US GDP|宏观经济数据集|GDP分析数据集

美国国内生产总值（GDP）数据集，包括名义和实际的年度及季度数据。年度数据从1930年开始，季度数据从1947年开始。数据包括GDP总量和年度百分比变化，以及当前美元（名义GDP）和2009年链式美元（实际GDP）的数值。数据来源于美国政府的经济分析局（BEA），以标准化的CSV格式提供。

The dataset of the United States Gross Domestic Product (GDP) includes both nominal and real annual and quarterly data. The annual data begins in 1930, while the quarterly data starts from 1947. It encompasses total GDP and annual percentage changes, along with values in current dollars (nominal GDP) and 2009 chained dollars (real GDP). The data is sourced from the Bureau of Economic Analysis (BEA) of the U.S. government and is provided in a standardized CSV format.

原始信息汇总

数据集概述

数据内容

• GDP数据类型：美国（US）名义和实际国内生产总值（GDP）。
• 数据范围：
  • 年度数据：自1930年起。
  • 季度数据：自1947年起。
• 数据提供：
  • 总GDP（水平）。
  • 年度化GDP百分比变化。
  • 当前美元（名义GDP）。
  • 链式2009美元（实际GDP）。

数据来源

• 来源机构：美国政府的经济分析局（BEA）。
• 数据格式：标准化CSV格式。

数据复杂性

• GDP计算，特别是链式GDP的计算，涉及一定复杂性。详细信息可参考BEA的1997年《当前商业调查》。

数据准备

• 技术要求：需要Python环境。
• 安装步骤：通过pip安装requirements.txt中的依赖。
• 数据获取：运行python scripts/process.py脚本以获取数据。

许可证

• 许可证类型：公共领域奉献和许可证。
• 数据假设：源数据被假设为公共领域，因为来源于美国联邦政府。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

US GDP数据集的构建基于美国政府经济分析局（Bureau of Economic Analysis, BEA）提供的官方数据，涵盖了自1930年以来的年度国内生产总值（GDP）数据以及自1947年以来的季度数据。数据包括名义GDP和实际GDP，分别以当前美元和2009年美元的链式价格计算。此外，数据集还提供了GDP的绝对值和年度百分比变化。所有数据经过标准化处理，并以CSV格式提供，确保了数据的易用性和可访问性。

特点

该数据集的显著特点在于其全面性和精确性。它不仅提供了从1930年至今的年度GDP数据，还扩展至1947年以来的季度数据，满足了不同时间尺度的分析需求。数据集同时包含名义GDP和实际GDP，以及相应的百分比变化，这为经济分析提供了多维度的视角。此外，数据来源于官方权威机构，确保了数据的可靠性和权威性。

使用方法

使用US GDP数据集前，需确保安装了Python环境，并通过pip安装所需的依赖包。运行提供的Python脚本即可获取和处理数据。数据以CSV格式提供，便于导入各种数据分析工具进行进一步处理和分析。用户可以利用这些数据进行宏观经济分析、趋势预测、政策评估等多种应用，尤其适用于需要精确GDP数据的学术研究和经济模型构建。

背景与挑战

背景概述

美国国内生产总值（GDP）数据集，涵盖了自1930年以来的年度数据和自1947年以来的季度数据，提供了名义GDP和实际GDP的总量及其年度百分比变化。该数据集由美国政府经济分析局（BEA）提供，并以标准化的CSV格式呈现。这一数据集的核心研究问题在于如何准确衡量和分析美国经济的整体表现，尤其是在考虑通货膨胀和货币价值变化的情况下。通过提供历史数据，该数据集为经济学家、政策制定者以及学术研究者提供了宝贵的资源，以深入理解美国经济的长期趋势和短期波动。

当前挑战

该数据集在构建和使用过程中面临多项挑战。首先，计算GDP，尤其是链式GDP，涉及复杂的统计方法，如BEA的链式指数，这要求用户具备一定的经济统计知识。其次，数据的时间跨度大，从1930年至今，涵盖了多个经济周期和政策变化，如何在这些复杂的历史背景下准确解读数据是一大挑战。此外，数据的质量和一致性也是关键问题，尤其是在处理早期数据时，可能存在数据缺失或不一致的情况。最后，如何有效地将这些数据应用于实际的经济分析和政策制定，也是一个需要解决的实际问题。

常用场景

经典使用场景

美国国内生产总值（GDP）数据集在经济学研究中具有广泛的应用，尤其是在宏观经济分析和政策制定领域。该数据集提供了自1930年以来的年度GDP数据和自1947年以来的季度GDP数据，涵盖名义GDP和实际GDP两种形式。研究者可以利用这些数据进行时间序列分析，探讨经济增长趋势、周期性波动以及经济政策的长期影响。此外，该数据集还提供了GDP的年增长率和季度增长率，为短期经济预测和政策评估提供了重要依据。

衍生相关工作

基于美国GDP数据集，衍生了许多经典的经济学研究工作。例如，研究者通过分析GDP数据，提出了多种经济增长理论，如新古典增长理论和内生增长理论。此外，该数据集还被用于验证经济周期理论，如基钦周期、朱格拉周期和库兹涅茨周期。在政策评估方面，许多研究利用GDP数据评估了不同经济政策的效果，如财政刺激政策和货币政策的长期影响。这些研究不仅丰富了经济学理论，还为实际政策制定提供了科学依据。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，美国国内生产总值（GDP）数据集的研究逐渐聚焦于其对全球经济趋势的预测与分析。学者们利用该数据集中的年度和季度数据，结合现代计量经济学模型，探索美国经济波动对全球市场的影响。特别是，研究者们关注于如何通过分析名义GDP和实际GDP的变化，预测全球贸易格局的变化以及金融市场的不确定性。此外，该数据集还被广泛应用于政策制定和学术研究中，为理解经济周期、通货膨胀和失业率等关键经济指标提供了重要依据。