재정금융

본 데이터는 부산광역시 중구 관내 지방세 납세자의 구성과 분포 현황을 체계적으로 집계한 통계 자료입니다. 시도명, 자치단체코드 등 기본 행정 정보와 함께 과세년도별 세목명, 납세자 유형(개인, 법인 등), 관내·외 거주 여부에 따른 납세자 수 지표를 상세히 제공하고 있습니다. 이를 통해 연도별 납세자 규모의 변화와 유입·유출 동향을 파악할 수 있으며, 거주지 및 유형별 납세자 분포 분석을 바

해당 자료는 양평군 일반건축물에 대해 지방세를 부과할 때 사용하는 시가표준액을 건축물별로 제시하는 데이터로, 각 물건의 재산가액을 객관적으로 산정·확인할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 건축물 규모, 용도, 구조 등에 따라 산출되는 과세표준의 적정성을 검토할 수 있으며, 납세자는 자신의 건축물에 대한 재산평가 기준과 세부 산정 근거를 투명하게 확인할 수 있습니다.나아가 동일 유형 건축물 간

서울특별시 영등포구에서 추진하는 주민참여예산위원회 현황(위원 총수, 위원 구성, 민간위원의 남여 인원, 관리기관 등) 데이터입니다.○ 추진근거: 서울특별시 영등포구 주민참여예산제 운영 조례 제10조(위원회의 설치 및 구성)○ 2019년부터 현재까지 연도별 영등포구 주민참여예산위원회 총 위원 수와 남녀 민간위원의 수에 관한 데이터를 공개합니다.○ 데이터 구성: 연번, 연도, 총계, 공무원및구의

한국주택금융공사에서 제공하는 공공데이터인 한국주택금융공사_MBS 기초자산 상환 및 연체현황입니다。한국주택금융공사에서 발행한 MBS 기초자산 상환 및 연체현황에 대한 공공데이터 자료입니다. 공공데이터 개방정책에 따라 등록되었습니다.。제공되는 이 데이터는 주거 안정성 분석, 지역별 주택금융 수요 조사 및 정책 주택사업 대상지 선정 등으로 활용될 수 있습니다。연관 데이터와 결합하여 빅데이터 분석

이 데이터는 연도별 회사채 발행 내역을 정리한 자료로, 발행연도, 채권명, 발행일, 만기일, 발행금액(억원) 등 주요 항목으로 구성되어 있습니다. 공모사채와 사모사채 발행 현황을 모두 포함하고 있어 기업의 자금조달 방식과 채권시장의 변화를 비교·분석할 수 있습니다. 이를 통해 특정 시기별 자본조달 규모를 확인하고, 금융시장 내 회사채 발행 추세를 파악할 수 있으며, 장단기 채권의 만기 구조와

국고채 상장지수펀드(ETF)의 성과를 기초지수와 비교한 추적오차율 추이를 종목별로 정리한 데이터입니다.ETF의 순자산가치(NAV)와 기초지수의 변동률, 계산된 추적수익률 및 오차율 등 핵심 지표가 포함되어 있으며, 각 항목은 시계열 기준으로 구성되어 있습니다.자료는 원화 기준으로 제공되며, ETF가 기초지수를 얼마나 정밀하게 추종하고 있는지를 수치로 평가할 수 있습니다.추적오차율은 운용 효율

대전광역시 세정과 월 별 납세 일정 자료는 2023년도 지방세의 월 별 납세 일정을 체계적으로 안내하는 자료입니다. 이 자료는 재산세, 자동차세, 주민세 등 각 지방세의 월 별 납부기한과 함께, 토요일이나 공휴일이 납부기한과 겹칠 경우 실제 납부일이 자동으로 연장되는 일정 변경 사항도 포함하고 있습니다. 월 별로 세목 별 납부 기간, 납부기한 등이 정리되어 있어, 시민들이 각종 지방세 납부

2026년 기준으로 작성된 계정간 거래 시계열 자료입니다. *본예산 기준으로 작성되었으며 기준은 년도에 따라 표시되어 있습니다.*본 자료집에 수록된 자료는 소수점 이하 첫째 자리에서 반올림되었으므로, 세부 항목의 소계가 합계와 일치하지 않을 수도 있습니다.*본 자료집에 수록된 자료는 ‘억 원’ 단위를 기본으로 적용하였으며, 일부는 ‘조 원’ 단위로 작성하였습니다.*본 자료집에서 표기한 특별회

한국주택금융공사에서 제공하는 공공데이터인 한국주택금융공사_주택금융신용보증 잔액현황입니다。한국주택금융공사에서 발행한 주택금융신용보증 현황에 대한 데이터 입니다. 공공데이터 개방 정책에 따라 등록되었습니다.。제공되는 이 데이터는 보증 상품 수요 예측, 고객별 보증 이용 패턴 분석 및 보증심사 기준 정교화 등으로 활용될 수 있습니다。이 데이터는 공사의 내부 데이터와 연계하여 고객 특성별 세부 분석

