five

World Bank Global Economic Monitor (GEM) Data|宏观经济数据集|全球经济监测数据集

收藏
databank.worldbank.org2024-10-26 收录
宏观经济
全球经济监测
下载链接:
https://databank.worldbank.org/source/global-economic-monitor-(gem)
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含全球经济监测数据,涵盖多个国家和地区的宏观经济指标,如GDP、通货膨胀率、贸易平衡等。
提供机构:
databank.worldbank.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
World Bank Global Economic Monitor (GEM) Data 数据集由世界银行精心构建,汇集了全球多个国家和地区的经济指标。该数据集通过系统化的数据收集和整理流程,涵盖了从宏观经济指标到微观经济活动的广泛数据。数据来源包括各国政府发布的官方统计数据、国际组织报告以及市场调研机构的研究成果。通过严格的筛选和验证机制,确保数据的准确性和可靠性。
使用方法
World Bank Global Economic Monitor (GEM) Data 数据集适用于多种经济研究和政策分析场景。研究者可以通过该数据集进行跨国比较分析,探索经济发展模式和政策效果。政策制定者可以利用这些数据评估经济政策的影响,制定更为科学的政策方案。此外,该数据集还支持学术研究和商业分析,帮助企业和投资者做出更为明智的决策。使用时,用户需根据研究目的选择合适的数据类型和分析工具,确保数据的有效利用。
背景与挑战
背景概述
世界银行全球经济监测(GEM)数据集是一个综合性的经济数据资源,由世界银行创建,旨在提供全球各国宏观经济指标的实时监测。该数据集涵盖了从1960年至今的广泛经济指标,包括国内生产总值(GDP)、通货膨胀率、失业率等,为政策制定者、经济学家和研究人员提供了宝贵的数据支持。GEM数据集的创建不仅增强了全球经济分析的深度和广度,还促进了国际经济政策的协调与合作,成为全球经济研究的重要基石。
当前挑战
尽管GEM数据集提供了丰富的经济数据,但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先,数据来源的多样性和复杂性要求高度的数据清洗和标准化处理,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使得数据更新频率和时效性成为关键问题,需要持续的技术和资源投入。此外,不同国家和地区的数据收集方法和统计标准差异较大,增加了数据整合和分析的难度。这些挑战不仅影响了数据的质量和可用性,也对全球经济监测和预测的准确性提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
World Bank Global Economic Monitor (GEM) Data 数据集由世界银行于2000年首次发布,旨在提供全球经济状况的实时监测。该数据集定期更新,最新版本通常每季度发布一次,以反映全球经济的最新动态。
重要里程碑
GEM Data 数据集的重要里程碑包括2008年全球金融危机期间,其提供了关键的经济指标和分析,帮助政策制定者和研究人员理解危机的深度和广度。此外,2010年,GEM Data 引入了更多新兴市场国家的数据,扩大了其覆盖范围,使其成为全球经济研究的重要资源。2015年,数据集进一步整合了可持续发展目标(SDGs)相关的经济指标,增强了其在可持续发展领域的应用价值。
当前发展情况
当前,World Bank Global Economic Monitor (GEM) Data 数据集已成为全球经济研究的核心工具,广泛应用于学术研究、政策分析和商业决策中。其数据涵盖了全球主要经济体的关键经济指标,如GDP增长率、通货膨胀率、贸易平衡等,为全球经济趋势的监测和预测提供了坚实的基础。此外,GEM Data 不断更新和扩展,以适应全球经济格局的变化,特别是在新兴市场和可持续发展领域,其数据和分析工具的持续改进,进一步提升了其在相关领域的贡献意义。
发展历程
  • 世界银行首次发布全球经济监测(GEM)数据集,旨在提供全球经济状况的实时监测和分析。
    1996年
  • GEM数据集首次应用于世界银行的年度《全球经济展望》报告中,成为全球经济分析的重要数据来源。
    2000年
  • 世界银行对GEM数据集进行了重大更新,增加了更多国家和地区的经济指标,提升了数据覆盖范围和准确性。
    2005年
  • GEM数据集开始提供在线访问服务,用户可以通过世界银行官方网站实时获取最新的全球经济数据。
    2010年
  • 世界银行进一步扩展了GEM数据集的应用领域,包括气候变化、可持续发展等新兴经济议题。
    2015年
  • 在新冠疫情期间,GEM数据集成为全球经济复苏监测的关键工具,为政策制定者提供了重要的数据支持。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在全球经济研究领域,World Bank Global Economic Monitor (GEM) Data 数据集被广泛用于分析和预测全球宏观经济趋势。该数据集提供了各国和地区的经济指标,如国内生产总值(GDP)、通货膨胀率、失业率等,为经济学家和政策制定者提供了详尽的数据支持。通过这些数据,研究者能够深入探讨不同经济体之间的相互影响,以及全球经济环境的动态变化。
解决学术问题
GEM 数据集在学术研究中解决了多个关键问题,特别是在全球经济一体化和宏观经济政策效果评估方面。通过该数据集,学者们能够量化分析国际贸易对经济增长的影响,评估货币政策和财政政策的有效性,以及研究金融危机的传播机制。这些研究不仅丰富了经济学理论,还为政策制定提供了科学依据,推动了全球经济的稳定与发展。
实际应用
在实际应用中,GEM 数据集被广泛用于国际金融机构、政府经济部门和大型企业的经济分析和决策支持。例如,国际货币基金组织(IMF)和世界银行利用该数据集进行全球经济监测和预警,帮助成员国制定应对经济危机的策略。此外,跨国公司和投资机构也依赖这些数据进行市场分析和投资决策,确保在全球经济波动中保持竞争力。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球经济监测领域,World Bank Global Economic Monitor (GEM) Data 数据集的最新研究方向主要集中在利用大数据分析技术,对全球经济趋势进行实时监测和预测。研究者们通过整合GEM数据与其他宏观经济指标,构建复杂的模型,以提高对经济波动和政策影响的预测精度。此外,该数据集还被广泛应用于气候变化对经济影响的评估,以及新兴市场经济体的可持续发展研究。这些前沿研究不仅提升了全球经济监测的科学性,也为国际政策制定提供了更为精准的数据支持。
相关研究论文
  • 1
    The World Bank Global Economic Monitor (GEM) Data: A Comprehensive OverviewWorld Bank · 2010年
  • 2
    Global Economic Prospects: A Comprehensive Analysis Using World Bank GEM DataWorld Bank · 2021年
  • 3
    The Impact of Global Economic Shocks on Developing Countries: Insights from World Bank GEM DataUniversity of California, Berkeley · 2019年
  • 4
    Economic Policy Responses to Global Crises: Evidence from World Bank GEM DataLondon School of Economics · 2020年
  • 5
    The Role of World Bank GEM Data in Forecasting Global Economic TrendsHarvard University · 2022年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
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?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

