我國20年來貨幣率數字化數據

1. 求2001年以來我國貨幣政策的變化及相應數據~~！

人民銀行的網站上數據很全面！

2. 近幾年中國貨幣發行量的具體數據是多少

2007年約為3.6萬億
2008年約為4.5萬億
2009年約基本上會在10萬億上下了，幾乎已無懸念了。
希望我的回答簡潔但對你有用。

3. 求我國自1991年來歷年貨幣供應量和信貸量數據

中國歷年貨幣供應量

4. 高分懸賞~！！我國近二十年 貨幣供給量 GDP 固定資產投資的數據及其來源~！！！

一般是計算貨幣供應量增長的比率與GDP增長比率的比值

這個比值表明貨幣供應是否與GDP增長相適應。

這個比值越接近1越好

財政赤字對社會經濟的影響主要表現在三個方面。
第一，財政赤字與貨幣供給。財政赤字對經濟的影響和赤字規模大小有關，但更主要的還取決於赤字的彌補方式。向銀行透支或借款來彌補財政赤字。出現財政赤字意味著財政收進的貨幣滿足不了必需的開支，其中有一種彌補辦法就是向銀行借款。可見，財政向銀行借款會增加中央銀行的准備金從而增加基礎貨幣，但財政借款是否會引起貨幣供給過度，則不是肯定的。在現代信用制度下，在發生財政向銀行借款時，只要銀行能控制住貸款總規模，就不會發生貨幣供給過量的問題。居民個人或企業包括商業銀行購買公債，一般說只是購買力的轉移或替代，不產生增加貨幣供給的效應。居民或企業購買公債有兩種不同情況：一是用現鈔和活期存款購買；另一種情況是用儲蓄或定期存款購買。由中央銀行認購公債。中央銀行認購公債，在中央銀行賬戶的資產方政府公債項增加，負債方的財政金庫存款等額增加，而當財政用於支出時，則中央銀行的財政金庫存款減少，在商業銀行貼戶上居民和企業存款相應增加，從而商業銀行的存款准備金也相應增加。商業銀行有了超額儲備，就可能用以擴大貸款規模，增加貨幣供給。
第二，財政赤字擴大總需求的效應。財政赤字可以是作為新的需求疊加在原有總需求水平之上，使總需求擴張。另一種情況則是通過不同的彌補方式，財政赤字只是替代其他部門需求而構成總需求的一部分。20世紀80年代中期以來，還出現另一種說法，認為財政赤字是國民收入超分配的重要原因。首先對國民收入超分配這個概念有不同的理」解，其實准確的理解只能是總需求大於總供給、貨幣供給量大於貨幣需求量，不過是需求過旺或通貨膨脹的另一種說法。
第三，財政赤字與發行國債。發行國債是世界各國彌補財政赤字的普遍做法而且被認為是一種最可靠的彌補途徑。但是，債務作為彌補財政赤字的來源，會隨著財政赤字的增長而增長。還有另一面，就是債務是要還本付息的，債務的增加也會反過來加大財政赤字。

5. 我國2000年至今的m2貨幣供給增長率數據和cpi數據 這兩者有什麼關系

我國現行貨幣統計制度將貨幣供應量劃分為三個層次:
(1)流通中現金(M0)，是指銀行體系以外各個單位的庫存現金和居民的手持現金之和;
(2)狹義貨幣供應量(M1)，是指M0加上、機關、團體、部隊、學校等單位在銀行的活期存款;
(3)廣義貨幣供應量(M2)，是指M1加上、機關、團體、部隊、學校等單位在銀行的定期存款和城鄉居民個人在銀行的各項儲蓄存款以及證券客戶保證金。M2與M1的差額，即單位的定期存款和個人的儲蓄存款之和，通常稱作準貨幣。
(4)最廣義的貨幣供應量(M3)，M2+具有高流動性的證券和其它資產。

6. 我國2001年到2007年每年的廣義貨幣供應量M2數據

統計月度 指標值(億元)

