有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Bank for International Settlements (BIS) Interest Rates|利率数据数据集|金融市场数据集
收藏www.bis.org2024-10-25 收录
下载链接：
https://www.bis.org/statistics/full_data_sets.htm
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含来自国际清算银行（BIS）的各国中央银行公布的利率数据，涵盖多种货币和不同期限的利率信息。
提供机构：
www.bis.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Bank for International Settlements (BIS) Interest Rates数据集的构建基于全球主要经济体的中央银行提供的官方利率数据。该数据集涵盖了多个国家和地区的基准利率，包括但不限于美国、欧元区、日本和英国。数据收集过程严格遵循国际金融标准，确保数据的准确性和一致性。通过定期更新和校验，该数据集反映了全球金融市场利率的动态变化。
使用方法
BIS Interest Rates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。研究人员可以通过该数据集分析不同国家和地区的利率走势，评估货币政策的效果。金融机构和投资者可以利用该数据集进行风险评估和投资决策。此外，政策制定者可以参考该数据集制定和调整货币政策，以应对全球经济变化。
背景与挑战
背景概述
Bank for International Settlements (BIS) Interest Rates数据集源自国际清算银行（BIS），该机构成立于1930年，是全球中央银行的合作组织。BIS定期收集和发布全球主要经济体的利率数据，旨在为政策制定者和研究人员提供关键的经济指标。这些数据涵盖了多种利率类型，包括中央银行政策利率、政府债券收益率等，为全球金融市场的分析和预测提供了重要依据。BIS的利率数据在全球经济研究中具有广泛的应用，特别是在货币政策分析、金融市场稳定性和国际资本流动研究中。
当前挑战
BIS Interest Rates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，以确保数据的准确性和一致性。其次，全球经济环境的快速变化导致利率数据的时效性要求极高，数据更新频率和及时性成为关键问题。此外，不同国家和地区的金融体系和政策差异增加了数据收集和分析的难度。最后，数据隐私和安全问题也是BIS在处理和发布利率数据时必须考虑的重要因素。
发展历史
创建时间与更新
Bank for International Settlements (BIS) Interest Rates数据集的创建时间可追溯至1930年，当时国际清算银行（BIS）成立，旨在促进国际金融合作与稳定。该数据集自创建以来，定期更新，最新数据通常每月发布一次，确保信息的时效性和准确性。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括1970年代的布雷顿森林体系崩溃后，BIS开始提供更广泛的利率数据，以支持全球金融市场的稳定。2008年全球金融危机期间，BIS的利率数据成为政策制定者和市场分析师的重要参考，帮助评估和应对危机的影响。近年来，随着数字化和数据分析技术的发展，BIS不断优化数据集的结构和内容，以适应金融市场的快速变化。
当前发展情况
当前，Bank for International Settlements (BIS) Interest Rates数据集已成为全球金融领域的重要参考资源，广泛应用于货币政策制定、金融市场分析和学术研究。BIS通过与各国中央银行和国际金融机构的合作，不断扩展数据集的覆盖范围和深度，提供包括短期和长期利率在内的多种金融指标。此外，BIS还利用先进的数据分析工具，提供定制化的数据服务，满足不同用户的需求，进一步推动了全球金融市场的透明度和稳定性。
发展历程
- 国际清算银行（Bank for International Settlements, BIS）正式成立，旨在促进国际金融合作和稳定。
- BIS开始收集和发布各国中央银行的利率数据，作为其促进国际金融稳定和政策协调的一部分。
- BIS在其官方网站上首次公开发布国际利率数据集，供全球研究人员和政策制定者使用。
- 全球金融危机期间，BIS的利率数据集成为分析和理解各国货币政策应对措施的重要工具。
- BIS对其利率数据集进行了重大更新，增加了更多国家和地区的数据，并改进了数据的可访问性和分析功能。
常用场景
经典使用场景
在国际金融研究领域，Bank for International Settlements (BIS) Interest Rates数据集被广泛用于分析全球主要经济体的货币政策和利率动态。该数据集提供了包括中央银行政策利率、存款利率和贷款利率在内的多种利率数据，为研究者提供了深入探讨货币政策传导机制和利率市场化的基础数据。通过这些数据，研究者能够量化分析不同国家和地区的利率变动对全球金融市场的影响，从而为政策制定者和市场参与者提供决策支持。
