中国1952-1988年三部门产出指数序列VAR模型分析

///'中国1952-1988年三部门产出指数序列VAR模型分析///'//n//n本文分析了中国1952年至1988年工业、交通运输和商业部门的产业指数序列，序列y1，y2，y3分别表示我国1952年至1988年工业部门、交通运输部门和商业部门的产业指数序列，由于三个部门的产出是相互影响、相互制约，可以考虑建立VAR模型，建议先对数据取对数。//n//n| 年份 | y1 | y2 | y3 |//n|---|---|---|---|//n| 1952 | 100 | 100 | 100 |//n| 1953 | 133.6 | 120 | 133 |//n| 1954 | 159.1 | 136 | 136.4 |//n| 1955 | 169.1 | 140 | 137.5 |//n| 1956 | 219.1 | 164 | 146.6 |//n| 1957 | 244.5 | 176 | 146.6 |//n| 1958 | 383.5 | 270.8 | 155.9 |//n| 1959 | 501.5 | 256.5 | 170.3 |//n| 1960 | 542.4 | 383.6 | 164.1 |//n| 1961 | 315.9 | 221.1 | 130.1 |//n| 1962 | 267.4 | 171.5 | 117.7 |//n| 1963 | 300.7 | 176 | 120.8 |//n| 1964 | 374.9 | 198.6 | 123.9 |//n| 1965 | 477.7 | 261.7 | 128 |//n| 1966 | 598.5 | 297.8 | 155.9 |//n| 1967 | 504.3 | 239.2 | 164.1 |//n| 1968 | 458.6 | 225.6 | 151.8 |//n| 1969 | 622.3 | 284.3 | 179.6 |//n| 1970 | 863 | 343 | 199.2 |//n| 1971 | 979 | 370.8 | 201.2 |//n| 1972 | 1043.2 | 389.3 | 208 |//n| 1973 | 1134.3 | 412.5 | 234.5 |//n| 1974 | 1128.9 | 394 | 220.6 |//n| 1975 | 1297.3 | 444.9 | 220.6 |//n| 1976 | 1249.2 | 426.4 | 214.8 |//n| 1977 | 1434 | 491.3 | 242 |//n| 1978 | 1679.2 | 546.9 | 296.4 |//n| 1979 | 1814.7 | 560.8 | 316.8 |//n| 1980 | 2012.7 | 584 | 318.8 |//n| 1981 | 2046.8 | 607.2 | 379.4 |//n| 1982 | 2170.1 | 681.3 | 397.5 |//n| 1983 | 2383.7 | 755.5 | 449.1 |//n| 1984 | 2738.8 | 852.8 | 499.5 |//n| 1985 | 3275.2 | 1024.3 | 593.7 |//n| 1986 | 3590.6 | 1140.2 | 636.3 |//n| 1987 | 4058.8 | 1269.9 | 715 |//n| 1988 | 4765 | 1413.6 | 760.8 |//n//n通过建立VAR模型，我们可以分析三个部门产出之间的动态关系，并预测未来产出变化趋势。//n//n建立VAR模型内容：要建立VAR模型，首先需要对数据进行预处理。根据建议，我们可以对数据取对数。//n//n下面是经过对数变换后的数据：//n//n| 年份 | y1 | y2 | y3 |//n|---|---|---|---|//n| 1952 | 4.605 | 4.605 | 4.605 |//n| 1953 | 4.894 | 4.787 | 4.892 |//n| 1954 | 5.070 | 4.913 | 4.915 |//n| 1955 | 5.133 | 4.941 | 4.925 |//n| 1956 | 5.389 | 5.099 | 4.988 |//n| 1957 | 5.498 | 5.170 | 4.988 |//n| 1958 | 5.951 | 5.604 | 5.051 |//n| 1959 | 6.218 | 5.547 | 5.139 |//n| 1960 | 6.296 | 5.950 | 5.099 |//n| 1961 | 5.756 | 5.398 | 4.869 |//n| 1962 | 5.587 | 5.147 | 4.769 |//n| 1963 | 5.704 | 5.170 | 4.795 |//n| 1964 | 5.927 | 5.291 | 4.818 |//n| 1965 | 6.169 | 5.570 | 4.852 |//n| 1966 | 6.392 | 5.596 | 5.051 |//n| 1967 | 6.225 | 5.476 | 5.099 |//n| 1968 | 6.129 | 5.420 | 5.023 |//n| 1969 | 6.434 | 5.648 | 5.192 |//n| 1970 | 6.760 | 5.837 | 5.294 |//n| 1971 | 6.886 | 5.917 | 5.303 |//n| 1972 | 6.950 | 5.965 | 5.337 |//n| 1973 | 7.035 | 6.023 | 5.459 |//n| 1974 | 7.030 | 5.978 | 5.396 |//n| 1975 | 7.167 | 6.099 | 5.396 |//n| 1976 | 7.128 | 6.058 | 5.370 |//n| 1977 | 7.269 | 6.198 | 5.488 |//n| 1978 | 7.428 | 6.306 | 5.693 |//n| 1979 | 7.505 | 6.329 | 5.758 |//n| 1980 | 7.607 | 6.371 | 5.764 |//n| 1981 | 7.625 | 6.409 | 5.937 |//n| 1982 | 7.683 | 6.526 | 5.987 |//n| 1983 | 7.776 | 6.627 | 6.107 |//n| 1984 | 7.915 | 6.748 | 6.214 |//n| 1985 | 8.093 | 6.931 | 6.388 |//n| 1986 | 8.187 | 7.037 | 6.455 |//n| 1987 | 8.306 | 7.148 | 6.572 |//n| 1988 | 8.468 | 7.255 | 6.635 |//n//n建立VAR模型需要确定滞后阶数，可以通过计算信息准则（如AIC、BIC）来选择最优的滞后阶数。然后可以使用最优滞后阶数来估计VAR模型，并进行模型诊断和模型评估。//n//n本文提供了中国1952-1988年三部门产出指数序列的原始数据和经过对数变换后的数据，可供读者进行VAR模型分析。//n//n///