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          大家好,我是带我去滑雪!

          作为一名统计学专业的学生,时常和数据打交道,我深知数据的重要性。数据是实证研究的重要基础,每当在完成一篇科研论文中的实证研究部分时,我都能深刻体会实证研究最复杂、最耗时的工作不是高深模型的构建,而是数据的收集、清洗等基础准备工作。今天和大家分享几个获取经济金融数据下载方法。

    目录

    (1)读取美国圣路易斯联储研究资源网站的数据

    (2)通过Quandl平台下载

    (3)下载美联储利率数据

    (4)Wind数据


    (1)读取美国圣路易斯联储研究资源网站的数据

    网址:https://fred.stlouisfed.org/,该网站有来自80多个数据源的50多万笔时间序列数据。假设我们想读取美国的失业率,在该网站搜索到包含此数据的页面https://fred.stlouisfed.org/series/UNRATE:

    5791f452d3da4bf2bdf444e19bb69f06.png

          可以发现浏览器中的数据名称代码为UNRATE,下面开始编写R代码:

    n=c("UNRATE")
    URL=paste("https://fred.stlouisfed.org/series/" ,n,"/","downloaddata/",n,".csv",sep="")
    US_up=read.csv(URL)
    US_up

    输出结果:

    5c8cd2e0ec7d47ae8f4a2c531f787e2a.png

    (2)通过Quandl平台下载

          Quandl 是一个提供金融和经济数据的平台,允许用户访问和下载来自各种来源的大量数据集。我们可以通过安装Quandl包并在Quandl官网上注册获取API密钥,下面开始代码实战。

    install.packages("Quandl",repos="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")

    library(Quandl)
    Quandl.api_key("jYsdfYCRsfda4rC6Goj")
    cu=Quandl("SCF/SHFE_CU1_FN",start_date="2022-12-01",end_date="2023-01-01",type="xts")
    tail(cu,5)

    (3)下载美联储利率数据

    source("GetInterestRates.src")
    TB_all<-GetInterestRates("TCMNOM",from = as.Date("1980/01/01"), to = as.Date(Sys.Date()));head(TB_all)
    write.csv(TB_all,file="TB_all.csv")

    输出结果:

    345a7cde983f4c6888d40a7f2fb3cf0a.png

    (4)Wind数据

        万得是国内主要的财经数据提供商。

    install.packages("WindR",repos="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")

    library(WindR)
    w.start(showmenu=F)
    data <- w.wsd("000016.SH","open,close,volume,amt","2005-01-01",Sys.Date()-1,"Period=D")
    head(data$Data)


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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_45856698/article/details/133612026
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