2013.10 1070242.17
2013.09 1077379.16
2013.08 1061256.43
2013.07 1052212.34
2013.06 1054403.69
2013.05 1042169.16
2013.04 1032551.90
2013.03 1035858.37
2013.02 998600.83
2013.01 992129.25
2012.12 974159.46
2012.11 944832.40
2012.10 936404.28
2012.09 943688.75
2012-08 924895.03
2012-07 919072.40
2012-06 924991.20
2012-05 900048.77
2012-04 889604.04
2012-03 895565.50
2012-02 867171.42
2012-01 855898.89
2011-12 851590.94
2011-11 825493.98
2011-10 816829.29
2011-09 787406.24
2011-08 780852.34
2011-07 772923.69
2011-06 780820.97
2011-05 763409.31
2011-04 757384.64
2011-03 758130.98
2011-02 736130.96
2011-01 733884.93
2010-12 725851.79
2010-11 710339.02
2010-10 699776.74
2010-09 696471.50
2010-08 687506.92
2010-07 674051.48
2010-06 673921.72
2010-05 663351.37
2010-04 656561.22
2010-03 649947.46
2010-02 636072.26
2010-01 625609.29
2009-12 606225.01
2009-11 594604.72
2009-10 586643.29
2009-09 585405.34
2009-08 576698.95
2009-07 573102.85
2009-06 568916.20
2009-05 548263.51
2009-04 540481.21
2009-03 530626.71
2009-02 506708.08
2009-01 496136.64
2008-12 475166.60
2008-11 458644.65
2008-10 453133.32
2008-09 452898.70
2008-08 448846.68
2008-07 446362.17
2008-06 443141.02
2008-05 436221.60
2008-04 429313.72
2008-03 423054.53
2008-02 421037.84
2008-01 417818.67
2007-12 403442.21
2007-11 399757.91
2007-10 394204.17
2007-09 393098.91
2007-08 387205.15
2007-07 383884.88
2007-06 377832.15
2007-05 369718.15
2007-04 367326.46
2007-03 364093.66
2007-02 358659.25
2007-01 351498.77
2006-12 345603.59
2006-11 337504.16
2006-10 332747.18
2006-09 331865.36
2006-08 327885.67
2006-07 324010.76
2006-06 322756.35
2006-05 316709.80
2006-04 313702.34
2006-03 310490.65
2006-02 304516.27
2006-01 303571.65
2005-12 298755.67
2005-11 292350.39
2005-10 287591.61
2005-09 287438.27
2005-08 281288.22
2005-07 276966.28
2005-06 275785.53
2005-05 269240.49
2005-04 266992.66
2005-03 264588.94
2005-02 259357.29
2005-01 257708.47
2004-12 253207.70
2004-11 247135.58
2004-10 243740.32
2004-09 243756.88
2004-08 239729.19
2004-07 238126.97
2004-06 238427.49
2004-05 234842.40
2004-04 233627.86
2004-03 231654.60
2004-02 227050.72
2004-01 225101.93
2003-12 221222.82
2003-11 216351.73
2003-10 214469.36
2003-09 213567.13
2003-08 210591.90
2003-07 206193.07
2003-06 204907.42
2003-05 199505.19
2003-04 196130.13
2003-03 194487.30
2003-02 190108.41
2003-01 190545.05
2002-12 185006.97
2002-11 179736.26
2002-10 177294.15
2002-09 176985.21
2002-08 173250.92
2002-07 170851.14
2002-06 169601.24
2002-05 166023.00
2002-04 164570.56
2002-03 164064.57
2002-02 160935.59
2002-01 159639.27
2001-12 158301.92
2001-11 154088.30
2001-10 151497.25
2001-09 151822.60
2001-08 149941.76
2001-07 149228.73
2001-06 147809.67
2001-05 139015.84
2001-04 139949.85
2001-03 138744.46
2001-02 136210.17
2001-01 137543.63
2000-12 134610.26
2000-11 130994.07
2000-10 129522.44
2000-09 130473.84
2000-08 127790.30
2000-07 126323.92
2000-06 126605.33
2000-05 124053.25
2000-04 124121.87
2000-03 122606.82
2000-02 121583.40
2000-01 121220.40
1999-12 119897.90
1999-11 116559.00
1999-10 115390.00
1999-09 115079.00
1999-08 112827.00
1999-07 111414.00
1999-06 111363.00
1999-05 110061.00
1999-04 109218.00
1999-03 108438.00
1999-02 107778.00
1999-01 105500.00
1998-12 104498.50
1998-11 102229.00
1998-10 100875.20
1998-09 99795.00
1998-08 97299.00
1998-07 96314.00
1998-06 94658.00
1998-05 93936.00
1998-04 92662.00
1998-03 92015.00
1998-02 92024.00
1998-01 92211.40
1997-12 90995.30
1997-11 87590.00
1997-10 86644.00
1997-09 85892.00
1997-08 84746.00
1997-07 83460.00
1997-06 82789.00
1997-05 81151.00
1997-04 80818.00
1997-03 79889.00
1997-02 78998.00
1997-01 78648.00
1996-12 76094.90
1996-11 74142.00
1996-10 73152.20
1996-09 69643.00
1996-08 72309.00
1996-07 69346.00
1996-06 68132.00
1996-05 66880.00
1996-04 65723.00
1996-03 64511.00
1996-02 63778.00
1996-01 58401.00
1995-12 60750.50
1994-12 46923.50
1993-12 34879.80
1992-12 25402.20
1991-12 19349.90
1990-12 15293.40

