Los Estados Unidos reportaron un aumento de 155.000 empleos en noviembre, significativamente por debajo de las expectativas. Las revisiones negativas de la cifra de octubre, que cayeron en 12.000 empleos tampoco fueron útiles. Otra decepción fue el crecimiento más lento de los salarios en noviembre, ya que solo subieron un 0.2%.
Sin embargo, los salarios siguen subiendo un 3.1% interanual, dentro de lo esperado y en niveles absolutos, una cifra optimista. Además, la tasa de desempleo se mantuvo en el mínimo histórico del 3.7%, con una tasa de participación estable del 62.9%.
El dólar estadounidense fue inicialmente derribado pero se recuperó bastante rápido. ¿Por qué?
Este dato no hará cambiar de opinión a la FED
Los datos no cumplieron con las expectativas del mercado, pero siguen siendo optimistas. El mercado laboral todavía se está expandiendo a un ritmo sólido y los salarios están aumentando a un ritmo saludable. Si alguien tenía dudas sobre un alza de tasas en diciembre, estas dudas desaparecieron a pesar de la decepción.
La pregunta más importante es: ¿qué hará la Fed en 2019?
La gráfica de puntos de la Reserva Federal de septiembre apunta a tres aumentos de tasas el próximo año. Los mercados llevan descontado hace mucho tiempo estas proyecciones y han apreciado solo alrededor de una subida en 2019 y potencialmente un recorte en 2020.
Estas expectativas sombrías son probablemente exageradas. La economía no solo se ve bien y justifica nuevas alzas, sino que la Reserva Federal sigue siendo optimista.
Es importante señalar que el presidente de la Fed, Jerome Powell, se mostró muy satisfecho con el mercado laboral en un discurso pronunciado el jueves. Probablemente sea seguro asumir que el banco central más poderoso del mundo tenía conocimiento previo de los datos antes de pronunciar su discurso.
Entonces, incluso si algunos participantes del mercado consideran que el resultado del NFP es decepcionante, la Fed no lo cree así.
En este contexto, el dólar estadounidense tiene espacio para subir desde los mínimos posteriores al dato.
