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Python實現(xiàn)繪制M2貨幣供應(yīng)率曲線

 更新時間:2023年06月02日 09:51:27   作者:xlcaoyi  
這篇文章主要為大家詳細介紹了如何利用Python語言實現(xiàn)繪制M2貨幣供應(yīng)率曲線,文中的示例代碼講解詳細,感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

M2廣義貨幣供應(yīng)量:流通于銀行體系之外的現(xiàn)金加上企業(yè)存款、居民儲蓄存款以及其他存款,它包括了一切可能成為現(xiàn)實購買力的貨幣形式,通常反映的是社會總需求變化和未來通脹的壓力狀態(tài)。近年來,很多國家都把M2作為貨幣供應(yīng)量的調(diào)控目標。

?貨幣(M0) = 流通中的現(xiàn)金;

狹義貨幣(M1) = M0 + 活期存款;

廣義貨幣(M2) = M1 + 準貨幣(單位定期存款+居民定期存款+其他存款+證券公司客戶保證金+住房公積金中心存款+非存款類金融機構(gòu)在存款類金融機構(gòu)的存款);

----------------------------

直接代碼畫出來看看吧!

import akshare as ak
from matplotlib import pyplot as plt
 
x = []
y = []
plt.figure(figsize=(10, 5))
 
macro_china_m2_yearly_df = ak.macro_china_m2_yearly()
for i in range(0, macro_china_m2_yearly_df.size):
    val = macro_china_m2_yearly_df[i]
    if val == 0:
        continue
    year = macro_china_m2_yearly_df.axes[0][i].year
    month = macro_china_m2_yearly_df.axes[0][i].month
    day = macro_china_m2_yearly_df.axes[0][i].day
    date = str(year) + '-' + str(month) + '-' + str(day)
    x.append(date)
    y.append(val)
 
plt.plot(x, y, label='M2')
plt.legend(loc=0, ncol=2)
plt.grid()
plt.show()

?對比1998年至今的滬指指數(shù):

從形狀來看,似乎M2是被影響的那位...

2007-2008年由于股權(quán)分置改革,指數(shù)大漲,全民炒股。

2008-2009年美國次貸危機,指數(shù)大跌。

這兩年M2指數(shù)基本沒有大的變動,從M2的定義來看,股市里面的錢并沒有算在M2的計算范圍內(nèi),那為什么股票漲瘋了,貨幣量都沒變,哪進入股市的錢從哪里來的?外資?

2008年災(zāi)難過后,央媽發(fā)力,M2截至2009年末到達頂峰,股市形成反彈。M2后期一路下滑,滬指在15年大反彈,這次說明錢進股市了,再具體一些,進了樓市。

房地產(chǎn)指數(shù)(880482) 在2015年登頂,連拖帶拉將滬指送了上去。

 從國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)也可以看出,M2的錢,確實奔著房地產(chǎn)市場去了。

目前根據(jù)M2曲線能確定的是,如果M2上升,說明貨幣供應(yīng)量加速,會不會有更多的錢去股市并不可知,但是,如果M2下降,說明貨幣供應(yīng)量放緩,市場上消失的錢去沒去股市也不知道。

到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)繪制M2貨幣供應(yīng)率曲線的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python繪制曲線內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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