请问Dynarey的变量值,原始数据与运算产生的值为何有存在极大差异? 如下
是如何进行转换的?
        Transformed data                                                                Observed data used in the measurement equations                                       
        宏观经济序列变量 (GDP、消费、投资、工资、劳动时间、 GDP平减通胀、联邦基金利率 )                                                                                                       
        消费        投资        GDP        劳动时间        GDP平减通胀        工资        联邦基金利率                        消费        投资        GDP        劳动时间        GDP平减通胀
        consumption        investment        output        hours        inflation        real wage        interest rate                counter        dc        dinve         dy         labobs        pinfobs
                                                                                                               
1947.1        298.10        143.18        800.34        465.04                -74.09        0.12                                                       
1947.2        298.79        142.60        799.92        464.51        1.47        -72.83        0.12                                                       
1947.3        298.91        146.35        799.57        464.32        1.73        -73.22        0.21                1        0.125190343        3.745902458        -0.346646872        2.405991384        1.733212889
1947.4        298.60        154.21        800.72        465.04        2.48        -73.07        0.25                2        -0.31135055        7.863266525        1.151612395        3.1200851        2.482239773
1948.1        299.03        157.25        801.88        465.64        0.76        -71.26        0.27                3        0.429219445        3.036307347        1.160385228        3.722780583        0.760128271
1948.2        300.13        158.30        803.42        465.62        0.88        -70.89        0.28                4        1.102048148        1.053554675        1.533762346        3.705329055        0.883676382
1948.3        299.62        158.24        803.67        465.63        1.84        -70.26        0.29                5        -0.514535875        -0.054366833        0.24768822        3.716847268        1.840954156
1948.4        299.72        157.83        803.74        464.90        0.25        -69.30        0.31                6        0.096051145        -0.410564068        0.073908441        2.978501947        0.247338225
1949.1        299.33        151.85        802.08        464.01        -0.40        -68.90        0.32                7        -0.38211984        -5.984676368        -1.664382734        2.090491855        -0.398455007