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aifinlab/FinClaw
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| name | deposit-growth-attribution |
| description | 对银行存款增减变动进行多因素归因拆解，识别新增客户、存量增持、客户流失、产品迁移等因素的贡献度 |
存款是银行负债端的核心来源，存款规模的增减直接影响流动性管理和资金成本。当存款发生明显变动时，管理层需要了解变动来自哪些因素：是新客户带来的增量、还是存量客户增持？是客户流失导致的下降、还是产品之间的迁移？本技能将存款变动按客户维度和产品维度进行归因拆解，定位核心驱动因素，辅助存款经营策略调整。
| 输入项 | 说明 | 是否必须 |
|---|---|---|
| 期初存款明细 | 基期各客户/各产品的存款余额 | 必须 |
| 期末存款明细 | 当期各客户/各产品的存款余额 | 必须 |
| 客户变动清单 | 新开户、销户、迁移客户信息 | 可选，用于细化归因 |
| 产品分类 | 活期/定期/协议/通知/结构性等分类 | 可选，默认按产品大类 |
| 分析维度 | 机构/客群/产品/客户经理 | 可选，默认机构+客群 |
| 分析期间 | 环比/同比/较年初 | 可选，默认环比 |
A股逆向选择/信息不对称分析。当用户说"逆向选择"、"adverse selection"、"信息不对称"、"知情交易者"、"逆向选择成本"、"信息劣势"时触发。基于 cn-stock-data 获取数据，度量逆向选择与信息不对称程度。支持 formal/brief 两种输出风格。
A股量价异常检测/异动监控。当用户说"异常检测"、"异动"、"anomaly"、"量价异常"、"异常波动"、"XX有异动"时触发。量化检测股价和成交量异常。支持formal和brief风格。
A股自相关/序列相关性/收益率自相关结构分析。当用户说"自相关"、"autocorrelation"、"序列相关"、"收益率预测性"、"动量还是反转"、"自相关系数"、"ACF"、"PACF"、"Ljung-Box"、"收益率是否可预测"、"随机游走检验"时触发。MUST USE when user asks about return autocorrelation, serial correlation tests, or whether a stock's returns are predictable. 量化分析收益率的自相关结构（ACF/PACF、Ljung-Box检验、随机游走检验）。支持formal和brief风格。
基于 SOC 职业分类