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OECD Financial Statistics|金融统计数据集|风险管理数据集
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OECD Financial Statistics数据集包含了经合组织成员国的金融统计数据，涵盖银行、保险、养老基金等多个金融部门的财务状况和运营数据。数据包括资产负债表、收入表、资本充足率、不良贷款率等关键指标。
提供机构：
stats.oecd.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
OECD金融统计数据集的构建基于经济合作与发展组织（OECD）成员国和非成员国的官方金融数据。该数据集通过收集和整理各国中央银行、金融监管机构以及国际金融机构发布的官方统计数据，涵盖了银行、保险、证券市场等多个金融领域的详细信息。数据收集过程严格遵循国际统计标准，确保数据的准确性和一致性。
特点
OECD金融统计数据集以其全面性和权威性著称，涵盖了广泛的金融指标，包括但不限于货币供应量、信贷市场、国际收支和金融衍生品等。该数据集的特点在于其高频率更新和多维度分析能力，能够为政策制定者、研究人员和市场分析师提供详尽的金融动态和趋势分析。此外，数据集的国际化视角使其在全球金融研究中具有重要价值。
使用方法
OECD金融统计数据集的使用方法多样，适用于宏观经济分析、金融市场研究和政策模拟等多个领域。用户可以通过OECD官方网站或相关数据库平台访问和下载数据，支持多种数据格式和分析工具。在实际应用中，研究人员可以利用该数据集进行跨国比较分析，政策制定者可以基于数据制定和评估金融政策，市场分析师则可以利用数据进行市场预测和风险评估。
背景与挑战
背景概述
OECD金融统计数据集（OECD Financial Statistics）是由经济合作与发展组织（OECD）发布的一项重要金融数据资源。该数据集涵盖了多个国家和地区的金融系统数据，包括银行、保险和证券市场的统计信息。自20世纪60年代OECD成立以来，其金融统计数据一直是全球金融研究和经济政策制定的重要参考。通过定期更新和扩展，OECD金融统计数据集不仅为学术研究提供了丰富的数据支持，也为国际金融机构和政策制定者提供了关键的决策依据。
当前挑战
OECD金融统计数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性要求高度的数据整合和标准化处理。其次，不同国家和地区的金融体系差异巨大，导致数据收集和处理的难度增加。此外，随着金融市场的快速发展和创新，数据集需要不断更新以反映最新的金融活动和趋势。最后，确保数据的安全性和隐私保护也是一项重要挑战，特别是在涉及跨国数据传输和存储时。
发展历史
创建时间与更新
OECD Financial Statistics数据集由经济合作与发展组织（OECD）创建，首次发布于20世纪70年代，旨在提供全球主要经济体的金融数据。该数据集定期更新，最新版本通常每年发布一次，以反映全球金融市场的最新动态。
重要里程碑
OECD Financial Statistics数据集的重要里程碑包括1980年代初期的扩展，涵盖了更多国家和地区的金融数据，以及1990年代中期引入的电子数据格式，极大地提高了数据的可访问性和分析效率。2008年全球金融危机后，该数据集增加了对银行和金融机构的详细财务分析，成为政策制定者和研究者的重要参考。
当前发展情况
当前，OECD Financial Statistics数据集继续在全球金融研究中发挥关键作用。它不仅提供了全面的金融指标，还通过与国际货币基金组织（IMF）等机构的合作，增强了数据的国际比较性。此外，该数据集的在线平台不断优化，支持实时数据更新和高级分析工具，进一步提升了其在金融政策制定和学术研究中的应用价值。
发展历程
- 经济合作与发展组织（OECD）成立，开始收集和发布金融统计数据。
- OECD首次发布《OECD金融统计》，涵盖成员国的金融账户数据。
- OECD金融统计数据集扩展至包括更多金融工具和细分账户。
- OECD金融统计数据集开始采用国际货币基金组织（IMF）的金融统计标准。
- OECD金融统计数据集引入电子数据发布，提高了数据的可访问性和时效性。
- OECD金融统计数据集进一步扩展，涵盖更多非成员国的金融数据。
- OECD金融统计数据集开始采用更先进的统计方法和数据处理技术。
- OECD金融统计数据集持续更新，以反映全球金融市场的最新发展和变化。
常用场景
经典使用场景
在金融领域，OECD Financial Statistics数据集被广泛用于分析和预测全球经济趋势。该数据集涵盖了多个国家和地区的金融指标，包括银行资产负债表、国际收支平衡、政府财政状况等。研究者通过这些数据可以深入探讨金融市场的动态变化，为政策制定者和投资者提供决策支持。
解决学术问题
OECD Financial Statistics数据集解决了金融学中关于全球经济一体化和金融稳定性的关键问题。通过分析不同国家和地区的金融数据，学者们能够研究金融市场的相互关联性，评估金融政策的有效性，并预测金融危机的可能性。这些研究为学术界提供了丰富的实证数据，推动了金融理论的发展。
衍生相关工作
基于OECD Financial Statistics数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，有学者利用该数据集研究了金融危机的传播机制，提出了新的风险评估模型；还有研究探讨了不同国家金融政策的溢出效应，为国际金融合作提供了理论支持。这些研究不仅丰富了金融学的理论体系，也为实际金融操作提供了科学依据。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据，包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据，可以深入了解气象现象对不同地区的影响，并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
github 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
PROSLU
PROSLU数据集是由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心和华为技术有限公司共同创建的，包含超过5000条中文语句，每条语句都配有详细的个人资料信息，如知识图谱、用户资料和上下文感知信息。数据集通过人工标注确保高质量，旨在解决在语义模糊的实际场景中，传统基于文本的口语理解模型可能无法准确识别意图和槽位的问题。该数据集的应用领域主要集中在提高对话系统在复杂环境下的理解和响应能力，特别是在用户意图不明确或语句具有多重含义的情况下。
arXiv 收录
CIFAR-10
CIFAR-10 数据集由 10 个类别的 60000 个 32x32 彩色图像组成，每个类别包含 6000 个图像。有 50000 个训练图像和 10000 个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有 10000 张图像。测试批次恰好包含来自每个类别的 1000 个随机选择的图像。训练批次包含随机顺序的剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个。在它们之间，训练批次恰好包含来自每个类别的 5000 张图像。
OpenDataLab 收录
UAV123
从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50，OTB100，VOT2014，VOT2015，TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此，我们提出了一个新的数据集 (UAV123)，其序列来自空中视点，其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外，请注意，文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。
OpenDataLab 收录