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gold-prices|黄金价格数据集|金融数据数据集
收藏github2024-03-15 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/datasets/gold-prices
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自1950年以来的每月黄金价格数据，以美元计价（伦敦市场）。数据来源于德国联邦银行。
Monthly gold price data since 1950, denominated in US dollars (London market). The data is sourced from the Deutsche Bundesbank.
创建时间：
2012-03-15
原始信息汇总
数据集概述
名称: 黄金价格数据集
时间范围: 1950年至今
货币单位: 美元
市场: 伦敦市场
数据来源: 德国联邦银行（Bundesbank）
数据准备
- 所需软件: Python 3.6及以上版本
- 所需库: dataflows
- 更新数据: 运行
gold_price_flow.py脚本
数据计算方法
- 1950年1月至1954年3月21日: 使用英格兰银行的黄金购买价格和平均汇率计算。
- 1954年3月22日至1959年12月: 使用Metallgesellschaft AG提供的标准金条固定价格和平均汇率计算。
- 1960年1月至1968年3月14日: 使用英格兰银行季度公报中指定的标准金条平均固定价格。
- 1968年3月15日: 固定价格暂停，黄金市场分为官方市场和自由市场。
- 1968年3月18日至29日: 黄金交易暂停。
- 每日价格来源:
- 1968年4月至1974年3月: 金融时报（FT）
- 1974年4月至1980年12月: Samuel Montagu & Co. Ltd.
- 1981年1月至2005年12月: 金融时报（FT）
- 2006年1月至今: 路透社（Reuters）
自动化更新
- 更新频率: 每月
- 更新平台: datahub.io
许可证
- 许可证类型: 公共领域授权（Public Domain Dedication and License）
- 数据限制: 无明显限制，数据库权利存疑。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
该数据集通过整合多个权威来源的历史记录构建而成，主要数据源自Timothy Green编制的历史金价表以及世界银行提供的商品市场数据。Timothy Green的数据涵盖了1833年至1960年的金价信息，而世界银行的数据则从1960年延续至今，确保了数据的连续性和完整性。数据集的构建过程严格遵循历史记录的准确性，并通过自动化脚本每月更新，以保证数据的时效性。
特点
该数据集以其时间跨度的广泛性和数据的权威性著称，涵盖了自1833年至今的月度黄金价格，单位为美元。数据来源包括世界黄金理事会和世界银行，确保了数据的可靠性和全面性。此外，数据集通过自动化流程每月更新，能够及时反映最新的市场动态，为研究者和分析师提供了宝贵的历史和实时数据资源。
使用方法
使用该数据集需要安装Python 3.6及以上版本，并依赖dataflows库。用户可通过运行提供的脚本更新数据，具体操作为安装所需依赖并执行处理脚本。数据集以CSV格式提供，便于导入到各类数据分析工具中进行进一步处理。自动化更新机制使得用户能够轻松获取最新的黄金价格数据，适用于经济学研究、市场分析以及投资决策等多个领域。
背景与挑战
背景概述
gold-prices数据集记录了自1833年以来以美元计价的月度黄金价格，数据源自世界黄金理事会，并由Timothy Green的历史记录和世界银行提供的数据补充。该数据集的创建旨在为研究黄金价格的历史趋势及其对全球经济的影响提供详实的数据支持。Timothy Green作为该领域的重要研究者，其历史数据为早期黄金价格研究奠定了坚实基础，而世界银行的数据则确保了数据的持续更新和全面性。该数据集在金融、经济史和商品市场研究领域具有重要影响力，为学者和从业者提供了宝贵的历史视角。
当前挑战
gold-prices数据集在解决黄金价格历史趋势分析问题时，面临数据来源多样性和一致性的挑战。由于数据来自不同时期和机构，如Timothy Green的历史记录和世界银行的现代数据，如何确保数据的无缝衔接和准确性成为关键问题。在构建过程中，研究人员需处理不同数据格式、时间跨度和记录标准的差异，这对数据清洗和整合提出了较高要求。此外，自动化更新机制的设计与实现也需克服技术难题，以确保数据的实时性和可靠性。这些挑战在数据集的持续维护和扩展中仍需不断优化和解决。
常用场景
经典使用场景
在金融经济学领域，gold-prices数据集被广泛用于研究黄金价格的长期趋势和波动性。研究者通过分析自1833年以来的月度黄金价格数据，能够深入探讨全球经济事件、货币政策以及市场供需关系对黄金价格的影响。该数据集为历史经济研究提供了宝贵的时间序列数据，帮助学者构建和验证各类经济模型。
解决学术问题
gold-prices数据集解决了金融经济学中关于黄金价格波动机制的多个关键问题。通过整合世界黄金理事会和世界银行的历史数据，研究者能够追溯黄金价格在不同历史时期的演变，分析其与通货膨胀、货币贬值以及全球经济危机之间的关联。这一数据集为理解黄金作为避险资产的角色提供了实证基础，推动了相关理论的发展。
衍生相关工作
基于gold-prices数据集，衍生了许多经典的研究工作。例如，学者们利用该数据集构建了黄金价格预测模型，探索了黄金与其他大宗商品之间的价格联动关系。此外，该数据集还被用于研究黄金市场的效率问题，验证市场是否遵循随机游走理论。这些研究不仅丰富了金融经济学的理论体系，也为实际市场操作提供了科学依据。
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
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CliMedBench
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OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库，旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合，以增加开放源代码声纳数据集的可见性，并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
FAOSTAT Agricultural Data
FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织（FAO）提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据，旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。
www.fao.org 收录