宏观杠杆率及其数据获取（使用AKShare）

宏观杠杆率及其数据获取（使用AKShare）

宏观杠杆率

宏观杠杆率通常指一个经济体中债务总额与国内生产总值（GDP）之间的比率。它反映了政府、企业和居民部门整体的负债水平，是衡量经济体偿债能力和金融风险的重要指标。宏观杠杆率过高可能带来金融风险，过低则可能影响经济增长。

宏观杠杆率的意义

宏观杠杆率能够反映一个国家整体的负债水平和经济运行的稳定性。较高的杠杆率可能意味着经济体依赖债务驱动增长，增加了金融系统的脆弱性和潜在风险；而较低的杠杆率则可能表明经济增长动力不足。通过监测宏观杠杆率，可以帮助政策制定者及时发现经济中的潜在风险，制定相应的宏观审慎政策，维护金融稳定，促进经济健康发展。

AKShare中的中国宏观杠杆率接口

接口简介

• 接口: macro_cnbs

• 目标地址: http://114.115.232.154:8080/

• 描述: 中国国家金融与发展实验室-中国宏观杠杆率数据

• 限量: 单次返回所有历史数据

• 输入参数

名称	类型	描述
-	-	-

• 输出参数

名称	类型	描述
年份	object	日期, 年-月
居民部门	float64	-
非金融企业部门	float64	-
政府部门	float64	-
中央政府	float64	-
地方政府	float64	-
实体经济部门	float64	-
金融部门资产方	float64	-
金融部门负债方	float64	-

调用举例

import akshare as ak# 获取中国宏观杠杆率数据
macro_leverage_df = ak.macro_cnbs()
macro_leverage_df.head()

	年份	居民部门	非金融企业部门	政府部门	中央政府	地方政府	实体经济部门	金融部门资产方	金融部门负债方
0	2005-03	17.6	104.6	26.4	18.0	8.4	148.6	20.9	21.1
1	2005-06	17.6	101.1	26.6	18.0	8.6	145.3	23.0	22.4
2	2005-09	17.3	100.1	26.7	17.9	8.8	144.1	23.9	23.6
3	2005-12	16.6	98.4	26.2	17.2	9.0	141.2	24.1	23.9
4	2006-03	17.2	100.5	25.5	16.2	9.3	143.2	24.9	24.6

import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(12, 6))
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题
for col in macro_leverage_df.columns[1:]:plt.plot(macro_leverage_df['年份'], macro_leverage_df[col], label=col)plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('比率')
plt.title('中国宏观杠杆率各部门变化趋势')
plt.legend()
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
# 优化日期刻度
plt.xticks(macro_leverage_df["年份"][::6], rotation=45)  # 每6个月显示一次
plt.tight_layout()
plt.show()

总结

本文介绍了宏观杠杆率的定义、意义及其在中国经济中的应用，并通过AKShare库获取了中国宏观杠杆率的历史数据。随后，利用Matplotlib对各部门杠杆率的变化趋势进行了可视化分析。通过数据和图表可以直观了解中国居民、企业、政府及金融部门的杠杆率变化，为宏观经济风险监测和政策制定提供了数据支持。