美元暴涨，救市无效与经济危机
2020-3-20 16:01
来源：
xiaoming_qin
近日以来，有关美股熔断的段子在朋友圈总是十分火热。无论是圈内还是圈外人士只要看到美股熔断了，总会配一个图，附上一句“卧槽，又熔断了”发个朋友圈，以示自己在参与历史进程。
自本月九日创下两年低点以来，美元指数连续暴涨，目前最高已经达到103.01，接近2016年底创下的103.8。按照目前的趋势，这一数字也将很快会被突破，更高位置则要追溯到2002年底。
很多人对此非常纳闷，一边是美股暴跌，大家都在喊危机来了。另一边又是美国货币的大幅迅猛升值，两者冲突吗？事实上，不光是当下，在2008年金融危机的时候，也出现过股市暴跌和美元升值同时发生的情况。市场上很多人把这种现象解读为金融市场上美元的短缺，或者叫美元的流动性危机导致的，我认为这种说法并不准确。
局部来看，的确可能在一些交易层面会出现美元短缺。这时，一些投资者为了获取美元资金，就不得不抛售欧元日元等非美元货币，从而导致美元指数升值。
但从整个市场来看，很难讲美元指数的暴拉是市场流动性的问题。最近美联储一系列的救市操作，往市场里注入的难道是人民币？看市场是不是缺流动性，我们可以观测美国金融市场的隔夜回购利率。
上图显示，隔夜利率不但没有出现0708年那样的飙升，反而近期由于美联储回购力度的加大（白线），出现了下降，这和我们的经验推断是一致的。这也说明，在整体市场，流动性不并不短缺。把目前股市的暴跌和美元的暴涨说成流动性危机，是不准确的。2008年是比较标准的流动性危机，大家可以对比一下上图中隔夜利率在当时的表现。
从另一个层面，也可以佐证目前金融市场整体上并没有发生流动性危机。我们可以看银行之间的资金借贷意愿。如果银行之间借贷意愿迅速冰冻，那么银行间借贷的成本就会飙升，这也是我们在2008年危机当中看到的。观察银行间借贷意愿的良好指标是用三个月期的Libor-OIS利差，它表达的是银行违约的风险。利差越大，违约风险越高。以下是2007年到现在，这一利差的走势情况：
上图说明，最近银行间的借贷意愿有所减弱，对应着利差的短期迅速走高。但目前的情况，远远没有达到2008年的恶化程度。
那么，既然不缺流动性，为什么目前全球市场仍然死死地被按在地板上摩擦，在美联储和美国财政部祭出一系列救市大招后，依然“死给你看”呢？
上图的利差表达的是美国非金融企业（也就是实体经济部门）发行商业票据融资面临的成本，正在剧烈上升！目前达到的高度，已经超过2008年危机时高点。简单来说，目前市场真正面临的问题，不是08年那样的因为金融机构杠杆断裂出现的流动性危机，而是由于：经济周期本身处于衰退边缘叠加疫情的破坏作用，让市场对实体经济的前景彻底悲观。当下金融市场出现的局部流动性不足，亦或是我们看到局部的Libor-OIS利差的快速走扩，也在于市场对经济危机的担忧反过来作用于金融市场的结果。
说得更直白一些，2020年我们面临的，是一场经济危机。是企业和家庭部门资产负债表的恶化，进而导致债务违约和金融系统的坏账，最后才是金融体系的流动性问题。2008年，逻辑则有所不同。先是局部流动性危机导致重要金融机构倒闭，进而引发系统流动性危机，再将实体经济拖下水造成经济衰退。这也是为何，这一次的金融市场动荡，全球央行的救市政策更难奏效的症结所在。关于这一点，我们早在3月4日的文章里，就有所提示：而美联储的救市难度，也将高于上一轮危机时期。“央妈不是万能的”这一常识，将在本轮全球市场暴跌中得到很好的检验。秦小明，公众号：秦小明美股源何暴跌？疫情并非根源。全球经济或将进入危机模式
如果是缺钱的问题，那么央行只需要源源不断地往市场里注入流动性就好。但如果不是钱的问题，是病毒导致供应和需求双侧受到严重打击，那么再多的钱，可能也只会掉入流动性陷阱。央行们对此心知肚明，但为何又要连放大招给钱救市呢？这是由欧美金融市场自身的结构决定的。欧美金融市场，相对于中国，具有更高的杠杆和更复杂的衍生嵌套交易结构。如果任由经济危机的预期发酵，那很快金融市场也会出现流动性危机，进而相互加强，将经济推向深渊。亦因此，大体可以把美联储的救市政策，当做一种预防式的手段。在金融市场流动性尚未全面恶化之前，提前介入稳定市场预期。目前全球金融市场的动荡，并非市场缺钱引致，也就是所谓的流动性危机，而是由极度悲观的全球经济增长前景导致对风险资产的信仰崩溃引发。美元的暴涨，也是金融市场信心崩塌后，抛售一切，现金为王的结果。市场抛售的对象，除了股票还包括：大宗商品、债券、非美元货币、黄金白银。这就是我们最近观察到的市场现象。2020的危机与2008并不相同，放水也并不能解决根本问题。可贵的是，中国央行对此认知清晰，这是为何人民银行在最近的货币政策上极为克制的根源。印钱解决不了问题，恢复供需，恢复市场对经济的信心，才能真正将市场拉回正轨。PS：有关中国央行的政策立场，我在此前的文章已经有所分析，参考：
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