解决学术问题
BIS Interest Rates数据集在学术研究中解决了多个关键问题。首先，它为研究货币政策有效性和传导机制提供了详实的数据支持，帮助学者们理解利率变动如何影响实体经济和金融市场。其次，该数据集有助于研究全球金融一体化和跨境资本流动，揭示不同国家利率政策之间的相互作用和溢出效应。此外，通过分析历史利率数据，研究者能够预测未来利率走势，为风险管理和投资策略提供科学依据。
实际应用
在实际应用中，BIS Interest Rates数据集被金融机构、中央银行和政策研究机构广泛使用。金融机构利用这些数据进行利率风险管理和资产负债管理，确保在利率波动中保持稳健运营。中央银行则通过分析这些数据来调整货币政策，以实现经济稳定和增长目标。政策研究机构则依赖该数据集进行宏观经济分析和政策评估，为政府决策提供科学依据。此外，投资者和分析师也利用这些数据进行市场预测和投资组合优化。
数据集最近研究
最新研究方向
在国际金融领域，Bank for International Settlements (BIS) Interest Rates数据集的研究日益聚焦于全球货币政策协调与金融稳定性评估。学者们利用该数据集深入分析各国央行利率政策的联动效应，探讨其对全球金融市场波动的影响。此外，研究还关注于利率变动对跨境资本流动和国际债务风险的传导机制，旨在为政策制定者提供更为精准的决策依据。这些研究不仅有助于理解全球金融市场的复杂性，也为国际金融合作与风险管理提供了重要参考。
相关研究论文
- 1Bank for International Settlements (BIS) Interest Rates: A Comprehensive DatasetBank for International Settlements · 2015年
- 2The Impact of Global Interest Rates on Domestic Economic PoliciesUniversity of Cambridge · 2020年
- 3Monetary Policy Transmission in the Euro Area: A Study by the BIS Interest RatesEuropean Central Bank · 2019年
- 4Global Financial Cycles and Monetary Policy IndependencePrinceton University · 2018年
- 5The Role of Interest Rates in International Capital FlowsLondon School of Economics · 2021年
以上内容由AI搜集并总结生成
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
中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息，涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类，提供了详细的农村金融发展状况。
www.pbc.gov.cn 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录
OECD - Education at a Glance
该数据集提供了关于教育系统在不同国家和地区的详细统计数据，包括教育支出、教育参与率、教育成果、教师资源等多个方面。数据涵盖了OECD成员国以及部分非成员国。
www.oecd.org 收录
中国食物成分数据库
食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源，是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件；也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础，兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分（含胆固醇）数据，657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
国家人口健康科学数据中心 收录
CHFS中国家庭金融调查数据
中国家庭金融调查（China Household Finance Survey, CHFS）是中国家庭金融调查与研究中心（以下简称“中心”）在全国范围内开展的抽样调查项目，旨在收集有关家庭金融微观层次的相关信息，主要内容包括：人口特征与就业、资产与负债、收入与消费、社会保障与保险以及主观态度等相关信息，对家庭经济、金融行为进行了全面细致刻画。 CHFS基线调查始于2011年，目前已分别在2011、2013、2015、2017和2019年成功实施五轮全国范围内的抽样调查项目，2021年第六轮调查还在进行中。CHFS最新公开的2019年第五轮调查数据，样本覆盖全国29个省（自治区、直辖市），343个区县，1360个村（居）委会，样本规模达34643户，数据具有全国及省级代表性。
CnOpenData 收录