Euribor Benchmark rates

Euribor是欧元银行间同业拆借利率的缩写，该数据集包含了按年和粒度划分的Euribor利率数据，目前仅提供月度粒度。数据来源于EMMI网站，记录了欧洲银行间借款利率的平均值，剔除了最高和最低的15%报价后计算得出。数据文件以特定的命名规则存储，如euribor-{maturity}-{granularity}.csv，包含日期、利率和到期级别三个字段。

Euribor, an abbreviation for Euro Interbank Offered Rate, is a dataset that encompasses Euribor rates categorized by year and granularity, currently offering only monthly granularity. The data, sourced from the EMMI website, records the average borrowing rates among European banks, calculated by excluding the highest and lowest 15% of the quotes. The data files are stored under a specific naming convention, such as euribor-{maturity}-{granularity}.csv, and include three fields: date, rate, and maturity level.

原始信息汇总

数据集概述

数据来源

• 数据来源于EMMI网站。

数据内容

• 数据集包含Euribor基准利率，按年份和粒度划分，目前仅提供月度粒度。
• Euribor利率是基于欧洲银行间借款利率的平均值，剔除最高和最低15%的报价后计算得出。
• 数据集中的文件遵循以下命名规则：euribor-{maturity}-{granularity}.csv。
• 文件中的列包括：
  • date：利率值的日期，采用ISO 8601格式，表示月份的第一天。
  • rate：Euribor基准利率，以百分比表示。
  • maturity_level：与文件命名中的成熟期信息一致。

数据格式

• 所有CSV文件均采用统一的列结构。

数据年限

• 最旧的数据可追溯至1999年。

数据更新

• 未来可能会增加一个表示粒度的列，但目前因仅使用月度粒度而无需此列。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Euribor基准利率数据集通过从欧洲货币市场研究所（EMMI）网站获取数据构建而成。数据采集过程包括使用Python脚本`scrap_euribor.py`从EMMI网站抓取Euribor利率信息，并通过`concat_files_by_maturity.py`脚本将不同期限的数据按月度粒度进行合并。数据集涵盖了自1999年以来的Euribor利率，并以CSV文件形式存储，文件命名遵循`euribor-{maturity}-{granularity}.csv`的格式。

特点

Euribor基准利率数据集提供了不同期限的Euribor利率信息，涵盖了从1周到10个月等多种期限。数据集中的每一行数据包含三个字段：日期（ISO 8601格式）、利率（百分比形式）以及期限级别。值得注意的是，2013年11月之前，Euribor利率包含15种期限，而此后由于欧盟银行监管的变化，仅保留了8种期限。数据集以月度粒度呈现，便于用户进行时间序列分析。

使用方法

用户可以通过下载数据集中的CSV文件，直接读取Euribor利率数据进行分析。每个CSV文件包含特定期限和月度粒度的利率信息，用户可以根据需要选择不同期限的文件进行使用。此外，数据集提供了Python脚本，用户可以通过运行这些脚本从EMMI网站获取最新数据，并按需合并文件。数据集的使用受公共领域许可（PDDL）约束，用户需遵守源数据的条款和条件。

背景与挑战

背景概述

Euribor基准利率数据集自1999年起由欧洲货币市场研究所（EMMI）发布，旨在提供欧洲银行间同业拆借利率的标准化数据。该数据集的核心研究问题在于如何准确反映欧洲银行间市场的资金成本，为金融市场参与者提供可靠的利率参考。Euribor利率的计算基于一组欧洲银行的报价，剔除最高和最低的15%后取平均值，并保留三位小数。这一数据集对全球金融市场具有深远影响，尤其是在欧元区内的贷款、债券和衍生品定价中扮演着关键角色。

当前挑战

Euribor基准利率数据集在解决欧洲银行间市场利率透明度和标准化问题的同时，也面临诸多挑战。首先，Euribor利率的计算依赖于银行报价，其准确性和公正性可能受到市场操纵或数据偏差的影响。其次，数据集的时间跨度和粒度有限，仅提供月度数据，难以满足高频交易或短期市场分析的需求。此外，数据集的构建过程中，由于源数据的法律条款不明确，可能导致使用限制或法律风险。最后，随着金融市场的变化，Euribor利率的成熟期数量从15种减少到8种，进一步限制了数据的多样性和应用范围。

常用场景

经典使用场景

Euribor Benchmark rates数据集广泛应用于金融领域，特别是在欧洲银行间市场的利率分析中。研究人员和金融机构利用该数据集来追踪和分析不同期限的Euribor利率变化，从而评估市场流动性和信贷风险。该数据集为研究欧洲货币市场的利率动态提供了宝贵的历史数据。

解决学术问题

Euribor Benchmark rates数据集解决了金融学术研究中的多个关键问题，尤其是在利率形成机制、市场流动性以及货币政策传导效应方面。通过分析不同期限的Euribor利率，研究者能够深入理解欧洲银行间市场的利率波动规律，进而为货币政策的制定和调整提供理论依据。

衍生相关工作

基于Euribor Benchmark rates数据集，衍生出了大量经典的金融研究和工作。例如，研究者利用该数据集开发了利率预测模型，分析了利率与宏观经济变量之间的关系。此外，该数据集还被用于构建和验证金融衍生品的定价模型，推动了金融工程领域的发展。