【摘 要】
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利用我国的GDP、货运量和客运量时间序列数据,采用贝叶斯模型比较方法选取最优VAR模型来分析三者间联动关系,进而捕捉变量结构的时变性和周期性特征.首先比较六种时变参数向
【机 构】
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桂林理工大学理学院,广西桂林541004
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利用我国的GDP、货运量和客运量时间序列数据,采用贝叶斯模型比较方法选取最优VAR模型来分析三者间联动关系,进而捕捉变量结构的时变性和周期性特征.首先比较六种时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型,再比较各种机制转换向量自回归(RS-VAR)模型,发现一类特殊的TVP-SV模型的对数边际似然最大.研究表明,近年来运输业与经济增长具有同期同向发展的关系,经济增长对货运量和客运量的影响非常稳定,并且经济增长有利于带动货运量和客运量需求上涨;货运的繁荣发展有利于推动客运量的上涨;改革开放以后,客运量增长是推动经济增长的重要来源,并且经济增长对客运量冲击的脉冲响应走势具有明显的时变特征;我国运输业和经济增长之间的联动关系在很大可能性上不存在机制转换,即不存在阶段性特征.
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