文/滄海一土狗
引子
(資料圖)
2023年2月1日,今年首次議息會(huì)議落地,美聯(lián)儲(chǔ)宣布加息25bp,聯(lián)邦基金利率的浮動(dòng)區(qū)間上升至4.5-4.75%,目前的兩年美債的中樞在4.30%,對應(yīng)的加息路徑預(yù)期為:
1、未來三次加息幅度為:25+0+0;
2、加息的最高點(diǎn)位于5.0%;
3、2024年開始降息;
4、每次降息25bp。
一月的非農(nóng)數(shù)據(jù)落地前,市場跟美聯(lián)儲(chǔ)有一定的分歧。
鮑威爾聲稱,2023年不降息,但是,市場預(yù)期2023年底降息2次25bp——對應(yīng)2年美債4.10%。然而,大幅超預(yù)期的非農(nóng)數(shù)據(jù)扭轉(zhuǎn)了市場的“激進(jìn)想法”。最終,市場跟聯(lián)儲(chǔ)達(dá)成臨時(shí)性的一致——2023年不降息。
不難發(fā)現(xiàn),美國貨幣政策的重心已經(jīng)發(fā)生了轉(zhuǎn)變,從之前的“如何加息”切換為“如何降息”。
宏觀經(jīng)濟(jì)的主要矛盾也發(fā)生了切換,從通脹切換為增長。雖然投資者依然關(guān)注就業(yè)數(shù)據(jù),但是,著眼點(diǎn)已經(jīng)發(fā)生了變化,之前想從就業(yè)推斷通脹,現(xiàn)在想從就業(yè)推斷衰退。
當(dāng)下,市場的焦點(diǎn)問題是——美聯(lián)儲(chǔ)何時(shí)開始降息,然而,回答這個(gè)問題之前,我們要回答另一個(gè)基礎(chǔ)性的問題:加息何以影響美國的金融系統(tǒng)從而影響美國經(jīng)濟(jì)?這篇文章的重點(diǎn)是這個(gè)問題。
影子銀行體系的有關(guān)理論
任何一個(gè)國家的金融體系都可以用下面的代數(shù)要素圖刻畫(ps:本段可以只看重點(diǎn)結(jié)論):
金融系統(tǒng)的擴(kuò)張包括兩部分,一部分是銀行的擴(kuò)張,另一部分是非銀機(jī)構(gòu)的擴(kuò)張。中美體系的差異在于,中國以銀行為主,美國以非銀為主。
在2022年11月17日的《是誰打響了資金面收緊的第一槍?》一文中,我們根據(jù)中國的金融體系提出了一個(gè)非銀約束方程:
在這篇文章中我們提出了一個(gè)傳導(dǎo)鏈條,經(jīng)濟(jì)預(yù)期大幅改善——存款活化——貨幣乘數(shù)坍塌。最終,我們用這個(gè)鏈條解釋存單利率的快速上行。
在《經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇和利率的關(guān)系》一文中,我們又引入了貨幣流通速度V的影響,最終方程拓展為,
這個(gè)勾稽關(guān)系很復(fù)雜,我們就不具體展開了。這篇文章的重點(diǎn)是流動(dòng)性偏好δ。
下圖可以展現(xiàn)出,δ的具體含義:在客戶所持有的金融負(fù)債中,多少以活期存款的形式存在。
不難發(fā)現(xiàn),如果客戶想要更多的活期存款,那么,流動(dòng)性偏好δ會(huì)升高。最后會(huì)導(dǎo)致非銀系統(tǒng)的擴(kuò)張能力下降。
為了刻畫非銀的派生金融負(fù)債的能力,人們把(1/δ)-1看成一個(gè)整體,定義為貨幣乘數(shù)。
美國金融系統(tǒng)的特點(diǎn)
中美的金融體系是一個(gè)對立統(tǒng)一的整體,相互對照能看得更加清楚:
中國更加數(shù)量導(dǎo)向,抓手是基礎(chǔ)貨幣投放和法定準(zhǔn)備金率,然而,美國更加價(jià)格導(dǎo)向,抓手是 流動(dòng)性偏好,即貨幣乘數(shù)。
之所以有如此的差異,是金融架構(gòu)的不同,中國是間接融資主導(dǎo),依靠銀行,用準(zhǔn)備金控制銀行更順手;美國是直接融資主導(dǎo),依靠非銀系統(tǒng),用貨幣乘數(shù)控制非銀更便捷。
所以,理解中國需要理解美國,理解美國也需要理解中國,大家用的是同一個(gè)方程, 只不過側(cè)重點(diǎn)不同。
搞清楚底層邏輯,我們就知道,加息的傳導(dǎo)機(jī)制了。
如上圖所示,提高聯(lián)邦基金利率導(dǎo)致流動(dòng)性偏好上升+貨幣乘數(shù)下降,最后 通過收縮非銀來收縮系統(tǒng)資產(chǎn)負(fù)債表。
美聯(lián)儲(chǔ)加息的實(shí)際影響
美聯(lián)儲(chǔ)加息的一個(gè)自然結(jié)果就是 居民儲(chǔ)蓄的活化,更多的非銀負(fù)債變成活期存款。這又會(huì)投射到美聯(lián)儲(chǔ)的資產(chǎn)負(fù)債表上—— 逆回購規(guī)??焖贁U(kuò)大。
如上圖所示,加息以來,逆回購規(guī)模快速擴(kuò)大,從0附近快速增加至2萬億的水平。
