Bitget App
تداول بذكاء
شراء العملات المشفرةنظرة عامة على السوقالتداولالعقود الآجلةEarnمربعالمزيد
تفسير Goldman Sachs لخمس مجموعات عمل في الاحتياطي الفيدرالي الأمريكي: إذا أراد Waller استخدام ذلك لخفض الفائدة، فمن الصعب أن يحصل على الدعم

تفسير Goldman Sachs لخمس مجموعات عمل في الاحتياطي الفيدرالي الأمريكي: إذا أراد Waller استخدام ذلك لخفض الفائدة، فمن الصعب أن يحصل على الدعم

金融界金融界2026/07/21 01:59
عرض النسخة الأصلية
By:金融界

تعتقد جولدمان ساكس أن وارش يحاول من خلال فرق العمل دفع تغييرات جذرية مثل تقليص التوجيهات الاستشرافية، تقليص الميزانية العمومية بشكل كبير وتطبيق سياسة تيسيرية استنادًا إلى نظرية التضخم الناتج عن الذكاء الاصطناعي، إلا أن هذه المطالب تتعارض مع الجمود المؤسسي لدى لجنة السوق المفتوحة (FOMC)، ومن الصعب أن تحظى بأغلبية الدعم. لن تشهد سياسة الاحتياطي الفيدرالي تحوّلًا جذريًا، وفي النهاية من المرجح أن يتم التوصل إلى حل وسط يرضي وارش ظاهريًا ولكن بتأثير فعلي محدود.

وترى جولدمان ساكس أن توصيات فرق العمل الخمس للاحتياطي الفيدرالي ليست مُلزمة للجنة السوق المفتوحة، وأن المواقف الجذرية لرئيس الاحتياطي الفيدرالي وارش (Kevin Warsh) في عدة مجالات — بما في ذلك تقليص التوجيهات الاستشرافية، وضغط الميزانية العمومية، ودفع السياسة التيسيرية استنادًا إلى نظريات حول التضخم الناجم عن الذكاء الاصطناعي — من الصعب أن تحصل على أغلبية داخل FOMC. والنتيجة النهائية ستكون عبارة عن سلسلة تغييرات متوازنة "تبدو مهمة بالنسبة لوارش، لكن تأثيرها محدود لبقية المسؤولين".

ووفقًا لمنصة تداول الرياح السريعة، فقد أعلن رئيس الاحتياطي الفيدرالي وارش مؤخرًا عن تشكيل "خمسة فرق لدفع سياسة النقد" في محاولة لإعادة تشكيل الاحتياطي الفيدرالي عبر خمسة أبعاد: آلية التواصل، الميزانية العمومية، جمع البيانات، الذكاء الاصطناعي والإنتاجية، وإطار التضخم. ومع ذلك، قدمت جولدمان ساكس في تقريرها البحثي في 20 يوليو تقييمًا واقعيًا متشائمًا: إذا راهن المستثمرون على أن وارش يمكنه استغلال سردية "التضخم الهيكلي الناتج عن الذكاء الاصطناعي" لدفع سياسة "خفض الفائدة" الحالية (السياسة النقدية الحمائمية)، فإنهم سيخيب أملهم.

وأشارت جولدمان ساكس إلى أنه بالرغم من أن وارش كرئيس يملك سلطة كبيرة عبر وسائل التواصل مثل المؤتمرات الصحفية، إلا أن رؤاه المتطرفة (مثل تقليص الميزانية العمومية بشكل كبير وتطبيق سياسة حمائمية بناءً على توقعات الذكاء الاصطناعي) تتعارض مع الجمود المؤسسي في لجنة السوق المفتوحة.

