[心得] Fed無法縮表到底,對股市的影響|論文解讀
一、引言:QT的問題與論文總覽
Fed這個月開始將QT(縮表)翻倍,每個月從市場收回950億美金的錢。
預估會在2到3年內,收回2.5兆美金。
https://i.imgur.com/9fBkomF.jpg
然而在歷史上,QT卻幾乎都沒有縮表到原有的預期,
在那之前就會停止了。為什麼?
最直接會想到的原因是Fed會怕緊縮過度而造成經濟衰退。
然而還有很重要的另一點,卻比較少想到:”流動性”。
https://i.imgur.com/wxXB3jy.png
今天要看的論文內容就是討論QT對流動性影響,標題就叫:
為什麼央行縮表是困難的任務 ?
(Why Shrinking Central Bank Balance Sheets is an uphill task)
是八月底Jackson Hole會議時,
由各名校教授與NBER成員所提出的論文,非常的新。
https://i.imgur.com/IRQquME.jpg
本篇論文的下載連結放在這邊,歡迎參考。
https://pages.stern.nyu.edu/~sternfin/vacharya/public_html/pdfs/ACRS_liquidity_ALL_v30-CLEAN.pdf
一共有58頁,內容很硬,我會萃取有用資訊並給出我的想法。
文長,我也有拍影片版本,放在簽名檔,歡迎參考。
二、銀行資產負債表與近年來的變化
在看論文前,先大致了解銀行的資產負債表。
如圖是簡化版的資產負債表,裡面有本文主要探討的四個項目:
資產側的Credit Line (信貸,白話就是各類貸款,天期比較長)
、Reserve(銀行準備金,白話就是現金)。
另一邊負債側的Deposit(存款)又可分為:
Demand Deposit (活存,短時間的存款)以及
Time Deposit (定存,長時間的存款)。
https://i.imgur.com/WSym5BM.png
了解本文的專有名詞後,接著來看過去QE與QT的時間段。
作者一共分為六個時期,分別是圖中的虛線處:QE1、QE2、QE3,
以及QE停止(2014)、QT開始(2017)與QT結束(2019)。
https://i.imgur.com/wgjw7z8.jpg
接著來看市場”整體”的準備金(Reserve,白話就是錢),
與”整體”銀行的信貸(Credit Line)和 存款(Deposit)變化。
如圖是信貸與存款對市場上整體準備金的比例,兩者的走勢亦步亦趨,
在2008年後逐步下滑直到QE停止。
https://i.imgur.com/ht1gV8P.jpg
其實很合理啦,因為QE就是讓市場的錢越來越多。反之亦然,
QE結束後到QT時期,兩者的比例就開始上升,
因為QT讓市場上的錢越來越少,同時銀行也沒有停止擴大放貸的腳步。
再深入將存款細分為活存(Demand Deposit)與定存(Time Deposit),
不同上張圖表,活存與定存在緊縮時期有截然不同的表現。
在QE停止到QT停止這五年內,短天期的存款大幅飆升,
長天期的存款則相對穩定。
https://i.imgur.com/4N7WO0X.jpg
然而在緊縮時期,這會對銀行與市場帶來一個很大的問題:流動性衝擊。
三、對流動性成本的衝擊
在講衝擊前先簡單說明銀行的獲利模式:借入投資人的存款,
給予比較低的利息,放貸各種貸款出去,收取較高的利率;
用這個方式去賺取中間的利差。
如圖極簡化的例子:從存戶手中拿到100塊給1%利息,
再放貸100塊出去收3%利息,銀行就有2%的利差可以賺。
https://i.imgur.com/SQWmGuP.jpg
寬鬆情況下,這模式沒有問題,但在緊縮時期,
當短天期的存款比例大幅增加時,就會有問題了。
一樣用上圖的簡單例子:因為一般信貸的時間較長,這邊假設是10年;
短期存款較短,假設是1年。當一年到期時,
銀行要還投資人本金加利息共101元。但手上只有50元 ,
(這邊忽視Basel協定、資本適足率那些,只是說明概念),
信貸那邊還沒到期,所以只能收利息3元,
也就是說銀行還要搞到48元才能償還。
所以銀行必須要到市場上借錢,利差的商業模式才能持續下去。
https://i.imgur.com/ihmrmmY.jpg
借錢就會有成本,作者衡量流動性成本的方式是使用:
EFFR (Effective Fed Fund Rate,聯邦資金利率)減掉
IOR(Interest on Excess Reserve,超額準備金利率) 。
由於這詞很長,以下簡稱資金利率。
如圖作者將整個市場的準備金與資金利率(EFFR-IOR)跑回歸,
可以看出些微負相關性。
https://i.imgur.com/XBa4B4o.jpg
若將準備金經由信貸與存款調整後,
則能看出高度負相關。其實這道理非常合理直觀:QE一直印鈔票時,
市場的錢變多,要借錢進來就會比較便宜;相反,QT時,
市場的錢越來越少,要借錢進來就會越來越貴。
https://i.imgur.com/GU70rhF.jpg
然而,由於QE釋放出新的準備金,數量無法均衡的分配給各家銀行,
每家銀行的資產與負債的到期日也可能不匹配(Mismatch),
以及Fed一次收回太多資金,就有可能導致整個金融體系的錢不夠用了,
借錢需要付更多,而導致資金利率大幅飆升的流動性危機。
例如在2019年9月與2020年疫情都曾經發生過:
SOFR (Secured Overnight Financing Rate抵押隔夜借貸利率) 急升,
導致Fed必須立刻救市,把額外的流動性(錢)灌進市場。
https://i.imgur.com/fnbU7V1.png
四、為何銀行不改善、現在與之前QT有何不同
那為什麼銀行明知道QT時,市場上的錢變少了,
卻還不延長自己的存款期限呢?作者提出了三個原因。
第一:銀行業務的慣性 (Momentum)。銀行部門習慣了之前的作法,
不斷擴張,而不隨著市場整體準備金下降減少信貸發放與短期存款。
第二:道德風險 (Moral Hazard)。他們知道這樣會有問題,
但之前Fed都有救市,所以之後有問題的話也會救,那何必縮手呢?
