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Resources
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分析日本債務利息負擔 Skill
以公開數據量化日本「利息吃掉稅收」的敘事,提供可驗證的現況核對、敏感度分析與風險分級。
**核心指標:利息/稅收比**interest_tax_ratio = interest_payments / tax_revenue
這是影片敘事「利息吃掉 1/3 稅收」的可核驗版本。不同口徑(國稅 vs 一般會計稅收 vs 總收入)會產生不同數值,必須明示口徑選擇。
口徑對照(FY2025):
| 口徑 | 計算 | 比例 |
|---|---|---|
| 純利息/稅收 | 10.5兆/70兆 | 15.0% |
| 國債費/稅收 | 28.2兆/70兆 | 40.3% |
注意:媒體敘事「利息吃掉 1/3」通常誤用國債費(含本金)口徑。
implied_avg_rate = interest_payments / debt_stock
衡量存量債務的平均融資成本。對比當前市場利率可評估再融資壓力。
FY2025:10.5兆 / 1,324兆 = 0.79% vs 當前 10Y 殖利率 2.0%+
→ 差距反映大量存量債務在低利率時期發行,未來再融資將推高利息負擔。
媒體常用「美國等效規模」表達日本債務以增強震撼效果。
公式(動態計算):
debt_to_gdp = japan_debt_stock / japan_gdp
debt_in_us_terms = us_gdp × debt_to_gdp數據來源:GDP 從 FRED 實時抓取,非硬編碼。
範例:$30.6T × 250% = $76.5T ≈ $70T(媒體口語化)
用途:解釋影片/新聞中「$70T」數字的來源,用於跨國比較時統一規模感知。
把殖利率變動映射到利息支出增加:
additional_interest ≈ debt_stock × pass_through × delta_yield其中 pass_through 是年度再定價/再融資比例(約 15%),delta_yield 以小數表示(200bp = 0.02)。
| 區間 | interest_tax_ratio | 含義 |
|---|---|---|
| 🟢 綠 | < 0.25 | 財政彈性充足 |
| 🟡 黃 | 0.25–0.40 | 財政彈性開始下降 |
| 🟠 橘 | 0.40–0.55 | 政策空間明顯受限 |
| 🔴 紅 | > 0.55 | 接近「2/3」敘事區域 |
所有輸出必須標示:
- 稅收口徑(national_tax / general_account_tax / total_revenue)
- 利息口徑(interest_only / debt_service)
- 資料年度與滯後(lag)
- 再定價假設(pass_through)
最快的方式:執行快速檢查
cd skills/analyze-japan-debt-service-tax-burden
pip install pandas numpy requests matplotlib # 首次使用
python scripts/japan_debt_analyzer.py --quick輸出範例:
{
"yield_stats": {"tenor": "10Y", "latest": 1.23, "percentile": 0.97},
"fiscal": {"interest_tax_ratio": 0.15, "risk_band": "green"},
"headline": "利息支出佔稅收 15.0%,處於🟢 GREEN 區",
"data_sources": {"jgb_10y": "FRED/IRLTLT01JPM156N", "fiscal": "config/FY2025"}
}完整分析(含實時數據刷新):
python scripts/japan_debt_analyzer.py --full --refresh生成視覺化 Dashboard:
python scripts/generate_charts.py --full --output-dir ../../output輸出:output/japan_debt_dashboard_YYYYMMDD.png
Dashboard 包含:
- Interest/Tax Ratio 風險儀表盤
- 殖利率分位數指標
- 財政數據摘要
- 壓力測試情境比較圖
生成債務螺旋模擬圖表:
# 完整多情境螺旋模擬
python scripts/generate_spiral_chart.py --all --output-dir ../../output
# 單一壓力情境(如 +200bp)
python scripts/generate_spiral_chart.py --stress 200 --output-dir ../../output
# 自定義模擬年數
python scripts/generate_spiral_chart.py --years 15 --output-dir ../../output輸出:output/japan_debt_spiral_YYYY-MM-DD.png
螺旋模擬包含:
- 多情境 Interest/Tax Ratio 10年演變曲線
- 風險區間背景(綠/黃/橙/紅)
- 利息支出分解堆疊圖
- 各情境最終風險評估
生成歷史趨勢分析圖表(NEW!):
# 完整歷史趨勢分析(2015-2025)
python scripts/generate_historical_trend.py --output-dir ../../output
# 自定義時間範圍
python scripts/generate_historical_trend.py --start-year 2018 --end-year 2025輸出:output/japan_debt_trend_YYYYMMDD.png
歷史趨勢分析包含:
- Interest/Tax Ratio 11年完整走勢(2015-2025)
- 稅收、利息支出、債務存量趨勢
- 隱含平均利率演變
- 風險分級分布統計
- 階段性特徵分析(下降期/疫情期/反彈期)
單獨測試數據抓取:
python scripts/fetch_jgb_yields.py --tenor 10Y
python scripts/fetch_tic_holdings.py</quick_start>
您想要執行什麼操作?
