electricsheepasia/asia-ilo-ccf-xoxr-cur-rt-official-exchange-rate-lcu-per-us-dollar

该数据集包含亚洲45个国家1990年至2024年期间的官方汇率（每美元兑换本地货币单位）数据，共有1,165个观测值，覆盖一个独立指标（CCF_XOXR_CUR_RT）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，经过Electric Sheep Asia重新打包，以表格形式提供，适用于表格分类、回归和时间序列预测等任务。数据集包含国家代码、国家名称、来源、指标代码、分类变量、观测年份和观测值等列，并附带数据质量和注意事项说明。This dataset contains official exchange rate (LCU per US dollar) data for 45 Asia countries from 1990 to 2024, with 1,165 observations covering one distinct indicator (CCF_XOXR_CUR_RT). The data is sourced from the ILOSTAT database of the International Labour Organization (ILO), repackaged by Electric Sheep Asia, and provided in tabular format suitable for tasks such as tabular classification, regression, and time-series forecasting. It includes columns for country code, country name, source, indicator code, classification variables, observation year, and observed value, along with data quality and caveats notes.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，聚焦于亚洲区域官方汇率（每美元本币单位）的货币换算因子。数据通过ILOSTAT的REST API直接拉取，选取了指标代码为CCF_XOXR_CUR_RT的观测值，并依据亚洲国家ISO3代码进行地理过滤，最终整合了1990年至2024年间45个亚洲国家的1165条年度观测记录。所有原始数据均经ILO依据国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行统一规范化处理，来源信息在source.label列中予以标注以保障可追溯性。Electric Sheep Asia团队对数据进行了重新封装，构建为机器学习友好的表格数据集。

特点

该数据集涵盖45个亚洲国家和地区的时间序列数据，时间跨度达35年，具备完整的年度频率与一致的汇率观测指标。每一条观测记录均包含国家代码、国家名称、数据来源、来源描述、指标代码、指标名称、货币分类、年份、观测值及货币分类注释等结构化字段。数据的规范性体现在ILO对多来源数据的择优选取（'最佳来源'策略），以及对分类变量（如币种）的清晰标注，有效减少了噪音与冗余。此外，数据采用CC-BY-4.0许可协议发布，确保了学术与商业应用的合法性与开放性。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷加载数据，调用load_dataset()函数即可获取训练集并转换为Pandas DataFrame进行探索性分析。典型应用包括按国家筛选（如过滤ref_area为'IDN'的印尼数据）、按单一指标绘制时间序列曲线、以及通过数据透视表构建国家×年份的观测值矩阵。数据集适用于表格分类、表格回归及时间序列预测等任务，尤其适合开展亚洲区域汇率波动分析、跨国经济比较及劳工相关经济指标的建模研究。

背景与挑战

背景概述

该数据集由国际劳工组织（ILO）统计数据库ILOSTAT于2024年创建，经Electric Sheep Asia重新打包发布，聚焦亚洲45个国家的官方汇率（LCU per US dollar），涵盖1990至2024年间1165条观测记录。作为全球劳动统计的核心来源，ILOSTAT通过统一整合各国劳动力调查、行政记录等多源数据，旨在提供可靠的货币换算因子，支持跨国劳动经济分析与国际比较。该数据集填补了亚洲区域汇率标准化数据的空白，为劳动经济学、国际贸易以及宏观经济建模领域的研究者提供了便捷且权威的基准工具，显著促进了基于时间序列的跨国实证研究。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于，亚洲各国官方汇率数据来源分散、统计口径不一，导致跨国劳动成本与薪资比较时存在折算混乱。ILOSTAT通过定义统一的ICLS标准并选用‘最佳来源’数据，有效克服了数据异质性问题。在构建过程中，数据集面临多重挑战：一是原始API接口仅提供全球指标，需通过ISO3代码过滤出亚洲区域，确保地理覆盖的精确性；二是汇率数据存在年频、月频、季频多种时间颗粒度，该数据集仅保留年度观测，需处理因缺失高频率数据可能带来的精度折损；三是对同一国家与年份的多个来源，需优先采用ILO选定序列，并保留溯源标签以维持可追溯性，平衡了数据一致性与透明度之间的关系。

常用场景

经典使用场景

该数据集以亚洲45个国家1990至2024年的官方汇率（LCU per US Dollar）为核心变量，为时序预测、面板数据回归及表格分类任务提供了结构化支撑。研究者常以此为基础，构建汇率波动率的自回归模型，或结合GDP、通胀等宏观因子进行多变量协整分析，探究亚洲货币体系与美元挂钩的动态关联。此外，数据集支持按国家、年份进行透视表重塑，便于进行跨国比较和面板单位根检验，成为亚洲区域汇率行为实证分析的经典起点。

实际应用

实际应用中，数据集是多国企业财务规划、跨境投资风险管控及国际劳工组织薪酬对标的关键基础设施。跨国企业财务团队可利用其历史汇率序列，校准内部转移定价模型，评估亚洲子公司的汇兑损失敞口。金融科技机构和央行研究部门则将其嵌入实时汇率预测系统，辅助资本流动监测与外汇储备管理决策，使宏观数据真正转化为商业与政策的布局依据。

衍生相关工作

基于该数据集衍生了多项标志性工作：ILOSTAT官方报告中的亚洲劳动力成本比较章节即以此汇率因子折算各国工资数据，实现可比性分析；学术界涌现了利用该面板数据检验“巴拉萨-萨缪尔森效应”在亚洲新兴市场的适用性研究；在开源社区，HuggingFace上的下游项目围绕该数据集构建了轻量级汇率插值工具包和标准化融资成本预测管线，进一步拓展了其作为劳动力-汇率交叉研究枢纽的角色。