Walsh ưa thích chỉ số lạm phát giảm xuống 2,3%, nhưng các nhà kinh tế cảnh báo có thể đánh giá thấp lạm phát thực tế.

BlockBeats tin tức, ngày 29 tháng 5, dữ liệu từ Fed Dallas cho thấy chỉ số lạm phát "Trung bình cắt tỉa (Trimmed Mean)" của họ trong tháng 4 đã giảm xuống 2,3% so với cùng kỳ năm trước, thấp hơn mức 2,4% của tháng 3. Chỉ số này chính là phương pháp đo lường lạm phát "trung bình cắt tỉa" mà Chủ tịch Fed mới, Kevin Warsh, đã nhấn mạnh trong phiên điều trần, được thị trường coi là căn cứ quan trọng ủng hộ nhận định "lạm phát đang cải thiện" của ông.

Tuy nhiên, nhiều nhà kinh tế và nhà hoạch định chính sách cảnh báo rằng chỉ số này hiện có thể đang đánh giá thấp một cách có hệ thống áp lực lạm phát thực tế.

Nhà kinh tế học Tyler Atkinson của Fed Dallas cho biết, dưới tác động của chính sách thuế quan từ Tổng thống Trump trong năm qua, giá của hầu hết các mặt hàng đều tăng đồng loạt, dẫn đến giả định phân phối thống kê ban đầu của mô hình trung bình cắt tỉa không còn hiệu lực. Theo phương pháp hiện tại, mô hình sẽ loại bỏ 31% mặt hàng tăng giá nhiều nhất và 24% mặt hàng giảm giá nhiều nhất, kết quả là có thể làm giảm nhân tạo chỉ số lạm phát tổng thể.

Dữ liệu cho thấy, các mặt hàng bị loại bỏ trong tháng 4 bao gồm xăng dầu, vé máy bay, trang sức và các mặt hàng tăng giá mạnh khác, cũng như gia cầm, sản phẩm lanh, cắt tóc và các mặt hàng giảm giá. Các nhà phân tích chỉ ra rằng, tình trạng tương tự đã từng xảy ra trong giai đoạn lạm phát tăng vọt sau đại dịch, khi đó chỉ số trung bình cắt tỉa cũng phát ra tín hiệu ôn hòa, nhưng lạm phát thực tế cao hơn nhiều so với mức hiển thị.

Trong khi đó, chỉ số PCE lõi, vốn là tham chiếu dài hạn quan trọng của Fed, lại liên tục nóng lên. Dữ liệu từ Bộ Thương mại Mỹ cho thấy, trong 12 tháng tính đến tháng 4, chỉ số PCE lõi đã tăng 3,3% so với cùng kỳ năm trước, đạt tốc độ tăng nhanh nhất kể từ năm 2023.

Các nhà phân tích của Ngân hàng Standard Chartered cho biết, "khó có thể cho rằng lạm phát giảm phản ánh qua trung bình cắt tỉa là có thật", và cho rằng chỉ số này, dù về hiệu suất lịch sử hay khả năng dự báo, đều yếu hơn so với PCE lõi.

Nhà kinh tế học của Đại học Harvard, Jason Furman, cũng cho biết, vấn đề hiện tại nằm ở chỗ chỉ số này "giống như dữ liệu được chọn ra sau sự kiện để ủng hộ quan điểm cụ thể hơn là một khuôn khổ nhất quán đã được kiểm chứng lâu dài."