NCUA credit union data

ncua-data-analysis

提供自 2018 年至今的 NCUA 季度信用合作社数据，经过清理并附有文档：涵盖贷款、存款构成、收益、人员配置和效率。

下方的 MCP 服务还涵盖 FDIC 承保的银行：包括两个行业的季度收入、效率、ROA 和同业基准分析。

NCUA 将每家联邦承保信用合作社的季度 5300 call report 作为免费批量文件发布。这些文件很难使用：超过 3,300 个账户列分散在 17 张宽表中，表单变更会导致账户位置变动，收入按年初至今统计，数据字典则是以表单说明的形式编写。本项目将这些数据整理为四张整洁的表，可通过 DuckDB、pandas 或任何能读取 Parquet 的工具进行查询。

状态：v0。包含 115 个精选字段和 52 个计算指标，共 34 个季度（2018 Q1 至 2026 Q2），并已与 NCUA 发布的官方总额核对。请参阅尚未完成的内容。

表

表	粒度	内容
dim_credit_union	信用合作社 x 季度	名称、所在地、特许类型、同业组、低收入和 MDI 标记，以及 is_federally_insured。
fact_call_report_curated	信用合作社 x 季度	115 个经过整理的账户值，采用直观的名称：资产负债表、股份和资本、存款构成（股份支票账户、普通账户、货币市场账户、定期存款、IRA、非成员存款）、各类贷款余额、贷款发放额、逾期贷款、冲销、损益表、员工和分支机构。
metrics	信用合作社 x 季度	52 个计算指标：逾期率、贷款与股份比率、ROA、NIM、贷款和存款构成、增长率、效率比率、每名员工的会员数和资产额、每家分支机构的数据，以及拆分为单季度值的收入。
dictionary	列	说明、单位、NCUA 账户代码，以及各字段有数据的首个和最后一个季度。

使用 quarter + cu_number 进行联接。金额字段的单位为美元。以 _ytd 结尾的字段表示年初至今的数据，每年 1 月重置（Q4 值为全年数据）；metrics 会对这些字段进行年化处理。

-- Which large credit unions grew auto lending fastest last year?
SELECT d.name, d.state, m.auto_loan_growth_yoy, f.loans_new_vehicle + f.loans_used_vehicle AS auto_loans
FROM fact_call_report_curated f
JOIN dim_credit_union d USING (quarter, cu_number)
JOIN metrics m USING (quarter, cu_number)
WHERE f.quarter = '2026-06' AND d.is_federally_insured AND d.peer_group = 6
ORDER BY m.auto_loan_growth_yoy DESC LIMIT 10;

运行

pip install -e .
ncua-data all          # download 34 quarters (~270 MB), build tables, reconcile
python -m unittest discover -s tests

输出将以 Parquet 格式写入 data/out/。原始 ZIP 文件不会提交到版本库。链接从 NCUA 的季度数据页面抓取。

值得信赖的数据

2026 年 6 月和 2025 年 12 月的数据总计与 NCUA《季度信用合作社数据摘要》中的数据一致：信用合作社数量、会员人数、各类贷款、股金、净资产比率、逾期率、收入和支出。在六个年末（2021 年至 2026 年 6 月）的 67 项核对中，有 60 项一致。其余 7 项是历史存款数据，差异不到 0.5B 美元（不到 0.1%），例如 2025 年 12 月的货币市场存款为 367.5B 美元，而公布值为 368.0B 美元。2026 年 6 月的所有数据项都一致。可能的原因是 NCUA 表格中的历史数据经过了重述，但这一点尚未得到确认。完整表格：docs/RECONCILIATION.md。

我们使用 2018-Q3 至 2026-Q2 的全部 32 份季度摘要，对收益率比率进行了审计。合并 ROA、净利差和净核销率，以及贷款收益率、资金成本、利差和 ROA 的中位数，在分母采用前一年度 12 月与当前余额的平均值（即 *_ncua_ytd 字段）时，均与 NCUA 公布的数据一致。年初至今的年化比率每年 1 月都会重置，NCUA 自行公布的数据也是如此；*_quarterly 字段是这里推导出的单季度版本，并非 NCUA 公布的数据。详情和少数不一致之处：docs/RATIO_AUDIT.md。