ولهذا ترى المؤسسة أن مسار سياسة الاحتياطي الفيدرالي لن يميل بشكل جذري. من الصعب جدًا على اللجنة الموافقة على سياسة تيسيرية بناءً على توقعات إنتاجية مستقبلية؛ أما بشأن الميزانية العمومية والتوجيهات الاستشرافية، فمن المرجح أن يتم التوصل إلى حل وسط يبدو أنه يُرضي وارش ظاهريًا، لكن تأثيره الفعلي محدود (مثل التوقف عن نشر متوسط النقاط في مخطط النقاط أو إدخال تعديلات طفيفة في هيكل مشتريات الأصول). كما سيقوم وزارة الخزانة بتعديل استراتيجية إصدار الديون للتقليل من التأثير السوقي الناتج عن تغييرات هيكل أصول الاحتياطي الفيدرالي.

وتظل جولدمان ساكس على توقعاتها بمعدل فائدة الأموال الاتحادية، بحيث يتم الحفاظ على النطاق المستهدف السنوي عند 3.50%-3.75% في 2026، على أن ينخفض تدريجيًا إلى 3.00%-3.25% في 2027.

فريق العمل الأول: آلية التواصل — "مخطط النقاط" قد يتم تهميشه دون اختفائه

موقف وارش: يدعو لتقليص التوجيهات الاستشرافية بشكل كبير، وحتى الآن نادرًا ما يعبر عن آرائه الاقتصادية الخاصة.

رؤساء الفريق: الاقتصادي بيتر فيشر (Peter Fisher، جامعة واشنطن)، الحاكم السابق للبنك المركزي البرازيلي أرمينيو فراغا (Arminio Fraga)، الحاكم السابق لـ بنك إنجلترا ميرفين كينغ (Mervyn King). والموقف المشترك لهم جميعًا: يجب على البنوك المركزية توضيح دالة رد الفعل بوضوح والاعتراف بعدم اليقين في التوقعات.

المحور الرئيس للخلاف: ما إذا كان يجب تعديل "ملخص التوقعات الاقتصادية" (SEP)، خاصة الجزء الخاص بتوقعات الفائدة المعروف باسم "مخطط النقاط".

تشير جولدمان ساكس إلى أن اللجنة ناقشت العام الماضي بالفعل إصلاحات التواصل ولم تتوصل إلى توافق في الآراء، وفي المدى القصير سيكون من الأصعب دفع إصلاحات كبيرة من جديد. وقد ألمح وارش إلى احتمال إلغاء مخطط النقاط، كما أن بعض الأعضاء يتحفظون على النهج الحالي، لكن جولدمان ساكس ترى أن الإلغاء التام يعد خطوة كبيرة نحو تراجع الشفافية للغالبية.

الحل الوسط الأكثر احتمالًا: اعتماد اقتراح نائب الرئيس السابق دون كوهين (Don Kohn) — التوقف عن نشر التوقعات المتوسطة في SEP لتجنب تفسيرها كدعم رسمي من اللجنة. هذا التغيير ذو رمزية كبيرة لوارش، في حين يمكن للمستثمرين حساب المتوسط بأنفسهم، لذا فإن خسارة المعلومات الفعلية محدودة.

بالإضافة إلى ذلك، قدمت جولدمان ساكس اقتراحين لتعزيز شفافية دالة رد الفعل: الأول هو ربط توقعات اللجنة الاقتصادية بتوقعات الفائدة لكل عضو؛ والثاني نشر التحليل السيناريوهات الذي يجريه موظفو الاحتياطي الفيدرالي. حاليًا، يُرفق بالـ SEP ثماني صفحات من المواد الكمية حول عدم اليقين لكنها بالكاد تلقى اهتمام السوق.

فريق العمل الثاني: الميزانية العمومية — إطار "السيولة الوفيرة" يصعب زعزعته

موقف وارش: انتقاد طويل الأمد لسياسة التيسير الكمي (QE) وحجم الميزانية العمومية للفرع الفيدرالي، والدعوة لمراجعة آلية "السيولة الوفيرة" وهيكل الأصول المحتفظ بها. لكنه أقر مؤخرا: "لست ساذجًا لأظن أن بإمكاننا العودة إلى الحالة التي كان عليها الاحتياطي الفيدرالي عام 2006 حين انضممت إليه".