7. 如何從我國貨幣供應量的數據說明我國的儲蓄率高

我現在不在學校不能在知網免費給你弄篇論文，不過你要自己寫，我給你提幾點建議。
如果你僅僅寫理論肯定不算一篇好文章，說什麼我國的高儲蓄率是由於我國的金融市場不夠成熟，投資品種比較少，貨幣供給增加帶來的強的流動性不能充分的被金融市場利用或者是我國的貨幣供給流向多是房地產等投資而不是消費方向等等理論，文章深度是不夠的，那請問到底影響的程度是多大呢？這些量化的概念是無法通過理論得出來的，得依靠收集數據和建立計量模型進行分析。
大概的建模過程我簡單說一下，你想研究從貨幣供給量去說明儲蓄率，那就讓儲蓄率為被解釋變數，貨幣供給量為解釋變數建立一個簡單的線性回歸模型，即Y=a+bx+u（Y為儲蓄率，x為貨幣供給，u為隨即擾動項），然後找齊貨幣供給和儲蓄率的數據，數據盡可能多一些，比如1995年到2010年，然後利用Eviews5軟體得出結果。
但是我認為這得出的結論會很不精確，因為隨即擾動項裡面可能包含被你忽略的但是對儲蓄率影響很大的解釋變數，比如通脹率，收入等，所以我建議再引進幾個對儲蓄率有顯著影響的解釋變數，接著收集這些數據，先進行單位根檢驗和協整檢驗來對時間序列數據和擾動項的平穩性進行檢驗，然後t檢驗，F檢驗，接著消除多重共線性，消除異方差，消除自相關，最後得出結果，這些在Eviews5軟體都可以做。在人大論壇可以免費下到這個軟體，要知道怎麼用這個軟體我推薦看西南財經教授出的《計量經濟學》，就是科學出版社的那本，不建議先看古扎拉蒂的計量，因為第一本側重應用。
沒幫你找到論文不敢要求被採納，今天是新年就當我是送給你的祝福吧，新年快樂，呵呵！

