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
2022-2023 年 QT 週期的關鍵特徵:
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
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
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
| 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 |
| Deposit Stress Ratio |
Gap / 貸款累積變化 |
每單位新增貸款的存款缺口比 |
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|
|
資料頻率:Weekly(週頻)
對齊方式:以最新共同日期為準
輸出三層訊號:
- Cumulative Changes: 貸款與存款的累積變化量
- Deposit Dynamics: 存款的最大回撤、回升程度、當前狀態
- 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
pip install pandas numpy requests matplotlib
Step 2:執行快速分析
cd scripts
python decoupling_analyzer.py --quick
Step 3:執行完整分析(含視覺化)
python decoupling_analyzer.py \
--start 2022-06-01 \
--output ../../output/decoupling_$(date +%Y-%m-%d).json
Step 4:生成視覺化圖表(Bloomberg 風格面積圖)
python visualize_decoupling.py \
--start 2022-06-01 \
--output ../../output/credit_deposit_decoupling_$(date +%Y-%m-%d).png
輸出範例:
{
"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"
}
}
- 快速檢查 - 查看最新的信貸-存款脫鉤狀態
- 完整分析 - 執行完整分析並生成視覺化圖表
- 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。
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:
- 面積圖(Area Chart):清楚顯示累積變化的體量
- 藍色面積:貸款累積變化(Loans & Leases)
- 紅色面積:存款累積變化(Deposits)
- 0 軸線:清楚標示基準線
- 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:
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
| 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 |
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1---2name: analyze-us-bank-credit-deposit-decoupling3description: 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。4---56<essential_principles>78<principle name="credit_deposit_accounting">9**信貸創造的基本會計邏輯**1011傳統銀行體系下,貸款創造存款:12- 銀行發放貸款 → 借款人帳戶增加存款13- 理論上:新增貸款 ≈ 新增存款1415當這個關係「脫鉤」時:16- 貸款持續擴張,但存款沒有等比例增加17- 代表有「力量」在抽走體系內的存款18- QT 環境下,資金流向貨幣市場基金、國債等19</principle>2021<principle name="deposit_dynamics">22**存款動態的關鍵觀察**23242022-2023 年 QT 週期的關鍵特徵:25261. **存款絕對收縮期**(2022 Q2 - 2023 Q1)27 - 存款累積變化一度下探至 **-1.2 兆美元**28 - 代表存款總量比基期(2022年6月)還少 1.2 兆29302. **存款回升期**(2023 Q2 至今)31 - 存款逐步回升,但仍遠落後貸款增量32 - 當前存款累積變化約 +0.5 兆美元33343. **持續脫鉤**35 - 貸款累積增加約 +2.1 兆美元36 - 落差(Gap)約 1.6 兆美元37</principle>3839<principle name="key_metrics">40**核心分析指標**4142| 指標 | 定義 | 意義 |43|------------------------|----------------------------------------|----------------------------|44| 貸款累積變化 | loans(t) - loans(t0) | 銀行資產端擴張 |45| 存款累積變化 | deposits(t) - deposits(t0) | 銀行負債端變化 |46| Decoupling Gap | 貸款累積變化 - 存款累積變化 | 脫鉤程度 |47| 存款最大回撤 | min(存款累積變化) | 存款收縮最嚴重的程度 |48| 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 |49| Deposit Stress Ratio | Gap / 貸款累積變化 | 每單位新增貸款的存款缺口比 |50</principle>5152<principle name="data_sources">53**數據來源(FRED 公開 CSV,無需 API Key)**5455| 指標 | FRED Series ID | 說明 | 公開 URL |56|--------------|------------------|-------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------|57| 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 |58| 銀行存款總量 | DPSACBW027SBOG | Deposits, All Commercial Banks | https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=DPSACBW027SBOG |5960資料頻率:Weekly(週頻)61對齊方式:以最新共同日期為準62</principle>6364</essential_principles>6566<objective>67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。6869輸出三層訊號:701. **Cumulative Changes**: 貸款與存款的累積變化量712. **Deposit Dynamics**: 存款的最大回撤、回升程度、當前狀態723. **Decoupling Assessment**: 脫鉤程度評估與宏觀解讀73</objective>7475<quick_start>7677**最快的方式:使用 FRED 公開 CSV(無需 API Key)**7879**Step 1:安裝依賴**80```bash81pip install pandas numpy requests matplotlib82```8384**Step 2:執行快速分析**85```bash86cd scripts87python decoupling_analyzer.py --quick88```8990**Step 3:執行完整分析(含視覺化)**91```bash92python decoupling_analyzer.py \93 --start 2022-06-01 \94 --output ../../output/decoupling_$(date +%Y-%m-%d).json95```9697**Step 4:生成視覺化圖表(Bloomberg 風格面積圖)**98```bash99python visualize_decoupling.py \100 --start 2022-06-01 \101 --output ../../output/credit_deposit_decoupling_$(date +%Y-%m-%d).png102```103104**輸出範例**:105```json106{107 "period": "2022-06 to 2026-01",108 "cumulative_changes": {109 "loans_billion_usd": 2070.5,110 "deposits_billion_usd": 506.8,111 "gap_billion_usd": 1563.7112 },113 "deposit_dynamics": {114 "max_drawdown_billion_usd": -1200.0,115 "max_drawdown_date": "2023-04-12",116 "recovery_from_trough_billion_usd": 1706.8,117 "recovery_ratio": 1.42118 },119 "assessment": {120 "decoupling_status": "severe",121 "deposit_stress_ratio": 0.755,122 "phase": "recovery_but_lagging"123 }124}125```126127</quick_start>128129<intake>130需要進行什麼分析?1311321. **快速檢查** - 查看最新的信貸-存款脫鉤狀態1332. **完整分析** - 執行完整分析並生成視覺化圖表1343. **方法論學習** - 了解信貸創造脫鉤的會計邏輯與宏觀意義135136**請選擇或直接提供分析參數。**137</intake>138139<routing>140| Response | Action |141|------------------------------|------------------------------------------------------|142| 1, "快速", "quick", "check" | 執行 `python scripts/decoupling_analyzer.py --quick` |143| 2, "完整", "full", "analyze" | 執行完整分析並生成圖表 |144| 3, "學習", "方法論", "why" | 閱讀 `references/methodology.md` |145| 提供參數 (如日期範圍) | 使用指定參數執行分析 |146147**路由後,執行對應腳本並生成視覺化圖表。**148</routing>149150<visualization>151152**視覺化輸出:信貸-存款脫鉤面積圖**153154採用 **Bloomberg Intelligence 風格**,參考 FRED 原生圖表設計:155156**圖表特徵**:1571. **面積圖(Area Chart)**:清楚顯示累積變化的體量1582. **藍色面積**:貸款累積變化(Loans & Leases)1593. **紅色面積**:存款累積變化(Deposits)1604. **0 軸線**:清楚標示基準線1615. **數值標註**:最新數值標示在圖表右側162163**配色方案(遵循 Bloomberg 規範)**:164- 背景:`#1a1a2e`(深藍黑)165- 貸款面積:`#4a90d9`(藍色)166- 存款面積:`#d94a4a`(紅色)167- 文字:`#ffffff`(白色)168- 網格:`#2d2d44`(暗灰)169170**快速繪圖**:171```bash172cd scripts173python visualize_decoupling.py \174 --start 2022-06-01 \175 --output ../../output/credit_deposit_decoupling_YYYY-MM-DD.png176```177178**輸出路徑**:`output/credit_deposit_decoupling_YYYY-MM-DD.png`179180**圖表解讀**:181- 藍色面積持續擴大 → 銀行持續放貸182- 紅色面積一度為負 → 存款絕對收縮(2022-2023)183- 紅色面積回升但落後藍色 → 脫鉤持續184185</visualization>186187<input_schema>188189<parameter name="start_date" required="true">190**Type**: string (ISO YYYY-MM-DD)191**Description**: 分析起始日期192**Default**: "2022-06-01"193**Example**: "2022-06-01"194</parameter>195196<parameter name="end_date" required="false">197**Type**: string (ISO YYYY-MM-DD)198**Description**: 分析結束日期199**Default**: 今天200</parameter>201202</input_schema>203204<output_schema>205**完整輸出結構**:206```json207{208 "skill": "analyze_bank_credit_deposit_decoupling",209 "version": "2.0.0",210 "status": "success",211 "analysis_period": {212 "start": "2022-06-01",213 "end": "2026-01-07"214 },215 "data_sources": {216 "loans": {217 "series_id": "TOTLL",218 "url": "https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=TOTLL"219 },220 "deposits": {221 "series_id": "DPSACBW027SBOG",222 "url": "https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?id=DPSACBW027SBOG"223 }224 },225 "cumulative_changes": {226 "loans_billion_usd": 2070.5,227 "deposits_billion_usd": 506.8,228 "gap_billion_usd": 1563.7,229 "gap_trillion_usd": 1.56230 },231 "deposit_dynamics": {232 "max_drawdown_billion_usd": -1200.0,233 "max_drawdown_date": "2023-04-12",234 "current_vs_trough_billion_usd": 1706.8,235 "recovery_ratio": 1.42,236 "phase": "recovery_but_lagging"237 },238 "assessment": {239 "decoupling_status": "severe",240 "deposit_stress_ratio": 0.755,241 "interpretation": "每新增 $1 貸款,僅有 $0.24 形成存款"242 },243 "macro_implication": "銀行信貸與存款出現嚴重脫鉤..."244}245```246</output_schema>247248<success_criteria>249分析成功時應產出:250251- [ ] 銀行貸款、存款兩個指標的時序數據252- [ ] 累積變化量計算(從基期開始)253- [ ] 存款最大回撤(Maximum Drawdown)及日期254- [ ] 存款回升程度(Recovery Ratio)255- [ ] Decoupling Gap 與 Deposit Stress Ratio256- [ ] **Bloomberg 風格面積圖**(output/credit_deposit_decoupling_YYYY-MM-DD.png)257- [ ] 可操作的宏觀解讀258</success_criteria>259260<scripts_index>261| Script | Command | Purpose |262|-------------------------|---------------------------|----------------------------|263| decoupling_analyzer.py | `--quick` | 快速檢查最新訊號 |264| decoupling_analyzer.py | `--start DATE` | 完整分析 |265| visualize_decoupling.py | `--start DATE --output` | 生成 Bloomberg 風格面積圖 |266</scripts_index>