رؤساء الفريق: أستاذة الاقتصاد بجامعة هارفارد كارين دينان (Karen Dynan)، أستاذ جامعة شيكاغو راغورام راجان (Raghuram Rajan، محافظ بنك الهند المركزي السابق)، أستاذ جامعة هارفارد جيريمي ستاين (Jeremy Stein، عضو مجلس الاحتياطي الفيدرالي السابق).

توجد آراء متباينة بين الثلاثة: حيث أشار ستاين في ورقة بمؤتمر جاكسون هول إلى أن الميزانية العمومية الضخمة تساهم في الاستقرار المالي، لكون السيولة الوفيرة تقلل حوافز الوسطاء الماليين للاعتماد على التمويل قصير الأجل القابل للسحب؛ بينما حذر راجان من وجود "تأثير الجَرّار" في توسيع الميزانية — حيث يؤدي ارتفاع ودائع البنوك أثناء فترة التيسير الكمي إلى تطور نموذج الأعمال، في حين يصعب العودة للوضع السابق عند بدء تقليص ميزانية الاحتياطي.

ترى جولدمان ساكس أن الدعم للتخلي عن إطار السيولة الوفيرة داخل اللجنة شبه معدوم، كما أن تخفيض الطلب على احتياطيات البنوك عبر التشريعات لتقليص الميزانية هامشي للغاية. كما أن أثر تأثير الجَرّار يُنظر إليه في الغالب كسبب لرفع عتبة تطبيق التيسير الكمي، وليس كإشكال فعلي حالي.

السؤال الجوهري المتبقي: ما نوع الأصول التي ينبغي أن يحتفظ بها الاحتياطي الفيدرالي على المدى الطويل؟ الخياران هما: شراء سندات الخزانة بنسب مماثلة لإصدار الخزانة (احترامًا لدور إدارة الديون لدى وزارة الخزانة)، أو الاحتفاظ بشكل أساسي بأذونات الخزانة قصيرة الأجل (لمواءمة آجال الميزانية وخفض تقلب الأرباح). ترى جولدمان ساكس أنه بغض النظر عن اختيار الاحتياطي الفيدرالي، يمكن للخزانة تعديل استراتيجية الإصدار للتدريع، بحيث يكون التأثير الصافي على أسعار الفائدة محدودًا.

فريق العمل الثالث: جودة البيانات — البيانات الخاصة مكملة لا بديلة

موقف وارش: انتقاد "الأساليب القديمة للمسوح" وعيوب البيانات الإحصائية الرسمية التي يسهل تعديلها لاحقًا، والدعوة إلى مزيد من الاعتماد على البيانات الخاصة، لا سيما في إطار قياس التضخم بطرق جديدة.

رؤساء الفريق: أستاذ الاقتصاد بجامعة هارفارد Raj Chetty، أستاذ الاقتصاد بجامعة شيكاغو Kevin Murphy، الرئيس التنفيذي السابق لشركة Walmart Doug McMillon. كان Chetty من أوائل من استخدموا بيانات خاصة -شركات معالجة البطاقات الائتمانية، شركات الرواتب- لتتبع التوظيف والإنفاق الاستهلاكي في الوقت الفعلي عبر مختبر "رؤى الفرص" خلال أزمة الجائحة.

تقييم جولدمان ساكس: إن جهود استخدام البيانات الخاصة مطبقة بالفعل منذ سنوات في الاحتياطي الفيدرالي والمؤسسات الإحصائية، ولا جدال حول الاتجاه، لكن هناك قيودًا متزايدة في الميزانية.

التحدي الأساسي أن بيانات القطاع الخاص غالبًا تعجز عن توفير ثلاثة متطلبات أساسية للإحصاءات الاقتصادية عالية الجودة: التمثيلية، التعديل الموسمي الدقيق، والاستمرارية. فعلى سبيل المثال، بيانات التوظيف من "رؤى الفرص" تختلف بشكل ملحوظ عن بيانات التوظيف غير الزراعي. والأخطر أن بعض الشركات التي بدأت تزويد البيانات خلال فترة الجائحة قد توقفت لاحقًا، في حين تتطلب السلاسل الإحصائية الرسمية الاستمرار لعقود دون انقطاع.

