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CNDD 中国银行业数据合集

中国的金融体系具有典型的银行主导型特征，建设现代金融体系的过程也是银行体系不断发展完善、银行业竞争不断加剧的过程。 因此，为支持学者们深入研究中国银行业各种的经济效果，CNDD推出了中国银行基本信息数据（0056期）、财务报表数据（0057期）和信贷业务数据（0058期），对银行概况、股东构成、高管特征、审计信息、员工与股东信息、资产负债表、利润表、现金流量表、信贷资产结构，十大贷款客户，贷款行业分布、贷款担保、重要业务指标等数据进行了罗列，并提供了数据清洗与合并的stata处理代码，为分析上市公司的创新行为提供了数据支撑。

本数据合集为中国银行业数据合集，包括中国银行基本信息、财务报表和信贷业务数据，能够作为金融学研究的重要参考。

CNDD-0056 中国银行基本信息数据

01 数据介绍

▪ 关键词：银行概况、股东构成、高管特征、审计、员工与股东信息
▪ 数据编号：0056
▪ 数据名称：中国银行基本信息数据库
▪ 数据区间：2000-2021年
▪ 样本数量：80,277 条
▪ 数据来源：CNDD根据各银行年度报告整理。
▪ 数据说明：中国银行基本信息数据库涵盖了我国国有银行，股份制银行、城市商业银行、农村商业银行等金融机构信息。包括银行概况、股东构成、高管特征、审计信息、员工与股东信息等信息。具体包括银行代码、银行名称、成立日期、银行性质、是否上市银行、所在省份、注册地址等指标。
▪ 数据维度：公司层面
▪ 更新时间：2023年
▪ 综合评价：中国银行基本信息数据库不仅包括中国目前已经上市的银行机构，还包括大量未上市的银行机构数据，并进行多方位信息来源的综合，并详细列示了与研究相关的大量字段。为确保非上市银行数据的准确性，CNDD进行了逐项、严格的校对工作，采用多种方法进行细致查验，为学者们对中国银行业的研究提供了数据支持。
CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度：★★★★☆

▪ 稀缺度：★★★★☆

▪ 新颖度：★★★☆☆

▪ 总体级别：11颗星

✔  常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。

✔  新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

（1）银行概况

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（2）银行股东构成

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（3）银行高管特征

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（4）银行审计信息

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（5）银行员工与股东信息

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03 数据特征概览

▪ 数据概览：

（1）银行概况

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（2）银行股东构成

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（3）银行高管特征

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（4）银行审计信息

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（5）银行员工与股东信息

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▪ 清洗与合并数据stata处理代码：

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04 相关文献

[1]许坤,吴蒙,刘扬.民营资本持股、非标债权业务与城商行稳健经营[J].国际金融研究,2021,No.408(04):67-76.
[2]郭晔,黄振,姚若琪.战略投资者选择与银行效率——来自城商行的经验证据[J].经济研究,2020,55(01):181-197.
[3]田国强,李双建.经济政策不确定性与银行流动性创造:来自中国的经验证据[J].经济研究,2020,55(11):19-35.

 

05 获取方式

以下三种方式三选一即可：

▪ 直接购买

添加客服微信，支付价格为69元。

▪ 朋友圈分享后免费获取（每人限领15份）

持续3小时，集齐15个赞，需要对所有人可见，并且本人关注CNDeepData公众号。（转发数据合集可获得其中任意两个数据）

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添加客服微信，购买年度会员99元，三年会员199元，永久会员899元，可享CNDeepData所有数据免费获取。

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①分享时间需要在早上7:30到晚上12:30之间。

②请附带一句推荐词，例如“推荐CNDD高质量数据库”。

③请将包含时间内容的截图发给客服。

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CNDD-0057 中国银行财务报表数据

01 数据介绍

▪ 关键词：银行资产负债表、利润表、现金流量表
▪ 数据编号：0057
▪ 数据名称：中国银行财务报表数据库
▪ 数据区间：2004-2021年
▪ 样本数量：7,053 条
▪ 数据来源：CNDD根据各银行年度报告、Wind 数据库、Bankscope 数据库与历年《中国金融年鉴》整理
▪ 数据说明：中国银行财务报表数据库涵盖了我国各类型银行的资产负债表、利润表和现金流量表。具体包括资产总计、负债总计、所有者权益合计、营业收入、利息收入、利润总额、所得税、净利润、经营活动产生的现金流量净额、投资活动产生的现金流量净额、筹资活动产生的现金流量净额等指标。
▪ 数据维度：企业层面
▪ 更新时间：2023年
▪ 综合评价：中国银行基本信息数据库不仅包括中国目前已经上市的银行机构，还包括大量未上市的银行机构数据，并进行多方位信息来源的综合，并详细列示了与研究相关的大量字段。为确保非上市银行数据的准确性，CNDD进行了逐项、严格的校对工作，采用多种方法进行细致查验，为学者们对中国银行业的研究提供了数据支持。
CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度：★★★★☆

