存款准备金率的意义，如何获取

法定存款准备金率是法律规定的商业银行准备金与商业银行吸收存款的比率。商业银行吸收的存款不能全部放贷出去，必须按照法定比率留存一部分作为随时应付存款人提款的准备金。

打比方说，如果存款准备金率为10%，就意味着金融机构每吸收1000万元存款，要向央行缴存100万元的存款准备金，用于发放贷款的资金为900万元。倘若将存款准备金率提高到20%，那么金融机构的可贷资金将减少到800万元。在存款准备金制度下，金融机构不能将其吸收的存款全部用于发放贷款，必须保留一定的资金即存款准备金，以备客户提款的需要，因此存款准备金制度有利于保证金融机构对客户的正常支付。

当代各国都由中央银行颁布法定准备率，其标准不一。有的国家只颁布一个准备率，即所有金融机构无论其吸收存款数额大小，都按统一的标准缴纳存款准备金；有的国家则对不同性质的金融机构实施不同的法定准备率，如商业银行与信托投资公司、信用合作社等分别实行不同的法定准备率；也有的国家按存款规模的不同实施不同的法定准备率，存款规模越大，则法定准备率越高。

存款准备金作用：

在实行中央银行制国家,法定准备率往往被视作中央银行重要的货币政策手段之一。中央银行调整法定准备率对金融机构以及社会信用总量的影响较大。从直观上看，中央银行规定的法定准备率越高，商业银行等上缴的存款准备金就越多,其可运用的资金就越少,从而导致社会信贷总量减少；反之，如果中央银行规定的法定准备率低，商业银行等上缴的存款准备金就少，其可运用的资金来源就多，从而导致社会信贷量增大。进一步分析，法定准备率与派生存款的关系为：

D=E\frac{1}{r}

式中D为派生存款；E为原始存款；r为法定准备率；1/r为存款货币的扩张乘数,它与法定准备率呈反比变化法定准备率越低，存款货币扩张乘数越大；反之，则越小。

可以通过Python进行程序化获取数据，通过baostock接口即可轻松获取，示例代码如下：

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)# 获取存款准备金率
rs = bs.query_required_reserve_ratio_data(start_date="2010-01-01", end_date="2018-12-31")
print('query_deposit_rate_data respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_deposit_rate_data respond  error_msg:'+rs.error_msg)# 打印结果集
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():# 获取一条记录，将记录合并在一起data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)
# 结果集输出到csv文件
result.to_csv("D:/required_reserve_ratio.csv", encoding="gbk", index=False)
print(result)# 登出系统
bs.logout()

参数含义：

start_date：开始日期，格式XXXX-XX-XX，发布日期在这个范围内，可以为空；

end_date：结束日期，格式XXXX-XX-XX，发布日期在这个范围内，可以为空；

yearType:年份类别，默认为0，查询公告日期；1查询生效日期。

示例数据：

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