我国20年来货币率数字化数据

1. 求2001年以来我国货币政策的变化及相应数据~~！

人民银行的网站上数据很全面！

2. 近几年中国货币发行量的具体数据是多少

2007年约为3.6万亿
2008年约为4.5万亿
2009年约基本上会在10万亿上下了，几乎已无悬念了。
希望我的回答简洁但对你有用。

3. 求我国自1991年来历年货币供应量和信贷量数据

中国历年货币供应量

4. 高分悬赏~！！我国近二十年 货币供给量 GDP 固定资产投资的数据及其来源~！！！

一般是计算货币供应量增长的比率与GDP增长比率的比值

这个比值表明货币供应是否与GDP增长相适应。

这个比值越接近1越好

财政赤字对社会经济的影响主要表现在三个方面。
第一，财政赤字与货币供给。财政赤字对经济的影响和赤字规模大小有关，但更主要的还取决于赤字的弥补方式。向银行透支或借款来弥补财政赤字。出现财政赤字意味着财政收进的货币满足不了必需的开支，其中有一种弥补办法就是向银行借款。可见，财政向银行借款会增加中央银行的准备金从而增加基础货币，但财政借款是否会引起货币供给过度，则不是肯定的。在现代信用制度下，在发生财政向银行借款时，只要银行能控制住贷款总规模，就不会发生货币供给过量的问题。居民个人或企业包括商业银行购买公债，一般说只是购买力的转移或替代，不产生增加货币供给的效应。居民或企业购买公债有两种不同情况：一是用现钞和活期存款购买；另一种情况是用储蓄或定期存款购买。由中央银行认购公债。中央银行认购公债，在中央银行账户的资产方政府公债项增加，负债方的财政金库存款等额增加，而当财政用于支出时，则中央银行的财政金库存款减少，在商业银行贴户上居民和企业存款相应增加，从而商业银行的存款准备金也相应增加。商业银行有了超额储备，就可能用以扩大贷款规模，增加货币供给。
第二，财政赤字扩大总需求的效应。财政赤字可以是作为新的需求叠加在原有总需求水平之上，使总需求扩张。另一种情况则是通过不同的弥补方式，财政赤字只是替代其他部门需求而构成总需求的一部分。20世纪80年代中期以来，还出现另一种说法，认为财政赤字是国民收入超分配的重要原因。首先对国民收入超分配这个概念有不同的理”解，其实准确的理解只能是总需求大于总供给、货币供给量大于货币需求量，不过是需求过旺或通货膨胀的另一种说法。
第三，财政赤字与发行国债。发行国债是世界各国弥补财政赤字的普遍做法而且被认为是一种最可靠的弥补途径。但是，债务作为弥补财政赤字的来源，会随着财政赤字的增长而增长。还有另一面，就是债务是要还本付息的，债务的增加也会反过来加大财政赤字。

5. 我国2000年至今的m2货币供给增长率数据和cpi数据 这两者有什么关系

我国现行货币统计制度将货币供应量划分为三个层次:
(1)流通中现金(M0)，是指银行体系以外各个单位的库存现金和居民的手持现金之和;
(2)狭义货币供应量(M1)，是指M0加上、机关、团体、部队、学校等单位在银行的活期存款;
(3)广义货币供应量(M2)，是指M1加上、机关、团体、部队、学校等单位在银行的定期存款和城乡居民个人在银行的各项储蓄存款以及证券客户保证金。M2与M1的差额，即单位的定期存款和个人的储蓄存款之和，通常称作准货币。
(4)最广义的货币供应量(M3)，M2+具有高流动性的证券和其它资产。

6. 我国2001年到2007年每年的广义货币供应量M2数据

统计月度 指标值(亿元)

