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1914-2024年全球各国美元汇率数据（月度和年度均值）

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简介：
本资料集收录了自1914年至2024年间全球主要国家对美元的月度及年度平均汇率，为研究国际经济与货币历史提供详实数据。 1914-2024.2全球各国美元汇率数据（月度均值及年度均值） 1、数据说明： 从长期来看，保持货币对外币值的稳定是每个国家关注的核心问题；而在短期内，汇率波动被视为金融市场安全的重要指标。无论是长短期视角下，汇率变化都会对一国宏观经济产生重大影响。 作为国际货币体系核心的全球本位币——美元，在全球计价结算、国际借贷和储备资产中占据主导地位。因此，美元汇率的重大变动会对全球经济金融环境带来显著冲击。 2、数据来源： 该资料基于国际货币基金组织（IMF）等相关平台的数据进行整理与汇总。 3、时间范围：1914-2024.2 4、涵盖指标： 包括各国家/地区相对于美元的月度平均汇率和年度平均汇率等关键信息。 5、数据频率：按月份及年份更新 6、部分展示内容：此数据库包含了从1914年至2024年二月期间，全球各国与美国之间的短期利率、长期利率以及政策利率等方面的面板数据。

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  • 1914-2024年全球各国美元汇率数据（月度和年度均值）
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    本资料集收录了自1914年至2024年间全球主要国家对美元的月度及年度平均汇率，为研究国际经济与货币历史提供详实数据。 1914-2024.2全球各国美元汇率数据（月度均值及年度均值） 1、数据说明： 从长期来看，保持货币对外币值的稳定是每个国家关注的核心问题；而在短期内，汇率波动被视为金融市场安全的重要指标。无论是长短期视角下，汇率变化都会对一国宏观经济产生重大影响。 作为国际货币体系核心的全球本位币——美元，在全球计价结算、国际借贷和储备资产中占据主导地位。因此，美元汇率的重大变动会对全球经济金融环境带来显著冲击。 2、数据来源： 该资料基于国际货币基金组织（IMF）等相关平台的数据进行整理与汇总。 3、时间范围：1914-2024.2 4、涵盖指标： 包括各国家/地区相对于美元的月度平均汇率和年度平均汇率等关键信息。 5、数据频率：按月份及年份更新 6、部分展示内容：此数据库包含了从1914年至2024年二月期间，全球各国与美国之间的短期利率、长期利率以及政策利率等方面的面板数据。
     
  • 国家统计局各省年度、季度和月度数据
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    本数据库汇集了国家统计局发布的各省份年度、季度及月度经济数据，涵盖国民经济主要指标，为研究与决策提供详实的数据支持。 从国家统计局获取的数据包括2000年至2019年的年度数据、最近18个季度的季度数据以及最近36个月的月度数据，并以CSV文件形式存储，路径与国家统计局官网内部相对路径一致。已移除所有内容为空的表格。
     
  • 1949-2020年中国各省全要素生产率（年度数据）.xls
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    本Excel文件包含自1949年至2020年间中国各省份的年度全要素生产率数据，为研究中国经济增长提供详实的数据支持。 1949-2020年各省全要素生产率（年度）计算说明：产出采用实际GDP数据，投入要素包括从业人员数量、固定资产（使用永续盘存法）。该研究涵盖31个省份的时间跨度为1949年至2020年。
     
  • 1960年至2018年全球各国GDP数据
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    该资料集包含从1960年至2018年间世界各国和地区按年度统计的GDP总量及人均值，涵盖全球经济变迁史。 1960-2018年世界各国GDP数据及排名变化的Python动图实现。
     
  • 全球各国面板数据（1960-2023年）
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    本数据库收录了自1960年至2023年的全球各国面板数据，涵盖经济、社会与政治等多方面指标，为学术研究和政策分析提供详实的数据支持。 世界各国面板数据（1960-2023年）
     
  • 1950-2022年中国各地区级市年度平均降水平均数据.xlsx
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    该文件包含了从1950年至2022年间中国所有地级市的年平均降雨量的数据记录，适用于气候研究与分析。 1950-2022年各地级市逐年平均降水数据 时间范围：1950年至2022年 指标描述：地级市逐年平均降水量 研究对象：360多个地级市 逐年的平均降水量是指当年的日降水量的年度均值，单位为米。这一气象参数对于评估各地水资源状况、农业灌溉需求以及制定防洪措施具有重要意义。 不同城市的年降水量会受到地理位置、地形特征和气候条件等因素的影响而产生显著差异。该数据可以用于地理研究及经济管理中的工具变量分析。
     
  • 1949-2020年中国各省市农业全要素生产率（年度数据）.xls
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    该Excel文件包含了从1949年至2020年间中国各省市的年度农业全要素生产率数据，旨在分析和研究中国农业生产效率的变化趋势。 数据来源为中国统计年鉴及CSMAR2数据库，时间跨度为1949年至2020年，涵盖全国31个省份的数据。 全要素生产率（TFP）是衡量经济增长的一个重要指标，它反映了除资本和劳动力等传统投入因素外的技术进步和其他能力提升所带来的产出增长。由于无法直接测量，通常在研究中通过估计方法来计算其数值。本数据集采用Battese和Coelli的模型，并使用最新的随机前沿分析（SFA）技术进行估算，以确保结果尽可能精确。
     
  • 1980-2018年中国与全球各国的实际利率数据.xls
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    该Excel文件包含了从1980年至2018年间中国及其余世界各国实际利率的数据记录，适用于经济研究和分析。 1980-2018年中国及世界各国实际利率数据.xls
     
  • 求年度平均值
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    本教程详细讲解了如何计算和分析年度平均值的方法与技巧，涵盖数据收集、处理及统计分析等方面的知识。适合需要进行年度数据分析的学习者参考学习。 在MATLAB中求解年平均值可以通过编写简单的程序来实现。下面是一段用于计算数据集年平均值的示例代码： ```matlab % 读取包含时间序列的数据，假设为dailyData.csv文件，其中第一列是日期（格式如yyyy-mm-dd），第二列是对应的数值。 data = readtable(dailyData.csv); % 将日期转换成MATLAB中的datetime类型，并设置为表的行名称以便后续处理 data.Date = datetime(data.Date, InputFormat, yyyy-MM-dd); data.Properties.RowNames = data.Date; % 计算年份范围内的每一天，确保所有一年中每天都有对应的平均值计算。 yearsInRange = unique(year(data.Date)); yearlyAverages = table(Size,[length(yearsInRange),1],... VariableTypes,{double},VariableNames,{Average}); for i = 1:length(yearsInRange) % 提取当前年份的数据 yearData = data.Year == yearsInRange(i); % 计算平均值并存储结果。 yearlyAverages.Average(i) = mean(data.Value(yearData)); end % 显示计算的每年平均值 disp(yearlyAverages); ``` 以上代码首先读取一个CSV文件中的时间序列数据，然后通过循环遍历每个年份来计算该年的数值平均。此程序假设您的数据已经按照日期顺序排列，并且包含至少两个列：一个是日期（格式为yyyy-mm-dd），另一个是您想求解其年度均值的变量。 注意，在实际应用中需要根据具体的数据集调整文件名和相关参数设置，以适应不同的需求或数据结构。
     
  • 中国2017年2月日平均温度数据（SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001）.zip
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    该文件为中国2017年2月份每日平均气温数据集，包含全国各站点的日均温信息，适用于气候研究和分析。 中国气温数据文件名为SURF_CLI_CHN_MUL_DAY-TEM-12001-201702.zip。