计量经济学论文.docx
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计量经济学论文
—我国各地区税收收入影响因素计量分析
学院:
经济管理学院
班级:
09会计学
目录:
一.前言………………………………………………………………2
二.理论介绍…………………………………………………………2
三.模型假定………………………………………………………....3
四.数据收集………………………………………………………....3
五.模型数据分析与估计……………………………………………5
1)多元线性回归……………………………………………………………..5
2)多重共线性检验和修正…………………………………………………..6
3)异方差检验和修正………………………………………………………..8
4)自相关分析………………………………………………………………..11
六.结论………………………………………………………………12
一.前言
国家凭借其政治权力,依据法定标准,从单位和个人无偿取得的一种财政收入。
税收历来是国家财政收入的主要来源。
从19世纪末到20世纪80年代,西方各主要国家的税收,一般都占财政收入的80%以上,例如美国税收收入总额占财政收入的比重已超过90%。
中国在1950~1984年间,由于国营企业除向国家纳税之外,还上交利润,税收收入占财政收入总额的比重仅为50%。
从1985年以后,由于先后分两步实行利改税,原来国营企业向财政上交的利润改为缴纳所得税,税收收入占财政收入的比重大幅度上升,1985~1990年都达到90%以上。
可见税收对于国家的综合国力的各方面都有着重要的影响。
下面是我国近十年的税收收入情况:
我国十年以来税收一览表
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
10683
12582
15302
17636
20017
24166
28779
34804
45622
54224
本课题主要根据我国2008年各地区的税收收入情况,结合《中国统计年鉴2009》做出了关于税收的影响因素的模型,通过比较分析2008年各省市税收收入和职工工资总额、财政支出、地区生产总值、商品价格指数等各方面分析得到了计量经济学方面的重要结论。
二.理论介绍
几个概念的表述:
1.税收收入:
税收收入是指国家按照预定标准,向经济组织和居民无偿地征收实物或货币所取得的一种财政收入。
是国家预算资金的重要来源。
在我国的税收收入结构中,流转税和所得税居于主体地位。
2.职工工资总额:
职工工资总额是指各单位在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬总额。
工资总额一般由6部分组成:
计时工资、计件工资、奖金、津贴和补贴、福利、加班加点工资、特殊情况下支付的工资。
用人单位支付给职工的劳动报酬,不论其经费来源、支付形式、费用列支渠道、是否计入成本、是否国家计征所得税,都应列入工资总额计算范围。
3.地区生产总值:
地区生产总值是指本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
地区生产总值等于各产业增加值之和。
其计算方法有三种:
(1)生产法
(2)收入法(3)支出法
4.商品零售价格指数:
是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数。
5.财政支出:
财政支出也称公共财政支出,是指在市场经济条件下,政府为提供公共产品和服务,满足社会共同需要而进行的财政资金的支付。
本课题研究的是以上几个要素之间的多元线性回归以及它们之间是否存在多重共线性、是否存在异方差性的以及多重共线性和异方差性的修正和解决方法。
三.模型假定
通过检验分析我选用了的方程形式为多元一次方程的形式,设:
Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+u
其中:
Y税收收入
X1:
职工工资总额
X2:
地区生产总值
X3:
商品零售价格指数
X4:
财政支出
四.数据收集
本文获取了我国31个省市地区的数据如下表所示:
地区
税收收入Y
职工工资总额X1
地区生产总值X2
商品零售
价格指数X3
财政支出X4
北京市
1775.58
2847.49
10488.03
104.4
1959.29
天津市
546.26
737.23
6354.38
105.1
867.72
河北省
748.89
1174.5
16188.61
106.7
1881.67
山西省
566.49
944.08
6938.73
107.2
1315.02
内蒙古
464.45
638.49
7761.8
104.7
1454.57
辽宁省
1017.1
1352.21
13461.57
105.3
2153.43
吉林省
311.07
601.41
6424.06
106.2
1180.12
黑龙江省
420.21
972.68
8310
105.8
1542.3
上海市
2223.43
1745.54
13698.15
105.3
2593.92
江苏省
2278.71
2132.45
30312.61
104.9
3247.49
浙江省
1792.09
2359.05
21486.92
106.3
2208.58
安徽省
527.93
844.47
8874.17
106.3
1647.13
福建省
704.45
1148.23
10823.11
105.7
1137.72
江西省
357.96
573.25
6480.33
106.1
1210.07
山东省
1533.53
2294.49
31072.06
104.9
2704.66
河南省
742.27
1702.22
18407.78
107.5
2281.61
湖北省
537.21
1000.01
11330.38
106.3
1650.28
湖南省
486.31
1041.86
11156.64
105.6
1765.22
广东省
2864.79
3294.17
35696.46
106
3778.57
广西省
346.49
693.82
7171.58
107.6
1297.11
海南省
120.54
166.14
1459.23
106.7
357.97
重庆市
360.29
613.78
5096.66
105
1016.01
四川省
732.07
1381.42
12506.25
105.3
2948.83
贵州省
260.8
509.55
3333.4
107.2
1053.79
云南省
482.39
683.69
5700.1
106.1
1470.24
西藏
15.19
84.84
395.91
103.9
380.66
陕西省
455.6