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. 如何从我国货币供应量的数据说明我国的储蓄率高

我现在不在学校不能在知网免费给你弄篇论文，不过你要自己写，我给你提几点建议。
如果你仅仅写理论肯定不算一篇好文章，说什么我国的高储蓄率是由于我国的金融市场不够成熟，投资品种比较少，货币供给增加带来的强的流动性不能充分的被金融市场利用或者是我国的货币供给流向多是房地产等投资而不是消费方向等等理论，文章深度是不够的，那请问到底影响的程度是多大呢？这些量化的概念是无法通过理论得出来的，得依靠收集数据和建立计量模型进行分析。
大概的建模过程我简单说一下，你想研究从货币供给量去说明储蓄率，那就让储蓄率为被解释变量，货币供给量为解释变量建立一个简单的线性回归模型，即Y=a+bx+u（Y为储蓄率，x为货币供给，u为随即扰动项），然后找齐货币供给和储蓄率的数据，数据尽可能多一些，比如1995年到2010年，然后利用Eviews5软件得出结果。
但是我认为这得出的结论会很不精确，因为随即扰动项里面可能包含被你忽略的但是对储蓄率影响很大的解释变量，比如通胀率，收入等，所以我建议再引进几个对储蓄率有显著影响的解释变量，接着收集这些数据，先进行单位根检验和协整检验来对时间序列数据和扰动项的平稳性进行检验，然后t检验，F检验，接着消除多重共线性，消除异方差，消除自相关，最后得出结果，这些在Eviews5软件都可以做。在人大论坛可以免费下到这个软件，要知道怎么用这个软件我推荐看西南财经教授出的《计量经济学》，就是科学出版社的那本，不建议先看古扎拉蒂的计量，因为第一本侧重应用。
没帮你找到论文不敢要求被采纳，今天是新年就当我是送给你的祝福吧，新年快乐，呵呵！