이 데이터는 특정 연도 기준으로 자치단체 내 지방세 체납 현황을 세목별, 체납 금액 구간별로 정리한 자료입니다. 시도명, 시군구명, 자치단체 코드, 과세연도, 세목명(예: 자동차세, 등록면허세 등), 체납 금액 구간(예: 10만원 미만, 10만~30만원 미만 등), 체납 건수, 체납 금액, 누적 체납 건수 및 누적 체납 금액 등의 항목으로 구성되어 있습니다.체납 금액 구간을 통해 고액·상습

전라남도 순천시 지방세 납부 현황 데이터는 순천시에 거주하는 개인과 사업자가 납부한 지방세의 금액, 납부건수, 매체 등 다양한 정보를 포함하고 있다. 이 데이터는 지방자치단체의 재정 수입 현황을 종합적으로 분석하는 데 중요한 역할을 하며, 지방세 징수 실적을 파악하여 순천시의 재정 건전성 평가와 예산 편성, 세정 정책 수립에 적극 활용된다. 또한 납세자의 납부 패턴과 지역 경제 상황을 반영하

2020년부터 2026년까지의 사회복지 분야 사회복지일반 부문 주요 프로그램별 추이 시계열 자료입니다.*수치가 기본단위보다 적거나 수치가 없을 경우 0으로 표시하였습니다.*모든 통계는 합계 또는 소계가 반올림되었으므로 세부 항목의 합계가 총계와 일치하지 않는 경우가 있습니다.*각 통계표의 계수 단위는 기본적으로 ‘억 원’ 단위이며, 필요한 경우 ‘조 원’ 단위입니다.*정부 조직개편, 재정사업

경기도 수원시 마을세무사 데이터로 세무사 성명, 담당 읍면동명, 연락처, 상담대상, 상담내용, 상담방법 등의 정보를 포함합니다.마을세무사는 주민들의 세금 고민 해결을 위해 무료 세무상담 서비스를 제공하는 제도입니다.(※ 저소득층, 영세사업자 등을 우선 상담하기 위해 일정 금액 이상 재산 보유자 등의 경우 상담이 제한될 수 있습니다.)자세한 사항은 수원시청 홈페이지 마을세무사 게시글에서 확인하

본 자료는 「지방세법」 및 「지방세징수법」에 근거하여 산출된 주민 1인당 또는 세대당 부담된 지방세액에 관한 정보이다. 해당 자료는 시·군·구 등 기초지방자치단체가 관할하는 지방세 부과·징수 결과를 기반으로 작성되며, 지역 주민이 실제로 부담한 지방세 수준을 객관적으로 파악할 수 있도록 제공된다.본 데이터는 표준지방세시스템을 통해 관리·제공되는 파일데이터로, 지자체별 세수 구조, 주민 부담

해당 자료는 고객이 신용보증기금의 신용보증 플랫폼(On-Biz) 내에서 인터넷 보증신청을 진행할 때 이해를 돕기 위한 안내 매뉴얼입니다.(On-Biz : 신용보증, 매출채권보험, 경영컨설팅 등 신용보증기금의 모든 비대면 서비스를 제공하는 플랫폼) 이 문서는 신용보증기금의 업무 및 보증제도에 대한 종합적 안내 자료로서, 정책 설계자 및 이용자 모두에게 정보 접근성과 이해도를 높이기 위한 목적을

한국조세재정연구원(KIPF) 홈페이지에서 제공하고 있는 비정형 데이터로 조세, 재정, 공공기관 등의 분야 전반에 관한 현안분석, 정책연구, 주요국의 조세·재정동향을 월간으로 제공합니다.

경산시는 지방세 환급금에 대한 시민의 알권리 보장과 수령 독려를 위해 세목별 미환급금 현황을 공개합니다. 지방세 환급금은 이중납부, 착오납부, 납세자 사망 등 다양한 사유로 발생하며, 본인의 신청 없이는 환급되지 않습니다. 현재 세목별 환급건수와 환급금액은 아래 표와 같으며, 시민 여러분께서는 위택스(www.wetax.go.kr) 또는 경산시청 징수과를 통해 환급 대상 여부를 꼭 확인하시기

포천시 세입세출예산운용정보공개시스템에서 제공하는 데이터(기간, 예산현액, 총 수입액, 총 지출액, 자금잔액합계 등)입니다.해당 데이터는 지방재정의 자금 운용 현황을 시민에게 투명하게 공개하여 재정 운영의 건전성과 신뢰성을 높이기 위한 목적으로 제공되며기간별 재정 흐름 분석, 세입·세출 운용 현황 비교, 자금 집행 효율성 검토, 재정 건전성 분석, 예산 대비 자금 운용 현황 파악 등 다양한 통

포천시 재정정보공개시스템에서 제공하는 데이터(회계구분명, 세입과목, 전일누계. 기간중 수입액 , 금일누계 등) 입니다.

한국주택금융공사에서 제공하는 공공데이터인 한국주택금융공사_주택연금 주택규모별 현황입니다。한국주택금융공사에서 발행한 주택담보노후연금보증 현황에 대한 데이터 입니다. 공공데이터 개방 정책에 따라 등록되었습니다.。제공되는 이 데이터는 보증 상품 수요 예측, 고객별 보증 이용 패턴 분석 및 보증심사 기준 정교화 등으로 활용될 수 있습니다。또한 과거 데이터 추이를 활용한 시계열 분석을 통해 미래 시장