《我国财政收入影响因素分析》_计量经济学论文(eviews分析)Word文档格式.docx
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令财政收入Y(亿元)为被解释变量,总税收收入X1(亿元)、国内生产总值X2(亿元)、其他收入X3(亿元)、就业人口总数为
X4(万人)为解释变量,据此建立回归模型。
二、数据收集
从《2010中国统计年鉴》得到1990
2009年每年的财政收入、总税收收入、国内生产总值工、其他收入和就业人口总数的统计数据
如下:
obs
财政收入Y
总税收收入X1
国内生产总值X2
其他收入X3
就业人口总数X4
1990
2937.1
2821.86
18667.8
299.53
64749
1991
3149.48
2990.17
21781.5
240.1
65491
1992
3483.37
3296.91
26923.5
265.15
66152
1993
4348.95
4255.3
35333.9
191.04
66808
1994
5218.1
5126.88
48197.9
280.18
67455
1995
6242.2
6038.04
60793.7
396.19
68065
1996
7407.99
6909.82
71176.6
724.66
68950
1997
8651.14
8234.04
78973
682.3
69820
1998
9875.95
9262.8
84402.3
833.3
70637
1999
11444.08
10682.58
89677.1
925.43
71394
2000
13395.23
12581.51
99214.6
944.98
72085
2001
16386.04
15301.38
109655.2
1218.1
73025
2002
18903.64
17636.45
120332.7
1328.74
73740
2003
21715.25
20017.31
135822.8
1691.93
74432
2004
26396.47
24165.68
159878.3
2148.32
75200
2005
31649.29
28778.54
184937.4
2707.83
75825
2006
38760.2
34804.35
216314.4
3683.85
76400
2007
51321.78
45621.97
265810.3
4457.96
76990
2008
61330.35
54223.79
314045.4
5552.46
77480
2009
68518.3
59521.59
340506.9
7215.72
77995
三、模型建立
1、 散点图分析
350000
300000
250000
200000
150000
X1X2X3X4
100000
50000
0 10000
30000
Y
70000
2、 单因素或多变量间关系分析
X10.9989134611
X20.9934790452
X30.8770144886
X40.9836027198
1
47853
90804
79564
41508
0.9989134611
0.9937402677
0.8556377347
0.9849352965
X1
18469
44782
93492
0.9934790452
0.8561835802
0.9862411656
X2
28471
80459
0.8770144886
0.8109403346
X3
50381
0.9836027198
X4
由散点图分析和变量间关系分析可以看出被解释变量财政收入
Y与解释变量总税收收入X1、国内生产总值X2、其他收入X3、就业人口总数X4呈线性关系,因此该回归模型设为:
Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+m
3、 模型预模拟
由eviews做ols回归得到结果:
DependentVariable:
YMethod:
LeastSquares
Date:
11/14/11 Time:
17:
51Sample:
19902009
Includedobservations:
20
Variable Coefficient Std.Error t
Statistic Prob.C 7299.523 1691.814 4.314614 0.0006
X1 1.062802 0.021108 50.34972 0.0000
X2 0.001770 0.004528 0.391007 0.7013
X3 0.873369 0.119806 7.289852 0.0000
X4
0.115975 0.026580
4.363160 0.0006
R
squared 0.999978Meandependentvar 20556.75
AdjustedR
squared 0.999972S.D.dependentvar 19987.03
S.E.ofregression 106.6264Akaikeinfocriterion 12.38886Sumsquaredresid 170537.9Schwarzcriterion 12.63779Loglikelihood
118.8886F
statistic 166897.9
Durbin
Watsonstat 1.496517Prob(F
statistic) 0.000000
Y=7299.523+1.062802X1+0.001770X2+0.873369X3-0.115975X4
(4.314614) (50.34972) (0.391007) (7.289852) (
4.363160)
R2=0.999978
四、模型检验
2
R=0.999972F=166897.9
D.W
=1.496517
1.计量经济学意义检验
⑴多重共线性检验与解决
求相关系数矩阵,得到:
CorrelationMatrix
41508 93492 80459 50381
发现模型存在多重共线性。
接下来运用逐步回归法对模型进行
修正:
①将各个解释变量分别加入模型,进行一元回归:
作Y与X1的回归,结果如下:
11/22/11 Time:
23:
02Sample:
Variable Coefficient Std.Error t
Statistic Prob.C
755.6610 145.2330
5.203094 0.0001
X1 1.144994 0.005760 198.7931 0.0000
squared 0.999545Meandependentvar 20556.75
squared0.999519S.D.dependentvar 19987.03
S.E.ofregression 438.1521Akaikeinfocriterion 15.09765Sumsquaredresid 3455590.Schwarzcriterion 15.19722Loglikelihood
148.9765F
statistic 39518.70
Watsonstat 0.475046Prob(F
作Y与X2的回归,结果如下:
06Sample:
Include
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