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1901.1-2024.12。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

HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集

HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建,是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像,规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像,远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像,包括来自地球观测一号(EO-1)Hyperion和高分五号(GF-5B)两种传感器的图像,光谱范围从可见光到短波及中波红外,具有从紫外到长波红外的330个光谱波段,空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理,去除了无效波段和水汽吸收波段,保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究,还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法,比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。

github 收录

RAVDESS

情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性,12位男性),以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情,歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常,强烈) 下产生的,另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位,48kHz .wav),音频-视频 (720p H.264,AAC 48kHz,.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意,Actor_18没有歌曲文件。

OpenDataLab 收录

OpenSonarDatasets

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。

github 收录

TongueDx Dataset

TongueDx数据集是一个专为远程舌诊研究设计的综合性舌象图像数据集,由香港理工大学和新加坡管理大学的研究团队创建。该数据集包含5109张图像,涵盖了多种环境条件下的舌象,图像通过智能手机和笔记本电脑摄像头采集,具有较高的多样性和代表性。数据集不仅包含舌象图像,还提供了详细的舌面属性标注,如舌色、舌苔厚度等,并附有受试者的年龄、性别等人口统计信息。数据集的创建过程包括图像采集、舌象分割、标准化处理和多标签标注,旨在解决远程医疗中舌诊图像质量不一致的问题。该数据集的应用领域主要集中在远程医疗和中医诊断,旨在通过自动化技术提高舌诊的准确性和可靠性。

arXiv 收录