使用前请注意：

• 筛选 is_federally_insured。 NCUA 的原始文件中包含约 85 家由州政府特许、但未由 NCUA 承保的信用合作社。NCUA 公布的总计不包含这些机构。
• 表格在 2022 年和 2023 年发生了变化。 NCUA 重新设计了报告，并采用了 CECL，因此有些账户不再存在，也有一些新账户出现。跨越这次变更的字段会映射两种账户代码（例如，CECL 实施前的准备金账户代码为 Acct_719，之后为 Acct_AS0048）。仅在变更后存在的字段会在数据字典中注明。
• 净资产比率。 从 2023 年起，NCUA 公布的比率不包含 CECL 过渡准备金。本数据集保留了该准备金（cecl_transition_provision），且 metrics.net_worth_ratio_ex_cecl 与 NCUA 的数据一致。
• 员工人数为估算值。 employees_fte_estimate 的计算方式为全职员工人数加上兼职员工人数的一半。这不是 NCUA 的定义，也未与任何公布数据核对。
• 净核销率、ROA 和 NIM 使用 NCUA 自行计算的平均余额，这些数据并未公开。这里的指标使用四季度平均值，与 NCUA 公布的数据相差几个基点以内，但并不完全一致。
• 合并。 自 2018 年以来，信用合作社数量从 5,375 家降至 4,214 家。合并后的信用合作社历史数据仍归属原特许编号，因此，跨越合并期比较单家机构的增长没有意义。
• 报告由机构自行填报，有时会以“修订版”的形式重新发布。这里使用的是 NCUA 当前发布的 ZIP 文件。

尚未完成

• 按类型划分的商业贷款逾期数据（NCUA 于 2022 年将这些数据移至新的账户代码）。
• 更多字段。目标为 150 至 200 个；目前已收录并核验 115 个。
• 2018 年之前的数据（下载链接使用另外两种命名模式）。
• 静态分析网站和自然语言查询。该数据字典旨在作为其语义层。

MCP 服务（v1）

本地 MCP 服务可让 AI 助手用自然语言查询此数据集。它通过 stdio 运行，使用 DuckDB 读取发行版 Parquet 文件（仅下载一次至 ~/.cache/ncua-data-analysis），并根据字典表生成工具描述。

{
  "mcpServers": {
    "ncua-data": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "ncua-data-analysis", "ncua-data-mcp"]
    }
  }
}

此软件包发布在 PyPI：https://pypi.org/project/ncua-data-analysis/。若要改用最新的开发版本，请使用 "args": ["--from", "git+https://github.com/bnovarini/ncua-data-analysis", "ncua-data-mcp"]。

托管服务，无需安装： https://ncua-data-analysis.fly.dev/mcp（可流式传输的 HTTP、只读，每个客户端每分钟限 60 个请求）。将其添加为任何支持远程 MCP 服务的客户端中的远程 MCP 服务，例如 {"mcpServers": {"ncua-data": {"url": "https://ncua-data-analysis.fly.dev/mcp"}}}。

Claude Code：claude mcp add --transport http ncua-data https://ncua-data-analysis.fly.dev/mcp

托管服务的使用日志

托管服务会在持久化的 SQLite 日志中记录请求时间戳、事件类型、工具名称、客户端名称/版本（如果提供）、请求耗时和结果状态。它不会存储查询参数、结果、IP 地址或 User-Agent 标头。未知工具名称会记录为 (unknown)，并返回 JSON-RPC -32601（方法未找到）；这与受支持工具发生的错误相互独立。

从此代码库部署

在代码库根目录中运行 fly deploy --config deploy/fly.toml。Docker 构建会以代码库根目录作为上下文，并将私有季度面板和银行面板（cu-quarterly/、bank-quarterly/）打包到镜像中，因此本地构建时如果缺少这些目录，会按设计失败。usagelog 卷挂载到 /data，用于保存使用日志和缓存的数据集；更新时请保留该卷。deploy/usage-start.py 会启动启用了日志记录的 HTTP 服务。此代码库不应包含凭据、使用数据库或数据集文件。

