analyze-japan-debt-service-tax-burden

name	analyze-japan-debt-service-tax-burden
description	以日本公債殖利率變化為觸發，量化「政府利息支出 / 稅收」負擔（含情境壓力測試），並判斷是否進入債務利息螺旋風險區。

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。

<essential_principles>

**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。

**隱含平均利率**

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。

**「in US terms」換算邏輯**

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。

**殖利率敏感度映射**

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）。

**風險分級（Traffic Light）**

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

**口徑透明原則**

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）

</essential_principles>

量化日本「利息吃掉稅收」敘事，並提供： 1. **現況核對**：當前 interest/tax ratio 與殖利率分位數 2. **壓力測試**：不同利率衝擊情境下的未來負擔 3. **風險分級**：可決策的 Traffic Light 評估 4. **外溢通道**（選用）：日本對美資產規模與潛在影響

<quick_start>

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？

1. 快速檢查 - 查看最新的利息/稅收比與殖利率狀態
2. 完整分析 - 執行完整的財政壓力測試與風險評估
3. 情境壓測 - 自定義利率衝擊情境進行壓力測試
4. 生成圖表 - 生成視覺化 Dashboard（PNG 圖檔）
5. 債務螺旋模擬 - 模擬多年累積效應，生成螺旋演變圖表
6. 歷史趨勢分析 - 分析 2015-2025 年完整歷史趨勢（NEW!）
7. 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。

| Response | Workflow | Description | |-------------------------------------------|------------------------------|----------------------| | 1, "快速", "quick", "check" | workflows/quick-check.md | 快速狀態檢查 | | 2, "完整", "full", "analyze" | workflows/full-analysis.md | 完整分析工作流 | | 3, "壓測", "stress", "scenario" | workflows/stress-test.md | 情境壓力測試 | | 4, "圖表", "chart", "dashboard" | workflows/generate-chart.md | 生成視覺化圖表 | | 5, "螺旋", "spiral", "多年" | workflows/spiral-simulate.md | 債務螺旋模擬 | | 6, "歷史", "趨勢", "historical", "2015" | workflows/historical-trend.md| 歷史趨勢分析（NEW!） | | 7, "學習", "方法論", "why" | references/methodology.md | 方法論說明 | | 提供參數 (如殖利率衝擊) | workflows/stress-test.md | 使用參數執行壓測 |

路由後，閱讀對應工作流程並完全遵循其步驟。

<input_schema>

**Type**: string **Description**: 固定 JP / Japan（預留擴展多國） **Type**: int **Description**: 殖利率與市場指標分析視窗（交易日數） **Type**: array[string] **Description**: JGB 觀察期限 **Type**: string **Options**: `national_tax` | `general_account_tax` | `total_revenue` **Description**: 稅收口徑選擇 **Type**: string **Options**: `interest_only` | `debt_service` **Description**: 利息支出口徑（純利息 vs 含本金償還） **Type**: array[object] **Description**: 壓力測試情境設定

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%）

**Type**: boolean **Description**: 是否計算日本對美資產外溢通道 **Type**: string **Options**: `json` | `markdown`

</input_schema>

<output_schema> 參見 templates/output-json.md 的完整結構定義。

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>

<reference_index> 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>

<workflows_index>

Workflow	Purpose
quick-check.md	快速狀態檢查（1分鐘內完成）
full-analysis.md	完整分析工作流（含所有步驟）
stress-test.md	自定義情境壓力測試
generate-chart.md	生成視覺化 Dashboard
spiral-simulate.md	債務螺旋多年模擬
historical-trend.md	歷史趨勢分析（2015-2025）（NEW!）
</workflows_index>

<templates_index>

Template	Purpose
output-json.md	JSON 輸出結構定義
output-markdown.md	Markdown 報告模板
</templates_index>

<scripts_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>

<success_criteria> Skill 成功執行時：

• 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>

<directory_structure>

analyze-japan-debt-service-tax-burden/
├── SKILL.md                           # 本文件（路由器）
├── skill.yaml                         # 前端展示元數據
├── manifest.json                      # 技能元資料
├── workflows/
│   ├── quick-check.md                 # 快速檢查工作流
│   ├── full-analysis.md               # 完整分析工作流
│   ├── stress-test.md                 # 壓力測試工作流
│   ├── generate-chart.md              # 圖表生成工作流
│   ├── spiral-simulate.md             # 債務螺旋模擬工作流
│   └── historical-trend.md            # 歷史趨勢分析工作流（NEW!）
├── references/
│   ├── data-sources.md                # 資料來源說明
│   ├── methodology.md                 # 方法論與公式
│   └── japan-fiscal-structure.md      # 日本財政結構
├── templates/
│   ├── output-json.md                 # JSON 輸出模板
│   └── output-markdown.md             # Markdown 報告模板
├── config/
│   └── fiscal_data.json               # 財政數據配置（含 2015-2025 完整數據）
├── scripts/
│   ├── japan_debt_analyzer.py         # 主分析腳本
│   ├── generate_charts.py             # 視覺化圖表生成
│   ├── generate_spiral_chart.py       # 債務螺旋模擬圖表
│   ├── generate_historical_trend.py   # 歷史趨勢分析圖表（NEW!）
│   ├── fetch_jgb_yields.py            # JGB 殖利率抓取 (FRED)
│   ├── fetch_tic_holdings.py          # TIC 美債持有抓取
│   └── data_manager.py                # 數據協調與緩存管理
├── data/
│   └── cache/                         # 自動緩存目錄（gitignore）
└── examples/
    └── sample-output.json             # 範例輸出

</directory_structure>