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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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https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators
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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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数据主题
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
PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集，包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像，所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究，特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
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。
国家青藏高原科学数据中心 收录
China Groundgroundwater Monitoring Network
该数据集包含中国地下水监测网络的数据，涵盖了全国范围内的地下水位、水质和相关环境参数的监测信息。数据包括但不限于监测站点位置、监测时间、水位深度、水质指标（如pH值、溶解氧、总硬度等）以及环境因素（如气温、降水量等）。
www.ngac.org.cn 收录
MedChain
MedChain是由香港城市大学、香港中文大学、深圳大学、阳明交通大学和台北荣民总医院联合创建的临床决策数据集，包含12,163个临床案例，涵盖19个医学专科和156个子类别。数据集通过五个关键阶段模拟临床工作流程，强调个性化、互动性和顺序性。数据来源于中国医疗网站“iiYi”，经过专业医生验证和去识别化处理，确保数据质量和患者隐私。MedChain旨在评估大型语言模型在真实临床场景中的诊断能力，解决现有基准在个性化医疗、互动咨询和顺序决策方面的不足。
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AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
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