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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。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
以槓桿反向 ETF（做空）相對槓桿正向 ETF（做多）的交易占比，作為散戶風險偏好代理指標，評估 SPX 後續下行風險。
用勞力士市場指數（WatchCharts Rolex Market Index）作為高 β 的風險偏好／流動性代理，判讀「流動性改善但未到投機狂熱」的狀態
使用公開市場資料量化驗證鉑/白金對巴西股市（EWZ）的長週期傳導/連動關係，輸出雙軸圖、領先落後分析、關聯強度分數與監控訊號。
用天然氣與化肥價格的日頻數據，檢驗「天然氣暴漲→化肥供應受限/毀約→化肥飆價」敘事是否成立，輸出可標註到圖上的關鍵轉折點與領先落後分析。
Track cumulative return of stocks/indices with multi-ticker comparison, index Top N ranking, and visualization. All comparisons use S&P 500 as the fixed benchmark.
用 COT 非商業部位變化，量化對沖基金在農產品期貨的資金流向，並把出口需求、USDA 數據、美元/原油/金屬等宏觀風向整合成可交易的敘事與訊號。
| 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。 |
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）。
| 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：
</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：
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：
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：
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？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%）
</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：
<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>