رأي جولدمان ساكس النهائي: المرجح أن تُستخدم البيانات الخاصة كمكمل للبيانات الرسمية لا كبديل لها، كما يجب معالجة البيانات الخام من قبل موظفي الاحتياطي الفيدرالي أو المؤسسات الإحصائية قبل استخدامها في رسم السياسات.

فريق العمل الرابع: الذكاء الاصطناعي والإنتاجية — "نظرية التضخم المستقبلي" لا تبرر خفض الفائدة حاليًا

موقف وارش: يرى أن الذكاء الاصطناعي سيخلق "تضخمًا هيكليًا منخفضًا"، وأن تأثيره قد يكون مختلفًا نوعيًا عن التقدم التكنولوجي السابق.

رؤساء الفريق: المؤسس المشارك لـ Andreessen Horowitz مارك أندريسن (Marc Andreessen)، المدير التنفيذي لشركة Xbox التابعة لمايكروسوفت آشا شارما (Asha Sharma)، أستاذ الاقتصاد بجامعة ستانفورد تشارلز جونز (Charles Jones، في إجازة حاليًا من Anthropic).

استنتج جونز في ورقة عمل حديثة لـNBER أن الذكاء الاصطناعي في النهاية سيرفع الإنتاجية بشكل كبير، لكن استمرار وجود بعض القطاعات التي تحتاج تدخل بشري يجعل التأثير الكامل يتطلب وقتًا طويلاً، وهذا يمنح سوق العمل فرصة للتأقلم.

وأظهرت الأبحاث التاريخية لدى جولدمان ساكس أن فترات تسارع التقدم التكنولوجي تتسم - في المتوسط - بمعدلات إحلال وظيفي وبطالة مرتفعة قليلًا، وتضخم منخفض قليلًا، ما يسمح للاحتياطي الفيدرالي بتخفيض الفائدة تدريجيًا لدعم الانتقال في سوق العمل.

لكن جولدمان ساكس أوضحت أن هذه الآليات لا تبرر السياسة الحمائمية الحالية للأسباب التالية: أولًا، توقعات الإنتاجية كانت صعبة جدًا تاريخيًا وحتى في نهاية الدورة السابقة كانت التوقعات متشائمة؛ ثانيًا، عدة أعضاء في اللجنة أكدوا أن الطلب المرتبط بالذكاء الاصطناعي يفرض ضغوطًا تضخمية آنية، بعكس نهج وارش الذي لا يبرز ذلك.

واستنتجت جولدمان ساكس أن غالبية أعضاء اللجنة سيتشككون في حجة "تيسير السياسة الحالية بناءً على مكاسب الإنتاجية المستقبلية بسبب الذكاء الاصطناعي". قد ينال وارش الاعتراف إذا استند إلى حقبة غرينسبان - حيث رافق النمو القوي في الإنتاجية قرارًا بعدم رفع الفائدة رغم قوة الناتج المحلي - لكن الدفع لخفض الفائدة الآن بناءً على توقعات إنتاجية مستقبلية يُرجح ألا يحظى بدعم.

فريق العمل الخامس: إطار التضخم — عودة المدارس النقدية محدودة، والاستجابة للصدمة العرضية محل إجماع

رؤساء الفريق: أستاذ الاقتصاد بجامعة هارفارد جريج مانكيو (Greg Mankiw، الرئيس السابق لمجلس المستشارين الاقتصاديين بالبيت الأبيض)، أستاذ الاقتصاد بجامعة نيويورك توماس سارجنت (Thomas Sargent، الفائز بجائزة نوبل في الاقتصاد)، الزميل الأقدم بمعهد C.D. Howe ويليام وايت (William White، المستشار الاقتصادي السابق لبنك التسويات الدولية).

تقييم جولدمان ساكس لثلاث محاور رئيسة:

① صياغة هدف التضخم: كل من وارش ومانكيو يدعوان لتحديد هدف التضخم عند "2%" بدلاً من "2.0%" لتجنب الانتقادات المبالغ فيها عند حدوث انحرافات طفيفة. ترى جولدمان ساكس أن هذا الموقف لا جدال حوله في الظروف الحالية.