第三:監管問題使得從存款的方式取得準備金更加便宜。
https://i.imgur.com/sIVvAUM.jpg
經過2019、2020年的流動性危機,Fed除了當下灌錢進入市場,
難道金融體系現在沒有更好的應對QT了嗎?作者提出了兩點不同。
第一個不同:從去年3月開始,
Fed的逆回購交易(Reverse Repo Transaction)就不斷增加。
目前看維持在2兆左右。
https://i.imgur.com/RhpDWdW.png
然而,隨著縮表,逆回購的金額也會降低,
連帶使得市場整體的準備金對流動性債權(信貸+存款)也降低。
當個別銀行的準備金也跟著下滑時,他們卻沒有降低流動性債權的話,
流動性危機就容易產生。
https://i.imgur.com/cWblWsR.jpg
第二個不同:Fed在去年設例了常設回購機制 (Standing Repo Facility),
它允許機構用高品質抵押品向Fed借更多準備金。
雖然理想上這可以解決個別機構的流動性問題,
但如果有機構在危機時期大量囤積流動性的話,
最後Fed還是不得不像2019年或2020年那樣子再次干預市場出手相救。
https://i.imgur.com/A1pO1cR.jpg
五、論文結論
以上是質化內容的總結。
論文中還有約一半內容是用複雜的數學與統計去佐證觀點,
就像是圖中這樣的表格。由於太過複雜 ,這邊按下不表,
有興趣多了解的朋友,請看第一段引言的連結。
https://i.imgur.com/Wu4kdWv.jpg
這邊我直接拉到論文最後一頁的結論:
作者再次總結了核心觀點:QE時期,當市場上的準備金大幅增加時,
活存的比例也會大增而讓銀行的整體負債更快到期,
不論是從整體看還是個別銀行看都是;同時在資產端,
銀行也會發行更多的貸款,通常較活存的期限長。
然而在QT的時候,這樣的趨勢也沒有太大改變。
這就會導致流動性緊縮、甚至流動性危機的發生。
這樣的趨勢也使得金融系統更加依賴Fed的政策(與救援)。
https://i.imgur.com/U8CA0Fn.jpg
六、那QT會對股市造成多大影響呢?
由此論文可看出,流動性的確會是Fed在執行QT時會面對的一大難題,
但往往人們會沒看到這點。
另一個常被想到的難題則是經濟是否能承受得住持續的緊縮政策。
回看過往,QT的毎次預測也都會過頭,沒有一次達得到目標。
兩大原因搭配歷史經驗來看,Fed這次無法QT到底的機率的確很高。
https://i.imgur.com/dhMuGDr.jpg
那這次QT具體會對股市造成多大衝擊呢?以下是我的計算:
假設一年後,也就是明年八月底,Fed就會停止QT。
目前的計畫是每個月QT 950億,如果額度都有達成,
則一年會縮減1.14兆美金。
但講絕對金額好像有點懸,有沒有可類比的衝擊數據呢?
這邊引用兩家投行的看法:首先,
中金指出2023年縮減1.14兆美金約等於升息1.25%到1.5%之間,
我取中間值1.375%。
https://i.imgur.com/c8Odgr1.jpg
另一家法興的策略長Soloman則認為,要QT 3.9兆才能把通膨壓回2%。
這樣QT 的額度等於升息4.5%;換句話說QT 1兆1400萬美金 = 升息0.99%。
https://i.imgur.com/rIPO3rx.jpg
我將中金與法興的計算平均後,約等於升息1.18%。
所以未來一年QT給市場的衝擊,大約等於升息4-5碼,給大家參考!
最後再次感謝本篇論文的作者:Acharya等人提供優質內容!
另外,由於這次論文很硬,我可能在翻譯或見解地方有誤。
如果你有不一樣的想法,也歡迎在底下留言不吝指教!
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