Продолжу начатую недавно тему интересных макроэкономических баз данных. На прошлой неделе я рассказывала про Jordà–Schularick–Taylor Macrohistory Database (18 развитых экономик с 1870 года). Но она рассказывает историю нынешних богатых стран. И поскольку многих интересует более широкий контекст, неудивительно, что появилась Global Macro Database.
 
Собрали ее Karsten Müller, Chenzi Xu, Mohamed Lehbib и Ziliang Chen. Это весьма амбициозная попытка собрать в одном месте длинные сопоставимые макроэкономические ряды практически для всего мира. Сейчас база включает 243 страны и территории и 46 основных показателей. Среди них есть ВВП и его компоненты, инфляция, безработица, население, валютные курсы, процентные ставки, денежные агрегаты, кредит, государственные доходы и расходы, долг, внешняя торговля и другие привычные макроэкономические переменные.
 
Авторы стараются решить проблему того, что разные источники хорошо покрывают разные страны и разные периоды. Современные данные есть у IMF, World Bank, OECD и других международных организаций, но вот более ранние приходится доставать из исторических баз и национальной статистики. Создатели GMD объединили 32 современных источника плюс 78 исторических наборов. И конечно, им пришлось выработать правила для стыковки рядов – и на эти правила может быть полезно посмотреть! В результате для многих переменных получаются истории существенно длиннее, чем в известных международных базах.
 
Такие данные позволяют смотреть, насколько выводы, сделанные на данных по развитым странам, применимы к остальному миру. Сами авторы в работе, представляющей базу, показывают два применения длинных рядов: оценивают долгосрочные последствия финансовых кризисов и температурных шоков для выпуска.
 
И отмечу еще одну особенность этой базы: она задумана как обновляемый open-source проект. Данные можно скачивать напрямую или получать через R, Python и Stata. Так что это не только база для работы, но и пример построения удобной и актуальной для исследователя/пользователя этих данных инфраструктуры.

#в_помощь_исследователю #данные