856.18
6851.32
106.9
1428.52
甘肃省
162.8
454.58
3176.11
107.9
968.43
青海省
136.9
136.9
961.53
110.6
363.6
宁夏
172.21
172.21
1098.53
108.5
324.61
新疆
619.9
619.9
4203.41
108.5
1059.36
单位:
亿元
五.模型数据分析
我们先对数据进行多元线性回归分析。
利用Eviews软件的分析结果如下:
表1回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/25/11Time:
10:
36
Sample:
19812011
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-504.5077
4382.427
-0.115121
0.9092
X1
0.640028
0.148869
4.299268
0.0002
X2
0.009863
0.015230
0.647640
0.5229
X3
2.977086
40.79652
0.072974
0.9424
X4
0.096450
0.157278
0.613242
0.5450
R-squared
0.860603
Meandependentvar
766.5777
AdjustedR-squared
0.839157
S.D.dependentvar
713.9829
S.E.ofregression
286.3447
Akaikeinfocriterion
14.29896
Sumsquaredresid
2131825.
Schwarzcriterion
14.53025
Loglikelihood
-216.6339
F-statistic
40.12928
Durbin-Watsonstat
1.450522
Prob(F-statistic)
0.000000
从表一可见,解释变量系数检验只有X1是显著的,其他的解释变量均不显著。
从表中可见R^2=0.8606,R^2修正可决系数是0.8392,可决系数很高,F检验值为40.12928,明显显著。
但是t检验只有x1的系数检验显著,这些表明很可能存在严重的多重共线性。
计算各个解释变量的相关系数,得到下面的结果:
表二相关系数矩阵
变量
X1
X2
X3
X4
X1
1
0.8766313986
-0.384109550
0.8722603253
X2
0.8766313986
1
-0.332378039
0.9025993140
X3
-0.384109550
-0.332378039
1
-0.392546128
X4
0.8722603253
0.9025993140
-0.392546128
1
从相关系数矩阵可以看出,各个解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在严重的多重共线性。
下面我们修正多重共线性:
采用逐步回归的办法,去检验和解决多重共线性问题。
分别作Y对X1、X2、X3、X4的一元回归,结果如表三所示:
表三一元回归估计结果
以Y对X1的一元回归分析结果为例,如下:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/25/11Time:
10:
50
Sample(adjusted):
19812010
Includedobservations:
30afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-167.1299
85.55986
-1.953368
0.0608
X1
0.873029
0.067727
12.89035
0.0000
R-squared
0.855790
Meandependentvar
732.9443
AdjustedR-squared
0.850640
S.D.dependentvar
700.7662
S.E.ofregression
270.8264
Akaikeinfocriterion
14.10517
Sumsquaredresid
2053714.
Schwarzcriterion
14.19859
Loglikelihood
-209.5776
F-statistic
166.1611
Durbin-Watsonstat
1.432161
Prob(F-statistic)
0.000000
其他Y对X2X3X4同上。
我们得到以下的一元回归分析结果简图
表四回归分析结果简图
变量
X1
X2
X3
X4
参数估计值
0.873029
0.068735
-180.2494
0.712072
t统计量
12.89035
8.781758
-2.046480
8.626100
R^2
0.855790
0.726723
0.126192
0.719562
R^2修正
0.850640
0.717299
0.096061
0.709892
其中,加入X1的方程R^2最大,以X1为基础,顺次加入其他变量逐步回归,结果如下表所示:
表五加入变量X1后的回归结果
变量变量
X1
X2
X3
X4
R^2修正
X1,X2
0.673828
(5.1095)
0.015392
(1.29249)
0.8484
X1,X3
0.822817
(11.6305)
-0.63919
(-0.01589)
0.8394
X1,X4
0.679911
(5.233892)
0.154497
(1.264990)
0.8481
从上表知道,加入X1后的方程R^2修正有所提高,但是t参数检验不显著。
从相关系数可以看出,X2X3X4高度相关,这说明X2X3X4引起了多重共线性,予以剔除。
只有X1可以保留下来。
最后我们得到新的回归结果如下:
表六剔除多重共线性的线性回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/25/11Time:
22:
52
Sample:
19812011
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-130.4143
86.25420
-1.511976
0.1414
X
0.823249
0.064183
12.82654
0.0000
R-squared
0.850145
Meandependentvar
766.5777
AdjustedR-squared
0.844977
S.D.dependentvar
713.9829
S.E.ofregression
281.1159
Akaikeinfocriterion
14.17775
Sumsquaredresid
2291758.