② الكتلة النقدية: وارش يدعو للاهتمام بمؤشرات عرض النقود من جديد، لكنه صرح بوضوح أمام الكونغرس "لست نقديًا تقليديًا". ومانكيو يرى أنه "ربما آن الأوان لمراجعة تجاهلنا للكتلة النقدية". في توقعاتها الاقتصادية تستخدم جولدمان ساكس مؤشرات الظروف المالية القائمة على الأسعار بدلًا من كمية M2 والمؤشرات الكمية الأخرى، وموظفو الاحتياطي قد يشككون في جدوى الكتلة النقدية التقليدية، لكن هناك انفتاح على بحث ما إذا كان مؤشر Divisia النقدي يمكنه تحسين نماذج توقع التضخم.

من الجدير بالذكر أن وارش أدرج M2 في أحدث "تقرير السياسة النقدية" لكن موظفي الاحتياطي أضافوا ملحوظة تحذيرية: "من الصعب قياس الكتلة النقدية بدقة في الاقتصاد الحديث".

③ الاستجابة لصدمات العرض: منذ 2020 تزايدت وتيرة صدمات العرض بشكل ملحوظ. الموقف الذي يتبناه وارش — ضمان ألا تنتشر الصدمات الأولية للأسعار — من المتوقع أن يلقى قبولاً واسعاً بين مسؤولي الاحتياطي. تتابع جولدمان ساكس اتساع مؤشرات التضخم لتقييم هذا الخطر، لكنها تشير إلى أن تحديد مدى استمرار صدمات العرض مازال جزءًا معقدًا، وأن النظريات الاقتصادية وفرق العمل لا تستطيع تقديم حل بسيط له.

0
0

إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.

منصة PoolX: احتفظ بالعملات لتربح
ما يصل إلى 10% + معدل الفائدة السنوي. عزز أرباحك بزيادة رصيدك من العملات
احتفظ بالعملة الآن!

You may also like

سعر العائد على السندات الأمريكية لأجل 30 عامًا يسجل أعلى مستوى منذ عام 2007، وإصدار السندات الأمريكية ذات التصنيف الاستثماري في أغسطس يسجّل أعلى مستوى للفترة نفسها

في يوم الاثنين، تجاوز العائد على سندات الخزانة الأمريكية لأجل 30 عامًا مستوى 5.31%. قامت الشركات بإصدار سندات على نطاق واسع لدعم موجة الذكاء الاصطناعي، مما زاد من اختلال التوازن بين العرض والطلب في سوق السندات طويلة الأجل. بلغ إصدار السندات الأمريكية ذات الدرجة الاستثمارية في أغسطس 145.2 مليار دولار، متجاوزًا الرقم القياسي الشهري البالغ 136 مليار دولار الذي سجل في أغسطس 2020. في الوقت نفسه، استمرت عجز الميزانية السنوي للحكومة الأمريكية البالغ نحو تريليوني دولار في دفع زيادة المعروض من السندات الحكومية.

华尔街见闻2026/08/17 19:21

أنفيديا تستثمر 1.5 مليار دولار في SB Energy، لتأمين قدرة حوسبة ذكاء اصطناعي بقوة 8 جيجاوات، و OpenAI ستصبح المستأجر الوحيد

تقوم Nvidia بتوسيع حدود التنافس من وحدات معالجة الرسوميات (GPU) والخوادم إلى الأرض والطاقة والبناء في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي (AI). تتعاون الشركة مع SB Energy لتطوير مركز بيانات AI ضخم بقدرة 8 جيجاوات في ولاية أوهايو، وتستثمر 1.5 مليار دولار لدعم تمويل البنية التحتية وتقديم ضمانات ائتمانية، بينما تعتبر OpenAI المستأجر الوحيد. وتشير هذه الخطوة إلى أن Nvidia تتحول من مجرد مورد شرائح إلى منظم للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، من خلال حجز موارد LPS مسبقًا لربط طلب الأجيال القادمة من GPU.

华尔街见闻2026/08/17 13:56