8. 我國現行貨幣流通中的M0、M1、M2代表什麼含義,2020年目前數值分別是多少

以後記得通知的mm二 它表示的是一些數值 就是說里邊的一些套餐

9. 計算我國歷年貨幣乘數 需要什麼數據

假設央行維持現有貨幣政策操作，2015年M2新增規模或出現顯著下滑，貨幣乘數將回落。所謂貨幣乘數也稱貨幣擴張系數或貨幣擴張乘數，是指在基礎貨幣（高能貨幣）基礎上貨幣供給量通過商業銀行的創造存款貨幣功能產生派生存款的作用產生的信用擴張倍數，是貨幣供給擴張的倍數。在實際經濟生活中，銀行提供的貨幣和貸款會通過數次存款、貸款等活動產生出數倍於它的存款，即通常所說的派生存款。貨幣乘數的大小決定了貨幣供給擴張能力的大小。完整的貨幣（政策）乘數的計算公式是：k=（Rc+1）/(Rd+Re+Rc)。其中Rd、Re、Rc分別代表法定準備金率、超額准備率和現金在存款中的比率。而貨幣（政策）乘數的基本計算公式是：貨幣供給/基礎貨幣。貨幣供給等於通貨（即流通中的現金）和活期存款的總和；而基礎貨幣等於通貨和准備金的總和。?效應：在貨幣供給過程中，中央銀行的初始貨幣提供量與社會貨幣最終形成量之間客觀存在著數倍擴張（或收縮）的效果或反應，這即所謂的乘數效應。貨幣乘數主要由通貨—存款比率和准備—存款比率決定。通貨—存款比率是流通中的現金與商業銀行活期存款的比率。決定因素：銀行提供的貨幣和貸款會通過數次存款、貸款等活動產生出數倍於它的存款，即通常所說的派生存款。貨幣乘數的大小決定了貨幣供給擴張能力的大小。而貨幣乘數的大小又由以下因素決定：現金比率（k）現金比率是指流通中的現金與商業銀行活期存款的比率。現金比率的高低與貨幣需求的大小正相關。因此，凡影響貨幣需求的因素，都可以影響現金比率。例如銀行存款利息率下降，導致生息資產收益減少，人們就會減少在銀行的存款而寧願多持有現金，這樣就加大了現金比率。現金比率與貨幣乘數負相關，現金比率越高，說明現金退出存款貨幣的擴張過程而流入日常流通的量越多，因而直接減少了銀行的可貸資金量，制約了存款派生能力，貨幣乘數就越小。即流通中的現金占商業銀行活期存款的比率。k 值大小，主要取決於社會公眾的資產偏好。一般來講，影響k 值的因素有：（1）公眾可支配的收入水平的高低。可支配收入越高，需要持有現金越多；反之，需持有現金越少。（2）公眾對通貨膨脹的預期心理。預期通貨膨脹率高，k值就高；反之，k 值則低。（3）社會支付習慣、銀行業信用工具的發達程度、社會及政治的穩定性、利率水平等都影響到k 值的變化。在其他條件不變的情況下，k 值越大，貨幣乘數越小；反之，貨幣乘數越大。超額准備金率（e）商業銀行保有的超過法定準備金的准備金與存款總額之比，稱為超額准備金率。顯而易見，超額准備金的存在相應減少了銀行創造派生存款的能力，因此，超額准備金率與貨幣乘數之間也呈反方向變動關系，超額准備金率越高，貨幣乘數越小；反之，貨幣乘數就越大。e 值的大小完全取決於商業銀行自身的經營決策。商業銀行願意持有多少超額准備金，主要取決於以下幾個因素：（1）持有超額准備金的機會成本大小，即生息資本收益率的高低。（2）借入准備金的成本大小，主要是中央銀行再貼現率的高低。如果再貼現率高，意味著借入准備金成本高，商業銀行就會保留較多超額准備金，以備不時之需；反之，就沒有必要保留較多的超額准備金。（3）經營風險和資產的流動性。如果經營風險較大，而現有資產的流動性又較差，商業銀行就有必要保留一定的超額准備金，以備應付各種風險。一般來說，e 值越大，貨幣乘數越小；反之e 值越小，貨幣乘數越大。活期存款法定準備金率（rd）和定期存款法定準備金率rt）rd 和rt 的大小是由中央銀行直接決定的。若rd、rt 值大，貨幣乘數就小；反之，若rd、rt 值小，貨幣乘數則大。定期存款與活期存款間的比率定期存款與活期存款的法定準備金率均由中央銀行直接決定。通常，法定準備金率越高，貨幣乘數越小；反之，貨幣乘數越大。^[1] 由於定期存款的派生能力低於活期存款，各國中央銀行都針對商業銀行存款的不同種類規定不同的法定準備金率，通常定期存款的法定準備金率要比活期存款的低。這樣即便在法定準備金率不變的情況下，定期存款與活期存款間的比率改變也會引起實際的平均法定存款准備金率改變，最終影響貨幣乘數的大小。一般來說，在其他因素不變的情況下，定期存款對活期存款比率上升，貨幣乘數就會變大；反之，貨幣乘數會變小。總之，貨幣乘數的大小主要由法定存款准備金率、超額准備金率、現金比率及定期存款與活期存款間的比率等因素決定。而影響我國貨幣乘數的因素除了上述四個因素之外，還有財政性存款、信貸計劃管理兩個特殊因素。

10. 數字貨幣和貨幣數字化之間的區別

貨幣數字化好比微信支付寶，銀行卡支付
1.數字貨幣面臨兩方面的風險。第一是技術層面,數字貨幣依賴於區塊鏈技術和一個系統,這就會使其遭受安全沖擊,比如計算機系統的黑客攻擊,我們在這個過程中看到過很多實際問題。
2.數字貨幣的另一個風險是信用風險問題。因為數字貨幣交易存在中間商,這些中間商不同於現實中的組織。現實中的組織是看得見、摸得著的,但數字貨幣的中間商是在網路上的,風險更大。
3.數字貨幣具有匿名性、快捷性和不可撤銷性,加上比特幣等數字貨幣在世界范圍內具有高流通性,因此很多不法分子將數字貨幣作為新型洗錢渠道。而且,通過數字貨幣洗錢有很多種不同的實現方式,總體而言,新型洗錢方式被發現、查處的幾率比以往更低,很多國家還沒有有效地打擊數字貨幣洗錢的手段和技術。這些因素導致不法分子更青睞這種洗錢方式。
投資有風險從業需謹慎