Schwarzcriterion
14.27027
Loglikelihood
-217.7552
F-statistic
164.5201
Durbin-Watsonstat
1.426665
Prob(F-statistic)
0.000000
可知:
Y=-130.4143+0.8235X
t=(-1.511976)(12.82654)
R^2=0.850145R^2修正=0.844977F=164.5201DW=1.426665
这说明,在其他因素不变的情况下,当职工工资总额增加1亿元,税收收入平均要增加0.8235亿元。
由此可见逐步回归的结果实现了减轻多重共线性的目的。
异方差检验:
我们通过Eviews软件对上述修正了多重共线性的方程进行异方差检验,方法是:
Goldfeld-Quannadt检验
在Sample菜单里,分别将区间定义为1—12,20—31,再用OLS方法求得以下结果,见表七
表七样本区间为1—12的回归估计结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/25/11Time:
16:
14
Sample:
112
Includedobservations:
12
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
46.73683
28.74362
1.625990
0.1350
X
0.438572
0.051234
8.560236
0.0000
R-squared
0.879920
Meandependentvar
260.0050
AdjustedR-squared
0.867912
S.D.dependentvar
136.6348
S.E.ofregression
49.65848
Akaikeinfocriterion
10.79923
Sumsquaredresid
24659.65
Schwarzcriterion
10.88004
Loglikelihood
-62.79536
F-statistic
73.27764
Durbin-Watsonstat
2.487493
Prob(F-statistic)
0.000006
表八样本区间为20—31的回归估计结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/25/11Time:
16:
18
Sample:
2031
Includedobservations:
12
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-89.97212
346.1801
-0.259900
0.8002
X
0.821365
0.174735
4.700623
0.0008
R-squared
0.688433
Meandependentvar
1419.401
AdjustedR-squared
0.657277
S.D.dependentvar
765.4783
S.E.ofregression
448.1308
Akaikeinfocriterion
15.19906
Sumsquaredresid
2008212.
Schwarzcriterion
15.27988
Loglikelihood
-89.19435
F-statistic
22.09586
Durbin-Watsonstat
0.889670
Prob(F-statistic)
0.000841
求F统计量得到:
F=∑e2i^2/∑e1i^2=2008212/24659.65=81.43
在a=0.05下,F0.05(10,10)=2.98,因为F>F0.05(10,10)=2.98,所以拒绝原假设,表明模型存在异方差性。
下面介绍异方差修正:
运用加权最小二乘法(WLS)估计,我们选择权数w=1/X^2,下面给出用权数w=1/X^2,估计的结果:
表九估计结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/25/11Time:
16:
26
Sample:
19812011
Includedobservations:
31
Weightingseries:
1/X^2
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-68.29944
13.41950
-5.089565
0.0000
X
1.103009
0.121472
9.080382
0.0000
WeightedStatistics
R-squared
0.740875
Meandependentvar
125.4917
AdjustedR-squared
0.731940
S.D.dependentvar
167.5738
S.E.ofregression
86.76053
Akaikeinfocriterion
11.82652
Sumsquaredresid
218294.3
Schwarzcriterion
11.91904
Loglikelihood
-181.3111
F-statistic
82.45333
Durbin-Watsonstat
1.375329
Prob(F-statistic)
0.000000
UnweightedStatistics
R-squared
0.479046
Meandependentvar
766.5777
AdjustedR-squared
0.461082
S.D.dependentvar
713.9829
S.E.ofregression
524.1420
Sumsquaredresid
7967021.
Durbin-Watsonstat
0.673496
此结果就是消除了异方差后的结果,可以看出t检验和F检验均显著。
表九的估计结果如下:
Y^i=-68.299+1.1030Xi
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