8. 我国现行货币流通中的M0、M1、M2代表什么含义,2020年目前数值分别是多少

以后记得通知的mm二 它表示的是一些数值 就是说里边的一些套餐

9. 计算我国历年货币乘数 需要什么数据

假设央行维持现有货币政策操作，2015年M2新增规模或出现显著下滑，货币乘数将回落。所谓货币乘数也称货币扩张系数或货币扩张乘数，是指在基础货币（高能货币）基础上货币供给量通过商业银行的创造存款货币功能产生派生存款的作用产生的信用扩张倍数，是货币供给扩张的倍数。在实际经济生活中，银行提供的货币和贷款会通过数次存款、贷款等活动产生出数倍于它的存款，即通常所说的派生存款。货币乘数的大小决定了货币供给扩张能力的大小。完整的货币（政策）乘数的计算公式是：k=（Rc+1）/(Rd+Re+Rc)。其中Rd、Re、Rc分别代表法定准备金率、超额准备率和现金在存款中的比率。而货币（政策）乘数的基本计算公式是：货币供给/基础货币。货币供给等于通货（即流通中的现金）和活期存款的总和；而基础货币等于通货和准备金的总和。?效应：在货币供给过程中，中央银行的初始货币提供量与社会货币最终形成量之间客观存在着数倍扩张（或收缩）的效果或反应，这即所谓的乘数效应。货币乘数主要由通货—存款比率和准备—存款比率决定。通货—存款比率是流通中的现金与商业银行活期存款的比率。决定因素：银行提供的货币和贷款会通过数次存款、贷款等活动产生出数倍于它的存款，即通常所说的派生存款。货币乘数的大小决定了货币供给扩张能力的大小。而货币乘数的大小又由以下因素决定：现金比率（k）现金比率是指流通中的现金与商业银行活期存款的比率。现金比率的高低与货币需求的大小正相关。因此，凡影响货币需求的因素，都可以影响现金比率。例如银行存款利息率下降，导致生息资产收益减少，人们就会减少在银行的存款而宁愿多持有现金，这样就加大了现金比率。现金比率与货币乘数负相关，现金比率越高，说明现金退出存款货币的扩张过程而流入日常流通的量越多，因而直接减少了银行的可贷资金量，制约了存款派生能力，货币乘数就越小。即流通中的现金占商业银行活期存款的比率。k 值大小，主要取决于社会公众的资产偏好。一般来讲，影响k 值的因素有：（1）公众可支配的收入水平的高低。可支配收入越高，需要持有现金越多；反之，需持有现金越少。（2）公众对通货膨胀的预期心理。预期通货膨胀率高，k值就高；反之，k 值则低。（3）社会支付习惯、银行业信用工具的发达程度、社会及政治的稳定性、利率水平等都影响到k 值的变化。在其他条件不变的情况下，k 值越大，货币乘数越小；反之，货币乘数越大。超额准备金率（e）商业银行保有的超过法定准备金的准备金与存款总额之比，称为超额准备金率。显而易见，超额准备金的存在相应减少了银行创造派生存款的能力，因此，超额准备金率与货币乘数之间也呈反方向变动关系，超额准备金率越高，货币乘数越小；反之，货币乘数就越大。e 值的大小完全取决于商业银行自身的经营决策。商业银行愿意持有多少超额准备金，主要取决于以下几个因素：（1）持有超额准备金的机会成本大小，即生息资本收益率的高低。（2）借入准备金的成本大小，主要是中央银行再贴现率的高低。如果再贴现率高，意味着借入准备金成本高，商业银行就会保留较多超额准备金，以备不时之需；反之，就没有必要保留较多的超额准备金。（3）经营风险和资产的流动性。如果经营风险较大，而现有资产的流动性又较差，商业银行就有必要保留一定的超额准备金，以备应付各种风险。一般来说，e 值越大，货币乘数越小；反之e 值越小，货币乘数越大。活期存款法定准备金率（rd）和定期存款法定准备金率rt）rd 和rt 的大小是由中央银行直接决定的。若rd、rt 值大，货币乘数就小；反之，若rd、rt 值小，货币乘数则大。定期存款与活期存款间的比率定期存款与活期存款的法定准备金率均由中央银行直接决定。通常，法定准备金率越高，货币乘数越小；反之，货币乘数越大。^[1] 由于定期存款的派生能力低于活期存款，各国中央银行都针对商业银行存款的不同种类规定不同的法定准备金率，通常定期存款的法定准备金率要比活期存款的低。这样即便在法定准备金率不变的情况下，定期存款与活期存款间的比率改变也会引起实际的平均法定存款准备金率改变，最终影响货币乘数的大小。一般来说，在其他因素不变的情况下，定期存款对活期存款比率上升，货币乘数就会变大；反之，货币乘数会变小。总之，货币乘数的大小主要由法定存款准备金率、超额准备金率、现金比率及定期存款与活期存款间的比率等因素决定。而影响我国货币乘数的因素除了上述四个因素之外，还有财政性存款、信贷计划管理两个特殊因素。

10. 数字货币和货币数字化之间的区别

货币数字化好比微信支付宝，银行卡支付
1.数字货币面临两方面的风险。第一是技术层面,数字货币依赖于区块链技术和一个系统,这就会使其遭受安全冲击,比如计算机系统的黑客攻击,我们在这个过程中看到过很多实际问题。
2.数字货币的另一个风险是信用风险问题。因为数字货币交易存在中间商,这些中间商不同于现实中的组织。现实中的组织是看得见、摸得着的,但数字货币的中间商是在网络上的,风险更大。
3.数字货币具有匿名性、快捷性和不可撤销性,加上比特币等数字货币在世界范围内具有高流通性,因此很多不法分子将数字货币作为新型洗钱渠道。而且,通过数字货币洗钱有很多种不同的实现方式,总体而言,新型洗钱方式被发现、查处的几率比以往更低,很多国家还没有有效地打击数字货币洗钱的手段和技术。这些因素导致不法分子更青睐这种洗钱方式。
投资有风险从业需谨慎