--- name: analyze-us-bank-credit-deposit-decoupling description: 分析銀行貸款與存款之間的「信貸創造脫鉤」現象,追蹤存款的絕對收縮與回升軌跡,用以辨識聯準會緊縮政策在銀行體系內部的真實傳導效果。 --- **信貸創造的基本會計邏輯** 傳統銀行體系下,貸款創造存款: - 銀行發放貸款 → 借款人帳戶增加存款 - 理論上:新增貸款 ≈ 新增存款 當這個關係「脫鉤」時: - 貸款持續擴張,但存款沒有等比例增加 - 代表有「力量」在抽走體系內的存款 - QT 環境下,資金流向貨幣市場基金、國債等 **存款動態的關鍵觀察** 2022-2023 年 QT 週期的關鍵特徵: 1. **存款絕對收縮期**(2022 Q2 - 2023 Q1) - 存款累積變化一度下探至 **-1.2 兆美元** - 代表存款總量比基期(2022年6月)還少 1.2 兆 2. **存款回升期**(2023 Q2 至今) - 存款逐步回升,但仍遠落後貸款增量 - 當前存款累積變化約 +0.5 兆美元 3. **持續脫鉤** - 貸款累積增加約 +2.1 兆美元 - 落差(Gap)約 1.6 兆美元 **核心分析指標** | 指標 | 定義 | 意義 | |------------------------|----------------------------------------|----------------------------| | 貸款累積變化 | loans(t) - loans(t0) | 銀行資產端擴張 | | 存款累積變化 | deposits(t) - deposits(t0) | 銀行負債端變化 | | Decoupling Gap | 貸款累積變化 - 存款累積變化 | 脫鉤程度 | | 存款最大回撤 | min(存款累積變化) | 存款收縮最嚴重的程度 | | 存款回撤恢復比率 | (當前存款變化 - 最低點) / |最低點| | 存款從低谷回升的程度 | | Deposit Stress Ratio | Gap / 貸款累積變化 | 每單位新增貸款的存款缺口比 | **數據來源(FRED 公開 CSV,無需 API Key)** | 指標 | FRED Series ID | 說明 | 公開 URL | |--------------|------------------|-------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------| | 銀行貸款總量 | TOTLL | Loans and Leases in Bank Credit, All Commercial Banks | https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=TOTLL | | 銀行存款總量 | DPSACBW027SBOG | Deposits, All Commercial Banks | https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=DPSACBW027SBOG | 資料頻率:Weekly(週頻) 對齊方式:以最新共同日期為準 分析銀行信貸與存款的脫鉤現象,追蹤存款的收縮與回升動態。 輸出三層訊號: 1. **Cumulative Changes**: 貸款與存款的累積變化量 2. **Deposit Dynamics**: 存款的最大回撤、回升程度、當前狀態 3. **Decoupling Assessment**: 脫鉤程度評估與宏觀解讀 **最快的方式:使用 FRED 公開 CSV(無需 API Key)** **Step 1:安裝依賴** ```bash pip install pandas numpy requests matplotlib ``` **Step 2:執行快速分析** ```bash cd scripts python decoupling_analyzer.py --quick ``` **Step 3:執行完整分析(含視覺化)** ```bash python decoupling_analyzer.py \ --start 2022-06-01 \ --output ../../output/decoupling_$(date +%Y-%m-%d).json ``` **Step 4:生成視覺化圖表(Bloomberg 風格面積圖)** ```bash python visualize_decoupling.py \ --start 2022-06-01 \ --output ../../output/credit_deposit_decoupling_$(date +%Y-%m-%d).png ``` **輸出範例**: ```json { "period": "2022-06 to 2026-01", "cumulative_changes": { "loans_billion_usd": 2070.5, "deposits_billion_usd": 506.8, "gap_billion_usd": 1563.7 }, "deposit_dynamics": { "max_drawdown_billion_usd": -1200.0, "max_drawdown_date": "2023-04-12", "recovery_from_trough_billion_usd": 1706.8, "recovery_ratio": 1.42 }, "assessment": { "decoupling_status": "severe", "deposit_stress_ratio": 0.755, "phase": "recovery_but_lagging" } } ``` 需要進行什麼分析? 1. **快速檢查** - 查看最新的信貸-存款脫鉤狀態 2. **完整分析** - 執行完整分析並生成視覺化圖表 3. **方法論學習** - 了解信貸創造脫鉤的會計邏輯與宏觀意義 **請選擇或直接提供分析參數。