美銀:美國4年經濟增長被抹平 二季度GDP將暴跌至-40%

時間:2020-05-23 01:05:28   來源 網絡   作者:網絡

美國第二季度GDP 數據尚未發布,美國銀行已率先將第二季度GDP預期由-30%下調到-40%。

美國銀行首席經濟學家米歇爾·邁耶(Michelle Meyer)在報告中寫道:

“這次的經濟損失之大無法用語言形容,現代歷史上沒有發生過這么大規模的衰退。4月初我們預計,美國GDP累計跌幅將達到驚人的10%,而最糟糕的第二季度將下跌30%?!?/p>

現在,美國銀行又將第二季度的預期下調到-40%,這意味著美國經濟累計損失將升至13%,打破了2008-2009年大衰退中的紀錄。該銀行預計,今年整年的GDP將下降8%,明年將反彈4%。

美國銀行將疫情導致的衰退分為三個階段,分別是封鎖期、過渡期、恢復期。封鎖期GDP的跌幅會擴大,過渡期會出現強勁反彈,而恢復期的復蘇較緩慢。

封鎖期:出現更深程度的收縮。

過渡期:反彈更為強勁。美國經濟越早重新開放,經濟活動也越早開始反彈。我行將美國第三季度的GDP增長預期從-1%上調至7%。收益的增長完全是由快速增長的消費者支出所驅動,但我們預計投資會出現下降。

恢復期:復蘇較慢。隨著經濟重新開放,衛生專家預計感染病例將不斷增加,同時會拖緩經濟恢復速度。我們也越來越關注消費者的償付能力和失業率居高不下的問題。我們現在認為,要等到2022年底或更晚,GDP才能恢復到疫情之前的水平。

下圖顯示,疫情幾乎將抹去美國過去四年的GDP增幅,美國銀行預計2021年底美國的實際GDP將回落至2017年底的水平。

美銀:美國4年經濟增長被抹平 二季度GDP將暴跌至-40%

美國銀行對所有抱有V型復蘇念頭的人發出警告稱:

“隨著經濟重啟,許多經濟指標會出現明顯的反彈,但反彈態勢不會持久,這與V型復蘇不同?!?/p>

對于后市表現,美國銀行提到了勞動力市場的崩潰和即將到來的通貨緊縮。正如邁耶所說:

“在三月和四月,已經有超過2000萬人申請失業救濟,但五月份還會有更多人失業?!?/p>

美銀:美國4年經濟增長被抹平 二季度GDP將暴跌至-40%

美國銀行現在認為,失業率將在第二季度末達到19%的峰值。但有更廣泛的失業率衡量指標表明,當前失業率已經超過了20%。在復蘇的最初階段,失業率將在經濟重啟后急劇下降,但之后一段時間將保持在接近10%的位置。

此外,邁耶還警告說,美國可能會出現通縮——這對于沒有足夠準備金來償還貸款損失的銀行來說,將是一場大災難。美銀預測,到年底,核心PCE指數將同比增長0.6%。該行相信,美國可以避免潛在的徹底通縮,但現在我們需要將注意力放在一系列預警指標上。

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好消息是,美銀認為通脹預期似乎沒有受到任何損害。密歇根大學消費者信心調查顯示,美國5-10年通脹預期指標從3月份的2.3%攀升至5月份的2.6%,升至近期高點。當然這可能只是因為大多數美國人正在經歷物價飛漲,而不是勞工統計局肯定的通貨膨脹的指標。

邁耶寫道,影響中期預測的兩個重要因素是疫情如果二次爆發,其傳播途徑和刺激程度將會如何。

“若疫情二次爆發,居家隔離政策將會重啟,這顯然是一個巨大的下行風險。就刺激措施而言,美國銀行預計美聯儲將繼續提供信貸便利和財政刺激方案,盡管該方案可能規模更小,更側重于州和地方政府。更大的刺激計劃會帶來上行希望,但缺乏財政支持會加劇下行風險,這一切都取決于政府的刺激力度?!?/p>

接下來,美國銀行提出了四種復蘇假設:“ V”型、“ U”型、 “ L”型和“ W”型。在所有情況下,均假設第二季度的經濟產出下降40%,趨勢增長1.8%。

V型復蘇中,GDP將在四個季度內恢復到潛在水平,然后保持該趨勢,但恢復所需的時間是衰退的兩倍。要滿足V型復蘇,意味著明年GDP要增長近18%,我們認為這是不現實的。

U型復蘇中,GDP需要更長的時間才能恢復到潛在水平,而更多的經濟產出將永久消失。GDP將在2022年底恢復趨勢增長,這要求美國在接下來的十個季度需達到平均8%的GDP增長率。美銀指出,這是最符合現實的基準預測方案。

L型復蘇中,經濟恢復速度最慢,永久性產出損失最大。如果美國經濟呈L型復蘇的話,要到2023年底GDP才能恢復到疫情之前的水平。在此期間,平均增長率為4%。

W型復蘇最有可能發生在秋季或冬季疫情二次爆發的時候,這將導致另一輪封鎖潮。

從圖中可以看到,初始情況下,無論處于何種復蘇類型,GDP的增長看起來都非常強勁。這位因為剛開始時壓抑已久的基準經濟活動非常疲弱,而后幾個季度能夠輕松超過其趨勢增長率。 因此,判斷復蘇類型時要重點考慮GDP平均增速水平。

美銀:美國4年經濟增長被抹平 二季度GDP將暴跌至-40%

總而言之,美國銀行得出這么一個結論:

“我們不可能輕易地回到疫情前的水平?!?/p>

(文章來源:金十數據)

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