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World Bank Interest Rate Database|货币政策数据集|利率分析数据集
收藏databank.worldbank.org2024-10-25 收录
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该数据集包含了世界各国中央银行的政策利率数据，涵盖了多个国家和地区的利率信息，包括短期和长期利率。数据集提供了详细的利率历史记录，帮助用户分析和比较不同国家和地区的货币政策。
提供机构：
databank.worldbank.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
World Bank Interest Rate Database的构建基于全球多个国家和地区的中央银行及金融机构发布的官方利率数据。该数据集通过系统化的数据收集和整理流程，涵盖了从短期到长期的各类利率指标，包括基准利率、存款利率和贷款利率等。数据来源经过严格筛选，确保信息的准确性和权威性。
特点
World Bank Interest Rate Database以其全面性和时效性著称，涵盖了全球主要经济体的利率数据，为研究者和政策制定者提供了丰富的分析素材。该数据集不仅包括历史利率数据，还定期更新，确保用户能够获取最新的市场动态。此外，数据集的结构化设计使得数据检索和分析变得高效便捷。
使用方法
用户可以通过World Bank官方网站或相关数据分析平台访问和下载该数据集。数据集支持多种格式的导出，便于不同分析工具的使用。研究者可以利用该数据集进行宏观经济分析、货币政策研究以及金融市场预测。政策制定者则可以借助该数据集评估利率政策的效果，制定更为精准的经济调控策略。
背景与挑战
背景概述
世界银行利率数据库（World Bank Interest Rate Database）是由世界银行集团维护的一个综合性金融数据集，旨在提供全球各国中央银行和其他金融机构的利率信息。该数据集的创建时间可追溯至20世纪末，由世界银行的经济学家和金融专家团队主导开发。其核心研究问题在于通过系统化地收集和分析全球利率数据，揭示利率变动对经济发展的影响，并为政策制定者提供决策支持。该数据集对宏观经济学、国际金融和货币政策研究具有深远影响，成为全球经济研究的重要参考资源。
当前挑战
世界银行利率数据库在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，数据收集的复杂性在于需从全球多个国家和地区的中央银行获取实时利率信息，确保数据的准确性和及时性。其次，数据集需处理不同国家和地区的利率体系差异，包括利率类型、计算方法和政策背景，这增加了数据标准化和分析的难度。此外，利率数据对经济指标的敏感性要求高，任何微小的数据误差都可能对经济模型和预测产生重大影响。因此，确保数据的高质量和分析的精确性是该数据集面临的主要挑战。
发展历史
创建时间与更新
World Bank Interest Rate Database由世界银行创建，首次发布于2000年，旨在提供全球各国的利率数据。该数据库定期更新，最近一次重大更新是在2022年，以反映最新的经济政策和市场动态。
重要里程碑
World Bank Interest Rate Database的一个重要里程碑是其在2008年全球金融危机期间的数据更新，这些数据为政策制定者和研究人员提供了关键的分析工具，帮助理解危机对全球金融市场的影响。此外，2015年的更新引入了更多新兴市场国家的数据，显著扩大了数据库的覆盖范围和应用价值。
当前发展情况
当前，World Bank Interest Rate Database已成为全球经济研究的重要资源，广泛应用于货币政策分析、金融市场研究和国际经济比较。其数据质量和覆盖范围的持续提升，为学术界和政策界提供了宝贵的参考。数据库的最新发展包括引入更多实时数据和增强数据可视化工具，以更好地支持用户进行深入分析和决策。
发展历程
- 布雷顿森林会议召开，确立了国际货币基金组织（IMF）和世界银行的成立，为后续利率数据收集奠定了基础。
- 世界银行正式成立，开始收集和发布各国经济数据，包括利率信息。
- 世界银行开始系统性地收集和整理全球各国的利率数据，为后续数据库的建立提供了基础。
- 世界银行正式推出World Bank Interest Rate Database，首次公开发布全球利率数据，为学术研究和政策制定提供了重要参考。
- 数据库进行了首次重大更新，增加了更多国家和地区的利率数据，数据覆盖范围显著扩大。
- 世界银行对数据库进行了技术升级，引入了更先进的数据处理和分析工具，提高了数据的质量和可用性。
- 数据库再次更新，增加了实时数据更新功能，用户可以更及时地获取最新的利率信息。
- 世界银行进一步优化了数据库的用户界面和数据可视化工具，提升了用户体验和数据分析的便捷性。
常用场景
经典使用场景
在全球金融研究领域，World Bank Interest Rate Database 数据集被广泛用于分析和预测各国中央银行的货币政策。通过该数据集，研究者可以深入探讨利率变动对经济增长、通货膨胀和金融市场稳定性的影响。例如，学者们利用这一数据集进行跨国比较研究，以揭示不同经济体在应对金融危机时的利率调整策略及其效果。
解决学术问题
World Bank Interest Rate Database 数据集解决了多个重要的学术研究问题。首先，它为宏观经济模型提供了关键的利率数据，帮助学者们更准确地模拟和预测经济波动。其次，该数据集支持了对货币政策传导机制的深入研究，揭示了利率变化如何通过银行体系和资本市场影响实体经济。此外，它还为国际金融领域的研究提供了丰富的数据资源，促进了全球金融市场的比较分析和理论发展。
衍生相关工作
基于 World Bank Interest Rate Database 数据集，衍生出了多项经典研究工作。例如，有学者利用该数据集开发了新的宏观经济模型，以更精确地预测利率变动对经济的影响。此外，该数据集还促进了关于货币政策有效性的跨国比较研究，揭示了不同国家在应对经济危机时的利率政策差异。这些研究不仅丰富了宏观经济学的理论框架，也为实际政策制定提供了有力的数据支持。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
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 74 年（1951~2024 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 74 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。
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CosyVoice 2
CosyVoice 2是由阿里巴巴集团开发的多语言语音合成数据集，旨在通过大规模多语言数据集训练，实现高质量的流式语音合成。数据集通过有限标量量化技术改进语音令牌的利用率，并结合预训练的大型语言模型作为骨干，支持流式和非流式合成。数据集的创建过程包括文本令牌化、监督语义语音令牌化、统一文本-语音语言模型和块感知流匹配模型等步骤。该数据集主要应用于语音合成领域，旨在解决高延迟和低自然度的问题，提供接近人类水平的语音合成质量。
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World Drug Report
该数据集包含全球毒品市场的详细报告，涵盖了毒品的生产、贩运、消费趋势以及相关的健康和社会影响。报告提供了各地区和国家在毒品问题上的统计数据和分析。
www.unodc.org 收录