此服务涵盖两个行业，时间范围为 2018-03 至 2026-06。信用合作社工具：list_fields、find_credit_union、credit_union_profile、metric_series（单家信用合作社或所有机构的汇总）、peer_compare（按资产组、州或特许类型比较）、query_metrics（筛选、排序和限制；不支持原始 SQL）以及 cu_quarter_income（单季度收入，含经认证的合并事件标签）。银行工具：find_bank（按名称查找）、bank_quarter_income（FDIC 官方季度收入，含简单差值标记和 Quarterly Banking Profile 对账标签）、bank_metric_series（单家银行或汇总机构的效率、ROA、利润率和收入构成，可按州或资产档次筛选），以及 bank_peer_compare（将一家银行与其资产档次、所在州或两者进行比较）。银行比率采用与信用合作社指标相同的公式，因此跨行业比较有效。

季度收入和银行工具需要的面板文件已打包到托管镜像中，且不在此代码库内；在本地安装时，这些工具会返回托管端点的链接。将 NCUA_DATA_DIR 设为已下载文件所在文件夹即可使用。本地客户端可使用 stdio，托管端点支持可流式传输的 HTTP。此服务已列入官方 MCP 注册表，名称为 io.github.bnovarini/ncua-data-analysis。

下载

现成的 Parquet 文件附在 v0.1.1 发布版本中。GitHub 对发布文件设有 25 MB 的大小限制，因此 fact_call_report_curated 和 metrics 按年份拆分为三个部分（2018-2020、2021-2023、2024-2026），且列完全相同：

import duckdb
base = "https://github.com/bnovarini/ncua-data-analysis/releases/download/v0.1.1/"
parts = [base + f"metrics_{y}.parquet" for y in ("2018_2020", "2021_2023", "2024_2026")]
duckdb.sql(f"SELECT quarter, count(*) FROM read_parquet({parts}) GROUP BY 1 ORDER BY 1").show()

数据来源和许可证

数据：美国国家信用合作社管理局（NCUA）的 5300 季度申报数据。银行数据：通过 FDIC 的 BankFind API 获取的 FFIEC 中央数据存储库申报数据，并与 FDIC 季度银行概况进行核对。NCUA 未在下载页面说明许可证。由于这是美国联邦机构的作品，因此假定其属于公有领域，但尚未确认这一假设。使用时请注明 NCUA。

代码：MIT，详见 LICENSE。

银行员工人数和每 FTE 营收

托管版 MCP 包含 bank_metric_series(field="employees_fte_reported")、list_bank_fields 和 revenue_per_employee。生产率工具可比较总部位于某个州的银行、信用合作社或两者，并提供输入值、排名、同业中位数、分页和明确的排除项。

示例：revenue_per_employee(state="NC", cu_number=18297) 会将 Coastal 与同一季度符合条件且总部位于 NC 的机构进行比较。若要只比较单一行业，请使用 sector="credit_union" 或 sector="bank"。

净营收指利息收入减去利息支出，再加上非利息收入。总营收指利息收入加上非利息收入。该比率将年初至今营收年化后除以季度末 FTE。它是运行速率，并非实际全年营收、净利润，也不是营收除以平均员工人数。

信用合作社的 FTE 为我们的估算值：NCUA 全职员工人数（账户 564A）加上兼职员工人数（账户 564B）的一半。银行的 FTE 则由银行通过 FDIC NUMEMP 报告。由于定义不同，跨行业比较仅供参考。总部所在州并不意味着所有业务都在该州开展。外包、业务组合和合并都会影响比较结果。员工人数为空或为零，以及已知的报告范围变更，都会被排除并计数。

托管版银行员工人数面板涵盖 2018Q1 至 2026Q2。员工人数不是金额，也不会按 1,000 缩放。本地软件包不包含银行员工数据；使用托管端点，或在自托管时提供单独的面板。