** | Response | Action | |------------------------------|------------------------------------------------------| | 1, "快速", "quick", "check" | 執行 `python scripts/decoupling_analyzer.py --quick` | | 2, "完整", "full", "analyze" | 執行完整分析並生成圖表 | | 3, "學習", "方法論", "why" | 閱讀 `references/methodology.md` | | 提供參數 (如日期範圍) | 使用指定參數執行分析 | **路由後,執行對應腳本並生成視覺化圖表。** **視覺化輸出:信貸-存款脫鉤面積圖** 採用 **Bloomberg Intelligence 風格**,參考 FRED 原生圖表設計: **圖表特徵**: 1. **面積圖(Area Chart)**:清楚顯示累積變化的體量 2. **藍色面積**:貸款累積變化(Loans & Leases) 3. **紅色面積**:存款累積變化(Deposits) 4. **0 軸線**:清楚標示基準線 5. **數值標註**:最新數值標示在圖表右側 **配色方案(遵循 Bloomberg 規範)**: - 背景:`#1a1a2e`(深藍黑) - 貸款面積:`#4a90d9`(藍色) - 存款面積:`#d94a4a`(紅色) - 文字:`#ffffff`(白色) - 網格:`#2d2d44`(暗灰) **快速繪圖**: ```bash cd scripts python visualize_decoupling.py \ --start 2022-06-01 \ --output ../../output/credit_deposit_decoupling_YYYY-MM-DD.png ``` **輸出路徑**:`output/credit_deposit_decoupling_YYYY-MM-DD.png` **圖表解讀**: - 藍色面積持續擴大 → 銀行持續放貸 - 紅色面積一度為負 → 存款絕對收縮(2022-2023) - 紅色面積回升但落後藍色 → 脫鉤持續 **Type**: string (ISO YYYY-MM-DD) **Description**: 分析起始日期 **Default**: "2022-06-01" **Example**: "2022-06-01" **Type**: string (ISO YYYY-MM-DD) **Description**: 分析結束日期 **Default**: 今天 **完整輸出結構**: ```json { "skill": "analyze_bank_credit_deposit_decoupling", "version": "2.0.0", "status": "success", "analysis_period": { "start": "2022-06-01", "end": "2026-01-07" }, "data_sources": { "loans": { "series_id": "TOTLL", "url": "https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=TOTLL" }, "deposits": { "series_id": "DPSACBW027SBOG", "url": "https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=DPSACBW027SBOG" } }, "cumulative_changes": { "loans_billion_usd": 2070.5, "deposits_billion_usd": 506.8, "gap_billion_usd": 1563.7, "gap_trillion_usd": 1.56 }, "deposit_dynamics": { "max_drawdown_billion_usd": -1200.0, "max_drawdown_date": "2023-04-12", "current_vs_trough_billion_usd": 1706.8, "recovery_ratio": 1.42, "phase": "recovery_but_lagging" }, "assessment": { "decoupling_status": "severe", "deposit_stress_ratio": 0.755, "interpretation": "每新增 $1 貸款,僅有 $0.24 形成存款" }, "macro_implication": "銀行信貸與存款出現嚴重脫鉤..." } ``` 分析成功時應產出: - [ ] 銀行貸款、存款兩個指標的時序數據 - [ ] 累積變化量計算(從基期開始) - [ ] 存款最大回撤(Maximum Drawdown)及日期 - [ ] 存款回升程度(Recovery Ratio) - [ ] Decoupling Gap 與 Deposit Stress Ratio - [ ] **Bloomberg 風格面積圖**(output/credit_deposit_decoupling_YYYY-MM-DD.png) - [ ] 可操作的宏觀解讀 | Script | Command | Purpose | |-------------------------|---------------------------|----------------------------| | decoupling_analyzer.py | `--quick` | 快速檢查最新訊號 | | decoupling_analyzer.py | `--start DATE` | 完整分析 | | visualize_decoupling.py | `--start DATE --output` | 生成 Bloomberg 風格面積圖 |