▪ 稀缺度：★★★★☆

▪ 新颖度：★★★☆☆

▪ 总体级别：11颗星

✔  常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。

✔  新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

（1）银行资产负债表

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（2）银行利润表

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（3）银行现金流量表

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03 数据特征概览

▪ 数据概览：

（1）银行资产负债表

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（2）银行利润表

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（3）银行现金流量表

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▪ 清洗与合并数据stata处理代码：

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04 相关文献

[1]盛天翔,邰小芳,周耿,俞震.金融科技与商业银行流动性创造：抑制还是促进[J].国际金融研究,2022(02):65-74.

[2]张嘉明.货币政策、银行风险承担异质性与影子银行[J].经济研究,2022,57(05):51-69.

[3]贾盾,韩昊哲.金融科技与商业银行竞争性负债[J].世界经济,2023(02):183-208].

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CNDD-0058 中国银行信贷业务数据

01 数据介绍

▪ 关键词：银行信贷资产结构、十大贷款客户、贷款行业分布、贷款担保方式、重要业务指标
▪ 数据编号：0058
▪ 数据名称：中国银行信贷业务数据
▪ 数据区间：2000-2021年
▪ 样本数量：39,574 条
▪ 数据来源：CNDD根据各银行年度报告、Wind 数据库、Bankscope 数据库与历年《中国金融年鉴》整理
▪ 数据说明：中国银行信贷业务数据库对信贷资产结构，十大贷款客户，贷款行业分布以及贷款担保方式进行了统计、银行重要业务指标对一些重要指标进行了罗列。具体包括正常类贷款、关注类贷款、不良类贷款、贷款余额、抵押贷款余额、保证贷款余额、信用贷款余额、不良贷款余额等指标。
▪ 数据维度：企业层面
▪ 更新时间：2023年
▪ 综合评价：中国银行基本信息数据库不仅包括中国目前已经上市的银行机构，还包括大量未上市的银行机构数据，并进行多方位信息来源的综合，并详细列示了与研究相关的大量字段。为确保非上市银行数据的准确性，CNDD进行了逐项、严格的校对工作，采用多种方法进行细致查验，为学者们对中国银行业的研究提供了数据支持。
CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度：★★★★☆

▪ 稀缺度：★★★★☆

▪ 新颖度：★★★★☆

▪ 总体级别：12颗星

✔  常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。

✔  新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

（1）银行信贷资产结构

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（2）银行十大贷款客户

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（3）银行贷款行业分布

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（4）银行贷款担保方式

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（5）银行重要业务指标

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03 数据特征概览

▪ 数据概览：

（1）银行信贷资产结构

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（2）银行十大贷款客户

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（3）银行贷款行业分布

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（4）银行贷款担保方式

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（5）银行重要业务指标

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▪ 清洗与合并数据stata处理代码：

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04 相关文献

[1]邓伟,宋清华,杨名.经济政策不确定性与商业银行资产避险[J].经济学(季刊),2022,22(01):217-236.

[2]郭丽虹,朱柯达.金融科技、银行风险与经营业绩——基于普惠金融的视角[J].国际金融研究,2021,No.411(07):56-65.

[3]李双建,田国强.银行竞争与货币政策银行风险承担渠道：理论与实证[J].管理世界,2020,36(04):149-168.

 

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①分享时间需要在早上7:30到晚上12:30之间。

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1. 除中国深度数据库（CNDD）特殊声明外，CNDD对基于合法来源的数据的选择、整理和编排具有独创性。任何自然人、法人、其他组织未经CNDD授权，不得以任何目的截取、上传、下载、复制、修改、使用、编译等或者以任何方式任何媒介传播上述作品的任何部分，否则视为侵权。

2. 对于存在侵害CNDD上述权利违法行为的主体，CNDD保留依法追究其法律责任的权利。

数据授权使用说明 …

任何使用CNDD数据等产品的单位和个人，承诺只将CNDD的数据等用于学术研究，并在所得研究成果（包括但不限于学术论文、咨询报告等）中注明数据来源于CNDD。数据来源的注明方式请参考：“本研究数据来源于中国深度数据库CNDD”；英文参考：“We get the data from CNDeepData (CNDD)”。

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