“降准”影响有多大？用免费数据回溯历史，提前预判市场效应

存款准备金是商业银行按吸收存款的一定比例（法定存款准备金率）缴存到中央银行的资金，用于保障储户提现需求。它的作用‌，从经济调控角度来说：央行通过调整准备金率控制市场货币量（提高时银行放贷减少，抑制通胀；降低时刺激经济）；从金融安全的角度来看：可以防止银行因挤兑倒闭，确保储户资金安全。‌

降准的影响主要体现在释放流动性、降低融资成本、提振市场信心等方面‌，具体效果取决于降准幅度、持续时间及经济环境。

· 降低融资成本：银行可贷资金增加，推动贷款利率下行，企业融资成本降低，有助于缓解中小企业融资难题。

· 刺激信贷投放：释放的长期低成本资金可增强金融机构信贷能力，支持实体经济复苏。

· 提升市场流动性：短期资金面压力缓解，股市、债市等金融市场流动性改善，可能带动资产价格上涨。

· 利好金融板块：银行、券商等金融机构因资金成本下降，盈利空间可能扩大。

· 房贷负担减轻：LPR下调直接降低房贷月供，例如2025年5月首套房贷利率降至3.5%，部分家庭月供可减少数百元。

· 存款收益下降：银行存款利率和理财产品收益率可能同步降低。

降准释放央行支持经济的积极信号，有助于稳定市场预期，但中长期效果需结合经济基本面和后续政策评估。

那如何及时知晓存款准备金的比例呢？用免费数据回溯历史，提前预判市场效应。以下是获取存款准备金的代码，拿走不谢。

import baostock as bs

import pandas as pd

登陆系统

lg = bs.login()

显示登陆返回信息

print('login respond error_code:'+lg.error_code)

print('login respond error_msg:'+lg.error_msg)

rs = bs.query_required_reserve_ratio_data(start_date="2010-01-01", end_date="2015-12-31")

print('query_required_reserve_ratio_data respond error_code:'+rs.error_code)

print('query_required_reserve_ratio_data respond error_msg:'+rs.error_msg)

data_list = []

while (rs.error_code == '0') & rs.next():

data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)