那么,這些錢是哪里來的呢?是從金融系統(tǒng)里回籠過來的嗎?并不是。美聯(lián)儲(chǔ)的資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模保持穩(wěn)定,它是從其他負(fù)債項(xiàng)轉(zhuǎn)化過來的。
如上圖所示,一個(gè)重要的負(fù)債來源是——其他存款。
通過上述數(shù)據(jù),我們可以得出一個(gè)結(jié)論,加息使得居民的儲(chǔ)蓄發(fā)生活化,也使得美聯(lián)儲(chǔ)的負(fù)債端發(fā)生了活化。
美聯(lián)儲(chǔ)的負(fù)債結(jié)構(gòu)變化,反饋了整個(gè)金融系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)變化。
如上圖所示,逆回購已經(jīng)占了美聯(lián)儲(chǔ)總體負(fù)債規(guī)模的40%+,這是極高的水平,疫情前的正常水平不過才是10%+,整整高了三倍。
未來美國金融市場的核心矛盾
當(dāng)下的逆回購占比極其異常,背后有兩個(gè)深層次原因: 1、聯(lián)邦基金利率太高了;2、美國經(jīng)濟(jì)依然保持韌性。
第一個(gè)原因比較好理解,這么高的逆回購比率就是加息弄出來的。
第二個(gè)原因稍微有些費(fèi)解。但是,我們在《是誰打響了資金面收緊的第一槍?》一文中提煉出了核心邏輯鏈條——經(jīng)濟(jì)預(yù)期大幅改善——存款活化——貨幣乘數(shù)坍塌。
這個(gè)邏輯并不會(huì)因?yàn)閲鴦e差異而有所差異,只不過中國在去年十一月底經(jīng)歷了儲(chǔ)蓄活化; 美國即將經(jīng)歷儲(chǔ)蓄固化。
也就是說,如果美國經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)更多的衰退跡象, 經(jīng)濟(jì)主體會(huì)反過來降低自身的流動(dòng)性偏好δ。
如上圖所示,未來美國資本市場的核心沖突點(diǎn)在于圖片的右下角。一方面,較高的聯(lián)邦基金利率會(huì)維持較高的流動(dòng)性偏好δ;另一方面,更多的衰退跡象會(huì)導(dǎo)致居民的流動(dòng)性偏好δ降低。
一旦美聯(lián)儲(chǔ)也傾向于認(rèn)為“經(jīng)濟(jì)無法軟著陸”,那么,流動(dòng)性偏好會(huì)加速下行。
結(jié)束語
顯然,異常的逆回購占比不可持續(xù),未來美聯(lián)儲(chǔ)資產(chǎn)負(fù)債表一定會(huì)恢復(fù)正常,然而,有兩條截然不同的恢復(fù)路徑:
1、軟著陸情形:通脹領(lǐng)先于經(jīng)濟(jì)回落,聯(lián)儲(chǔ)基于通脹回落,開始降息,流動(dòng)性偏好緩步回落至正常水平;
2、硬著陸情形:經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先于通脹回落,聯(lián)儲(chǔ)基于衰退加深,開始降息,流動(dòng)性偏好加速回落至正常水平;
對于美國股市而言,好的情形當(dāng)然是軟著陸情形,差的情形是硬著陸情形。
綜上所述,我們就能回答一開始的問題,并得出一系列結(jié)論:
1、美國是非銀主導(dǎo)的金融體系;
2、加息作用的靶點(diǎn)是流動(dòng)性偏好&貨幣乘數(shù);
3、衰退也會(huì)作用于流動(dòng)性偏好;
4、聯(lián)儲(chǔ)何時(shí)降息取決于通脹回落和經(jīng)濟(jì)回落的相對關(guān)系;
5、逆回購比率加速回落意味著硬著陸的概率提高;
另外,還有一個(gè)指標(biāo)可以捕捉衰退信號(hào),那就是十年兩年美債利差。之前有太多擾動(dòng)項(xiàng),這個(gè)指標(biāo)的效果并不好, 現(xiàn)在這些擾動(dòng)項(xiàng)得到了控制,捕捉效果開始變好。一旦利差繼續(xù)大幅擴(kuò)大, 意味著衰退信號(hào)增多了。
當(dāng)然,這兩個(gè)指標(biāo)可以相互印證一起使用,逆回購占比更加純粹一些,十年兩年美債利差混雜多一些,也更加綜合。
從逆回購占比來看,當(dāng)下的衰退信號(hào)并不明顯,美國經(jīng)濟(jì)有很強(qiáng)的韌性。
最后,再講一個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn):中國的貨幣政策以數(shù)量為核心,我們需要用一年存單利率捕捉流動(dòng)性偏好;美國的貨幣政策以價(jià)格為核心,我們需要用逆回購占比來捕捉流動(dòng)性偏好。
通過對照中美金融系統(tǒng),我們發(fā)現(xiàn)了價(jià)格和數(shù)量的對立統(tǒng)一。
(ps:數(shù)據(jù)來自wind,圖片來自網(wǎng)絡(luò))