ゴールドマン・サックス:アメリカのインフレは局所的から全面的に拡散しているが、2022年の危機を再現するには至っていない

By: rootdata|2026/07/21 00:47:30

利下げ期待が冷却し、9月の利上げ確率が50%を超えた。


執筆:卜淑情、ウォールストリートジャーナル


ゴールドマン・サックスは、アメリカのインフレ拡散リスクが歴史的平均を上回っていると警告しているが、2022年の危機レベルには達していないと述べている。現在の価格上昇は主に少数の高重み分野に集中しており、住宅インフレは今後も冷却が期待されている。市場はすでに連邦準備制度(FRB)が9月に利上げするとの賭けを始めており、インフレの動向は下半期の最大の変数となっている。


アメリカのインフレ拡散リスクは現実のものとなりつつあるが、その程度は危機レベルには遠く及ばない。


ゴールドマン・サックスのエコノミスト、ジェシカ・リンドルズの最新の研究によれば、FRBの選好するインフレ指標である個人消費支出(PCE)で測ると、現在のインフレの広がりは1990年から2019年の歴史的平均を上回っており、特に加重基準で顕著な結果を示している。この結論は、先週の議会証言で新任FRB議長のウォッシュが抱いた懸念と呼応している。ウォッシュは、個別の価格上昇が「全面的に拡散するのを防ぐ」ことを最優先の職務の一つとして明言した。


しかし、リンドルズの研究は同時に重要な参照座標を提供している。0から10のカスタム量的尺度で(0は1990年から2019年の平均、10は2022年のインフレピーク)、現在の加重基準でのインフレの広がりの読み取り値は6であり、未加重基準ではわずか2で、いずれもパンデミック期間中の極端なレベルには遠く及ばない。市場はこれに対して比較的静かな反応を示し、S&P 500先物は月曜日の取引前に約22ベーシスポイント上昇した。


量的フレームワーク:インフレ拡散の程度はどのように測定されるか


リンドルズは三重フィルタリング手法を用いて分析フレームワークを構築した。


PCEを基礎データソースとして、6ヶ月年率変動率で短期的な変動を平滑化し、各項目のPCEにおける重み(加重)と各カテゴリーの等重処理(未加重)の2つの基準で統計を行った。


このフレームワークにおいて、インフレの広がりはPCEの各項目の中で3%以上の上昇を示すカテゴリーの割合として定義される。加重基準の読み取り値が6であることは、消費の重みで計算すると、現在のインフレ拡散の程度が2022年のピークの60%に近づいていることを意味する。一方、未加重基準の読み取り値はわずか2であり、価格上昇はカテゴリー数において依然として相対的に集中しており、全面的に広がってはいないことを示している。


両者の基準間の顕著な差異は、現在のインフレ圧力が主に重みの大きい消費カテゴリーに集中しており、各細分分野に均等に分布していないことを示している。


価格上昇は視聴覚、金融、医療、交通に集中


リンドルズの研究によれば、現在の価格上昇が最も速い分野は、ビデオ/オーディオサービス、金融サービス、医療サービス、航空券/交通の4つのカテゴリーに集中している。


これらのカテゴリーはPCEにおいて高い重みを持ち、加重基準の読み取り値を高くする主な要因となっている。


対照的に、住宅賃料は依然としてインフレの重要な構成要素であるが、リンドルズはその影響が徐々に薄れると予測している。--- 今年第4四半期には、住宅賃料の上昇率が3%未満に回帰すると予測されており、その時点で全体のインフレの広がりに対する押し上げ効果は明らかに減少する。この予測は市場に一定の前景緩和信号を提供している。


市場の価格設定:利下げ期待が冷却し、9月の利上げ確率が50%を超える


ウォッシュの先週の議会証言は、市場で一般的にタカ派的なトーンと解釈された。


その後、アメリカの2年物国債利回りは、約4.3%の水準からわずかに低下し、月曜日には4.18%となり、市場はその発言を消化した後に修正を示した。


CME FedWatchのデータによれば、トレーダーは現在、7月の政策決定会議で金利を据え置く確率が85%に達すると予測しているが、9月に25ベーシスポイントの利上げが行われる確率は52%に上昇している。これは、市場が追加の利上げを基準シナリオに組み込んでいることを意味し、インフレ拡散の持続性がFRBの政策パスの期待を再形成している。


投資家にとって、現在の状況の核心的な矛盾は、インフレの広がりが歴史的な常態を超えているが、システムリスクを引き起こしていないことにある。政策の引き締め期待が高まっているが、そのペースには不確実性が残っている。住宅賃料が予定通りに冷却するかどうかが、下半期のインフレ動向を観察する上での重要な変数となる。

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