Analisi: Powell non è il maggiore ostacolo al taglio dei tassi, il meccanismo di consenso interno della Federal Reserve è vicino al collasso

BlockBeats notizia, il 22 novembre, Nick Timiraos, noto come il "portavoce della Federal Reserve", ha scritto che Trump questa settimana ha dichiarato di aspettarsi un forte calo dei tassi d'interesse dopo aver nominato un nuovo presidente della Federal Reserve a maggio del prossimo anno. Tuttavia, all'interno della Federal Reserve cresce l'opposizione a un taglio dei tassi a dicembre, il che significa che il suo desiderio potrebbe essere difficile da realizzare.

Indipendentemente dal fatto che Powell scelga di mantenere i tassi invariati o di tagliarli a dicembre, si trova ad affrontare la più grave resistenza interna degli ultimi otto anni del suo mandato. Questa divisione potrebbe continuare anche il prossimo anno, il che significa che anche cambiando presidente non si può garantire che ci saranno più tagli dei tassi. Alcuni temono che, se Trump non riuscisse a ottenere ciò che vuole, potrebbe adottare misure più aggressive per indebolire l'indipendenza della banca centrale in cambio di tagli dei tassi.

Negli ultimi 30 anni, il presidente della Federal Reserve ha sempre cercato di raggiungere il più ampio consenso possibile sulle decisioni sui tassi d'interesse, senza mai prendere decisioni con una maggioranza risicata. Tuttavia, nella riunione di dicembre è molto probabile che ci siano tre o più voti contrari.

Krishna Guha, economista di Evercore ISI, ha affermato che stiamo assistendo a una rottura del processo decisionale e che il prossimo anno potremmo vedere una grave spaccatura all'interno del comitato. (Dicembre) sembra quasi una prova generale per il 2026. Questo suggerisce uno scenario senza precedenti: i risultati della politica monetaria potrebbero essere decisi da una maggioranza molto risicata (anziché dal tradizionale ampio consenso perseguito per anni), e il nuovo presidente nominato da Trump potrebbe non essere sempre in grado di controllare la situazione. (Golden Ten Data)