EA-MD-QD|宏观经济数据集|货币政策数据集

arXiv2024-10-07 更新2024-10-09 收录

宏观经济

货币政策

800条

下载链接：

https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10514667

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

EA-MD-QD数据集由意大利博洛尼亚大学经济系创建，包含欧元区及其十个主要成员国的季度和月度宏观经济时间序列数据，涵盖2000年1月至最新可用月份，共计800个时间序列。数据集每月更新，适用于政策分析和经济结果研究。数据集内容包括国民账户、劳动力市场指标、信贷总量等，数据来源包括Eurostat、ECB、OECD和FRED。创建过程中，数据集通过系统化程序进行定期更新，并处理了季节性、非平稳性和缺失值等问题。该数据集主要应用于欧元区货币政策动态效应的研究，旨在解决货币政策在不同国家间的传导差异问题。

提供机构：

意大利博洛尼亚大学经济系

开放时间：

2024-10-07

创建时间：

2024-10-07

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

EA-MD-QD数据集的构建遵循三个主要原则：数据来源的公开性、数据更新的及时性以及数据覆盖的全面性。所有时间序列数据均从官方机构如Eurostat、ECB、OECD和FRED等公开数据源收集，确保数据的权威性和可靠性。数据集涵盖了从2000年1月到最新可用月份的季度和月度宏观经济时间序列，包括超过800个时间序列。自2024年1月以来，该数据集每月更新一次，并持续修订，以确保其作为欧元区政策分析的重要资源。

使用方法

EA-MD-QD数据集适用于多种宏观经济分析和政策研究。用户可以通过访问公开的在线资源获取完整的数据集及其相关代码，这些代码可以帮助用户处理数据，填补缺失值，处理异常值，并针对Covid-19时期进行特殊处理。数据集的高维度特性允许研究人员利用广泛的信息集来回答相关政策问题，同时利用能够处理大数据集的工具进行分析。此外，数据集的国别层面数据使得政策制定者能够考虑跨国家异质性，从而更有效地制定欧元区层面的政策。

背景与挑战

背景概述

EA-MD-QD数据集由Matteo Barigozzi、Claudio Lissona和Lorenzo Tonni于2024年创建，旨在为欧元区及其主要成员国的宏观经济分析提供一个全面且公开可用的大型数据集。该数据集涵盖了从2000年1月到最新可用月份的超过800个季度和月度宏观经济时间序列，自2024年1月起每月定期更新和修订。EA-MD-QD数据集的构建旨在降低数据收集和预处理的沉没成本，通过提供一个定期更新的数据集和相关代码，使研究人员能够在几秒钟内生成可直接用于研究的完整数据集。该数据集的发布极大地促进了欧元区经济政策分析和跨国家比较研究，揭示了货币政策的动态效应及其在不同国家间的异质性。

当前挑战

EA-MD-QD数据集在构建过程中面临多个挑战。首先，数据收集的高维度增加了手动更新的成本，因此需要系统化的数据收集流程。其次，数据预处理过程中需要处理季节性成分、非平稳性和缺失值，这增加了数据可用性的成本。此外，数据集的不平衡性，包括季度和月度数据的混合频率以及数据发布的时间差异，要求开发特定的方法来处理这些不平衡性。最后，新冠疫情带来的数据异常值处理也是一个重要挑战，因为疫情对经济的影响广泛且异质，传统的异常值处理方法可能无法充分捕捉其影响。

常用场景

经典使用场景

EA-MD-QD数据集在宏观经济分析中具有广泛应用，特别是在研究欧元区及其主要成员国的经济动态方面。该数据集包含了超过800个时间序列数据，涵盖了从2000年1月到最新可用月份的季度和月度宏观经济指标。通过这些数据，研究者可以深入分析欧元区整体及其成员国的经济表现，特别是货币政策的传导机制和各国经济周期的同步性。

解决学术问题

EA-MD-QD数据集解决了宏观经济研究中的多个关键问题，包括货币政策的跨国传导机制、经济周期的跨国同步性以及各国经济表现的异质性。通过提供详尽的宏观经济数据，该数据集使得研究者能够更准确地识别和量化这些现象，从而为政策制定者提供有力的理论支持和实证依据。此外，该数据集的定期更新和公开可用性，极大地促进了研究的透明度和可重复性。

实际应用

在实际应用中，EA-MD-QD数据集被广泛用于政策分析和经济预测。例如，中央银行和政策制定者可以利用该数据集来评估不同货币政策措施对各国经济的影响，从而制定更为精准和有效的政策。此外，企业和投资者也可以利用这些数据来优化投资策略和风险管理，特别是在考虑跨国投资和贸易时。

数据集最近研究