analyze-us-bank-credit-deposit-decoupling
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。
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill analyze-us-bank-credit-deposit-decoupling --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
<essential_principles> <principle name="credit_deposit_accounting"> **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 </principle> <principle name="deposit_dynamics"> **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 </principle> <principle name="key_metrics"> **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 | </principle> <principle name="data_sources"> **數據來源（FRED 公開 CSV，無需 API Key）** | 指標 | FRED Series ID | 說明 | 公開 URL | |--------------|------------------|-------------------------------------------------------|-----------------------------------
pip install pandas numpy requests matplotlib cd scripts python decoupling_analyzer.py --quick python decoupling_analyzer.py \ python visualize_decoupling.py \
What does the analyze-us-bank-credit-deposit-decoupling skill do?
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。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill analyze-us-bank-credit-deposit-decoupling --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.