- HAKYUNG KIM Y DAIRE MACFADDEN
La reunión de la Reserva Federal de la semana pasada tuvo un tono restrictivo, y al mercado bursátil no le gustó nada.
El S&P 500 ha recuperado la mayor parte de las pérdidas sufridas el día de la reunión, pero aun así, no se descarta una serie de subidas de tipos a partir de finales de este año y que continúen en 2027. ¿Qué significaría esto para las acciones? La historia reciente de los ciclos de subida de tipos es inquietante, pero no concluyente.
Durante el ciclo de junio de 1999 a enero de 2001, el S&P 500 se mantuvo estable, pero todos recordamos lo que sucedió después. Entre junio de 2004 y junio de 2007, el mercado registró un repunte del 30%, pero posteriormente se produjo una nueva caída. Por otro lado, el cicloalcista de diciembre de 2015 a julio de 2019 estuvo acompañado de una recuperación épica, que solo se vio interrumpida por la pandemia. ¿Se habría producido otra caída de este tipo si no hubiera aparecido el virus? Nunca lo sabremos.
Un posible factor tranquilizador es que el tipo de interés real (ajustado a la inflación) de los fondos federales apenas supera el cero, por lo que es improbable que unas pocas subidas lleven los tipos de interés a un nivel muy restrictivo. Sin embargo, esta también fue la situación en los tres ciclos anteriores, y siempre es posible que el tipo de interés neutral sea inferior al que creemos.
James Egelhof, de BNP Paribas, calcula que el tipo de interés real neutral se sitúa en torno al 1,75 % y considera que un tipo ligeramente superior no supondría un problema para el mercado. De hecho, cree que un aumento en los tipos podría ser un estímulo positivo para el mercado, señalando cómo el bono a 30 años repuntó tras la última reunión de la Reserva Federal.
De esto se desprende que los inversores estaban obteniendo una prima de riesgo de los mercados asociada con la credibilidad de la Reserva Federal en materia de riesgo de inflación. Un ajuste moderado destinado a estabilizar el mercado laboral y la inflación podría ser bien recibido por el mercado.
Actualmente, el pronóstico promedio del mercado prevé solo uno o dos aumentos de un cuarto de punto en los tipos para el primer trimestre de 2027, por lo que una política monetaria más restrictiva no parece que vaya a perjudicar a las acciones. Egelhof cree que lo que estamos viendo es un mercado que se siente cómodo con una perspectiva favorable al crecimiento y la anticipa. Tampoco descarta la idea de que la Reserva Federal pueda incorporar una política monetaria más sólida...
La Reserva Federal analiza su pronóstico de política monetaria y no considera que lo que la Fed ha mencionado hasta ahora represente un riesgo. Mientras el crecimiento de las ganancias se mantenga sólido, algún recorte de tipos no debería asustar a los inversores en acciones. Pero si el crecimiento se ralentiza y la inflación no, los recortes de tipos se convertirán en un motivo de preocupación. Grande.
La Reserva Federal, datos en tiempo real e IA
La semana pasada, en su primera rueda de prensa como presidente de la Reserva Federal, Kevin Warsh afirmó que deseaba que el comité hiciera un mayor uso de los datos en tiempo real, como lo hace el sector privado:
"Casi todos los CEO de empresas privadas que dirigen sus negocios lo hacen con información en tiempo real que no está sujeta a muchas revisiones, que les indica lo que acaba de suceder en ese preciso momento. Como saben, existen desfases normales y variables en la conducción de la política monetaria. Lo que realmente nos interesa es lo que está sucediendo ahora mismo. Lo que nos interesa menos son los ecos del pasado".
Resulta un tanto sorprendente que alguien como Warsh, que ha formado parte del consejo de administración de varias empresas, haga una comparación tan simplista. Es cierto que muchas empresas reciben datos en tiempo real, pero a menudo desconocen su significado; e incluso si los datos en sí no se revisan, sus interpretaciones sí lo hacen. La idea que sugiere el comentario de Warsh, según la cual el sector privado lo tiene todo claro y la Reserva Federal trabaja con datos obsoletos por pura burocracia, es una fantasía trivial propia de Ayn Rand.
Es cierto que muchos de los datos más importantes para la política monetaria son retrospectivos y están sujetos a múltiples revisiones. Sin embargo, esto se debe más a que dichos datos se relacionan con cuestiones muy complejas —como la situación laboral de cientos de millones de personas que a la incapacidad de la Reserva Federal para adaptarse a los tiempos. Se trata de sistemas mucho más complejos que, por ejemplo, la gestión de inventarios en Walmart o la red de reparto de UPS.
Además, los bancos centrales utilizan cada vez más datos en tiempo real. Esto incluye indicadores de alta frecuencia sobre gasto, ofertas de empleo, condiciones crediticias y confianza empresarial. Un sector de analistas de datos económicos, tanto públicos como privados, intenta combinar estas fuentes para obtener estimaciones oportunas de la situación económica antes de que se disponga de las estadísticas oficiales. Sin embargo, no está claro que esto haya mejorado de forma significativa la calidad de la formulación de políticas.
Lo realmente complejo es que la política monetaria debe tener una visión de futuro. Los datos en tiempo real solo son útiles en la medida en que ayudan a extraer una señal que indique lo que sucederá a continuación. Los datos de alta frecuencia suelen generar mucho ruido. Pueden informar a las autoridades sobre cuánto gastaron los consumidores con sus tarjetas de crédito ayer y cuántos puestos de trabajo figuran como vacantes hoy. Pero, por sí solos, no pueden predecir la evolución de la inflación dentro de seis meses.
Warsh también se ha mostrado optimista sobre el potencial de productividad de la IA. ¿Quizás estas herramientas podrían mejorar la política monetaria? Un número cada vez mayor de investigaciones explora esta posibilidad. Un estudio del Banco de Inglaterra, publicado la semana pasada, por ejemplo, reveló que los modelos de lenguaje a gran escala pueden imitar las expectativas de inflación de los hogares en su conjunto.
Sin embargo, estos modelos tuvieron dificultades para replicar la variación en las expectativas entre los diferentes grupos de hogares que observamos en la información basada en encuestas. Otro estudio, realizado por la Universidad George Washington en agosto pasado, concluyó que los agentes de IA podrían utilizarse para simular el comportamiento de votación del FOMC, pero no podrían sustituir el criterio político.
Si Warsh cree en el poder combinado de los datos en tiempo real y la IA, quizás podría ir un paso más allá y seguir el ejemplo de NetDragon, la empresa china de videojuegos que nombró a un CEO con IA. Contar con un presidente con IA también podría ayudar a reducir los costes en la Reserva Federal.
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