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Bank for International Settlements (BIS) Statistics|国际金融数据集|统计数据数据集
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该数据集包含了国际清算银行（BIS）提供的各种统计数据，涵盖了国际金融、银行统计、外汇储备、跨境贷款等多个领域。数据以时间序列的形式呈现，提供了全球主要经济体和金融机构的金融活动数据。
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) Statistics数据集的构建基于全球主要金融机构的定期报告和国际金融市场的实时数据。BIS通过与各国中央银行和国际金融机构的紧密合作，收集并整理了大量的宏观经济和金融数据。这些数据经过严格的验证和标准化处理，确保了其准确性和一致性。数据集涵盖了多个维度的金融指标，包括但不限于国际银行贷款、外汇储备、跨境支付等，为全球金融研究提供了坚实的基础。
特点
BIS Statistics数据集以其全面性和权威性著称。该数据集不仅包含了全球主要经济体的金融数据，还提供了详细的分类和细分数据，便于用户进行深入分析。此外，数据集的更新频率高，能够及时反映国际金融市场的动态变化。其数据质量经过多重验证，具有极高的可信度，是金融研究者和政策制定者的重要参考工具。
使用方法
BIS Statistics数据集适用于多种金融分析和研究场景。用户可以通过BIS官方网站或相关数据库平台访问和下载数据。数据集提供了多种格式的数据文件，支持用户进行自定义分析和可视化。此外，BIS还提供了丰富的数据说明文档和使用指南，帮助用户更好地理解和应用数据。无论是进行宏观经济研究，还是进行金融市场分析，BIS Statistics数据集都能提供有力的数据支持。
背景与挑战
背景概述
Bank for International Settlements (BIS) Statistics 数据集是由国际清算银行（BIS）创建和维护的，旨在提供全球金融市场的核心统计数据。该数据集的创建可追溯至20世纪30年代，由BIS及其合作伙伴共同开发，主要研究人员包括全球顶尖的经济学家和金融专家。其核心研究问题涵盖国际金融市场的稳定性、跨境资本流动、以及中央银行的政策效果等。BIS Statistics 对全球金融研究领域具有深远影响，为政策制定者、学者和市场分析师提供了不可或缺的数据支持。
当前挑战
BIS Statistics 数据集在解决国际金融市场分析和政策制定中的挑战方面发挥了关键作用。然而，其构建过程中也面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性要求高度的数据整合和标准化处理。其次，全球金融市场的快速变化和不确定性增加了数据更新的频率和难度。此外，确保数据的准确性和可靠性，尤其是在涉及多个国家和地区的数据时，是一个持续的挑战。这些因素共同构成了BIS Statistics 数据集在实际应用中的主要难题。
发展历史
创建时间与更新
Bank for International Settlements (BIS) Statistics数据集的创建始于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。自那时起，该数据集不断更新，以反映全球金融市场的动态变化。最近一次重大更新发生在2022年，进一步增强了数据集的全面性和准确性。
重要里程碑
BIS Statistics数据集的重要里程碑包括1970年代引入的银行间拆借利率数据，这为全球金融市场提供了关键的基准利率。1990年代，数据集扩展至涵盖跨境资本流动和外汇储备数据，极大地丰富了国际金融研究的维度。2008年全球金融危机后，BIS加强了数据收集和分析，以更好地预警和应对金融风险。
当前发展情况
当前，BIS Statistics数据集已成为全球金融研究的核心资源，涵盖了广泛的金融指标，包括银行资产负债表、国际银行业务、外汇市场交易等。该数据集不仅为政策制定者提供了决策支持，还为学术研究提供了丰富的数据基础。通过持续的技术创新和数据整合，BIS Statistics确保了其在全球金融体系中的关键地位，为维护国际金融稳定做出了重要贡献。
发展历程
- 国际清算银行（Bank for International Settlements, BIS）成立，初期主要负责处理第一次世界大战后的赔款和债务问题。
- BIS开始收集和发布国际金融统计数据，这是其统计数据集的雏形。
- BIS扩大了其统计数据集的范围，开始涵盖更多的国际金融指标，包括外汇储备和国际银行业务。
- BIS推出了《巴塞尔协议》，并开始收集和发布与银行资本充足率相关的统计数据。
- BIS推出了《巴塞尔II》框架，并进一步扩展了其统计数据集，涵盖了更多的风险管理和监管指标。
- BIS发布了《巴塞尔III》框架，并开始收集和发布与全球金融危机后银行监管改革相关的统计数据。
- BIS推出了其最新的统计数据平台，提供更全面、实时的国际金融数据，涵盖了全球金融市场的多个方面。
常用场景
经典使用场景
在国际金融领域，Bank for International Settlements (BIS) Statistics 数据集被广泛用于分析全球银行业务和金融市场的动态。该数据集提供了关于国际银行贷款、跨境资本流动、外汇储备等关键指标的详细信息，为研究人员和政策制定者提供了深入洞察全球金融体系运作的工具。通过这些数据，学者们能够研究国际金融市场的波动性、风险传导机制以及宏观经济政策的有效性。
解决学术问题
BIS Statistics 数据集解决了国际金融研究中关于全球金融一体化、跨境资本流动监管以及宏观审慎政策设计等核心问题。通过分析这些数据，学者们能够量化国际金融市场的相互依赖性，评估不同国家金融政策的溢出效应，并为全球金融稳定提供科学依据。此外，该数据集还为研究金融危机的传播机制和预防措施提供了宝贵的实证支持。
衍生相关工作
基于 BIS Statistics 数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，学者们利用这些数据研究了全球金融危机期间的资本流动模式，揭示了跨境资本流动对金融稳定的影响。此外，该数据集还为研究国际金融市场的波动性传导机制提供了重要支持，推动了宏观审慎政策的研究和实践。这些研究不仅丰富了国际金融理论，也为全球金融治理提供了实证依据。
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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
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TM-Senti
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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。
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