- 快速檢查 - 查看最新的利息/稅收比與殖利率狀態
- 完整分析 - 執行完整的財政壓力測試與風險評估
- 情境壓測 - 自定義利率衝擊情境進行壓力測試
- 生成圖表 - 生成視覺化 Dashboard(PNG 圖檔)
- 債務螺旋模擬 - 模擬多年累積效應,生成螺旋演變圖表
- 歷史趨勢分析 - 分析 2015-2025 年完整歷史趨勢(NEW!)
- 方法論學習 - 了解指標計算與風險分級邏輯
請選擇或直接提供分析參數。
路由後,閱讀對應工作流程並完全遵循其步驟。
每個情境包含:
name(string): 情境名稱delta_yield_bp(int): 殖利率上升幅度(bp)pass_through_year1(float): 第一年再定價比例(預設 0.15)pass_through_year2(float): 第二年再定價比例(預設 0.15)tax_shock(float): 稅收衝擊(如 -0.05 表示下降 5%)
摘要:
{
"skill": "analyze_japan_debt_service_tax_burden",
"as_of": "2026-01-20",
"yield_stats": {
"tenor": "10Y",
"latest": 1.23,
"zscore": 2.10,
"percentile": 0.97,
"interpretation": "近兩年分位數 97%,屬於偏極端區"
},
"fiscal": {
"tax_revenue_jpy": 72000000000000,
"interest_payments_jpy": 24000000000000,
"debt_stock_jpy": 1200000000000000,
"interest_tax_ratio": 0.333,
"risk_band": "yellow",
"definition": {...}
},
"stress_tests": [...],
"spillover_channel": {...},
"headline_takeaways": [...]
}</output_schema>
**參考文件** (`references/`)
| 文件 | 內容 |
|---|---|
| data-sources.md | 資料來源與 API 端點(MOF、BOJ、FRED、TIC) |
| methodology.md | 計算方法論與風險分級邏輯 |
| japan-fiscal-structure.md | 日本財政結構與債務特徵 |
| </reference_index> |
| Script | Command | Purpose |
|---|---|---|
| japan_debt_analyzer.py | --quick |
快速檢查 |
| japan_debt_analyzer.py | --full |
完整分析 |
| japan_debt_analyzer.py | --stress BP |
壓力測試 |
| japan_debt_analyzer.py | --refresh |
強制刷新數據 |
| generate_charts.py | --full --output-dir DIR |
生成視覺化 Dashboard |
| generate_charts.py | --quick |
快速模式圖表 |
| generate_charts.py | --data-file FILE |
從 JSON 載入數據 |
| generate_spiral_chart.py | --all --output-dir DIR |
完整債務螺旋模擬 Dashboard |
| generate_spiral_chart.py | --stress BP |
單一壓力情境螺旋圖 |
| generate_spiral_chart.py | --years N |
自定義模擬年數(預設 10) |
| generate_historical_trend.py | --output-dir DIR |
歷史趨勢分析(2015-2025)(NEW!) |
| generate_historical_trend.py | --start-year Y --end-year Y |
自定義時間範圍分析 |
| fetch_jgb_yields.py | --tenor 10Y |
抓取 JGB 殖利率 (FRED) |
| fetch_tic_holdings.py | --refresh |
抓取 TIC 美債持有數據 |
| data_manager.py | --fetch-all |
協調所有數據源抓取 |
| </scripts_index> |
- 輸出當前 interest/tax ratio 與風險分級
- 殖利率分位數/Z-score 判斷是否極端
- 壓力測試結果含敏感度分析
- 明確標示資料口徑與滯後
- 若啟用,輸出外溢通道評估
- 可操作的 headline takeaways</success_criteria>