediticios altos
Podríamos agregar más detalles sobre la distribución de los ahorros personales, los cargos por servicio de deuda/crédito, etc., pero todos sabemos lo que mostrará: una distribución bimodal. Como ilustran los ejemplos anteriores, quienes pagan intereses elevados se enfrentan a dificultades importantes. Y aquellos con exceso de ahorros están disfrutando de los beneficios de estas tasas de interés más altas. Es como "transferir riqueza de los pobres a los ricos".
En la foto: comensales americanos.
Como muestra el gráfico anterior, a los ricos les está yendo bien.
Gráfico: Caída de las ventas comparables de McDonald's
Y a aquellos con menos ingresos disponibles les va peor.
combinar todo
¿Qué tienen en común los tres ejemplos anteriores? Pagar y recibir intereses tienen resultados diametralmente opuestos: los pobres se vuelven más pobres y los ricos se vuelven más ricos. Este es el meollo del asunto. La riqueza y los activos se están transfiriendo de los débiles a los fuertes.
¿Por qué todo esto importa? La política monetaria se basa en datos agregados. En promedio, todo parece estar bien y todavía parece estable. Sin embargo, un modo dentro de esta distribución está experimentando un dolor intenso. Las altas tasas de interés benefician a otro grupo de personas. Entonces, al mantener altas las tasas de interés y esperar a que las cifras promedio se debiliten, la Reserva Federal en realidad está oprimiendo a los débiles más que ayudando a los fuertes. Desde esta perspectiva, este enfoque parece muy distorsionado.
¿Por qué sigue ampliándose la brecha de riqueza? Porque la forma en que se implementa la política monetaria aumenta la desigualdad de riqueza. Este no es un tratado sobre las virtudes de la redistribución de la riqueza, pero en muchas áreas importantes de nuestra vida económica las brechas de riqueza seguirán creciendo hasta que enfrentemos algún tipo de colapso, alivio de la deuda u otro evento final.
en conclusión
En nuestra opinión, la Reserva Federal debería recortar los tipos de interés en julio.
El empleo alcanzó su punto máximo y cayó significativamente.
La inflación, del 2,5%, está cayendo rápidamente y se espera que alcance el objetivo del 2% a finales de año.
Sin embargo, la tasa de interés efectiva actual es del 3%. En una economía sana y en estado estacionario, esta cifra ha sido históricamente de alrededor del 1%.
Entonces, ¿qué está haciendo la Reserva Federal?
Se centran en datos agregados e ignoran la distribución subyacente.
Aquí es donde ocurren los errores estratégicos.
Los ricos y los que tienen dinero en efectivo disfrutan de mayores ingresos por intereses (sin mencionar los activos cerca de máximos históricos). Y los que carecían de liquidez se vieron duramente afectados por los pagos de intereses. Insensible a las tasas de interés más altas, o incluso beneficiándose de ellas, la Reserva Federal está efectivamente esperando que los grupos socioeconómicos más bajos se deterioren aún más para reducir el promedio a los niveles objetivo. Lo siento, pobres, sufrís y recibís pocos beneficios.
Si la Reserva Federal permite que continúe la "política monetaria estricta" (esa es su palabra), enfrentarán serios problemas de empleo y el vaciamiento de las pequeñas empresas. Una vez que esto sucede, la historia muestra que es difícil revertirlo. Se arriesgan a un aterrizaje forzoso.
Todo parecía normal hasta que de repente las cosas empeoraron. El cambio suele ser lento y luego ocurre en un instante.
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