财政收入因素回归分析文档格式.docx

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1980

1159.93

33.53

1981

1789.21

138.22

1985

2004.82

147.70

696.06

205.21

1990

2937.10

400.00

716.00

159.01

1991

3149.48

406.36

731.13

187.28

1992

3483.37

705.93

720.78

212.75

1993

4348.95

1081.48

678.60

256.47

1994

5218.10

2308.34

708.49

272.68

1995

6242.20

2602.33

878.44

291.83

1996

7407.99

2962.81

968.48

301.84

8651.14

3283.92

963.18

319.49

1998

9875.95

3628.46

925.54

313.04

1999

11444.08

3881.87

811.41

562.23

2000

13395.23

4553.17

999.63

750.48

1001

16386.04

5357.13

2630.87

840.52

2002

18903.64

6178.39

3082.79

704.27

2003

21715.25

7236.54

2919.51

923.13

2004

26396.47

9017.94

3957.33

1043.77

2005

31649.29

10792.11

5343.92

1066.17

2006

38760.20

12784.81

7039.60

1141.78

2007

51321.78

15470.23

8779.25

1432.57

2008

61330.35

17996.94

11175.63

1769.95

2009

68518.30

18481.22

11536.84

1483.81

注：

以上资料来源：

《中国统计年鉴》，2010年

建立图形

其中，设Y—财政收入（单位：

—国内增值税收入（单位：

—企业所得税收入（单位：

—关税收入（单位：

因此，对财政收入、国内增值税、企业所得税、个人所得税作散点图，图形如下：

图一：

财政收入和国内增值税的散点图

由图一可以看出，财政收入和国内增值税的变化趋势是线性的，随着国内增值税的增长，财政收入也随之增长。

图二，财政收入和企业所得税的散点图

由图二可以看出，财政收入和企业所得税的线性关系不明显，但从总体上看，还是存在线性关系。

图三，财政支出和关税的散点图

由图三可以看出，财政支出和个人所得税存在线性关系，两者呈同向增长。

因此，综合三个散点图的分析，我们可以认为国财政收入、国内增值税、企业所得税、个人所得税存在线性关系，建立模型为三元线性回归模型：

四，估计参数

（一），参数估计

表2以下数据应用eviews输出的结果

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/26/10Time:

14:

15

Sample:

115

Includedobservations:

115

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

848.2197

491.0473

1.727369

0.1182

X1

1.673693

0.249746

6.701593

0.0001

X2

-0.252938

0.928294

-0.272476

0.7914

X3

7.131234

3.007514

2.371140

0.0418

R-squared

0.970051

Meandependentvar

5158.105

AdjustedR-squared

0.960069

S.D.dependentvar

3351.326

S.E.ofregression

669.6901

Akaikeinfocriterion

16.09917

Sumsquaredresid

4036364.

Schwarzcriterion

16.27300

Loglikelihood

-100.6446

F-statistic

97.17182

Durbin-Watsonstat

1.093818

Prob（F-statistic）

0.000000

根据上表的估计结果可得到以下回归模型：

=848.2197+1.673693X1—0.252938X2+7.131234X3

t（1.727369）（6.701593）（-0.272476）（2.371140）

=0.970051

=0.960069F=97.17182DW=1.093818

（二），经济意义检验

=1.673693，

=7.131234，表明我国财政收入增加与国内增值税、关税呈同向增长，回归系数的符号都与经济理论和人们的经验期望值相符合。

=—0.252938，说明我国财政收入随着企业所得税的增加而减少，该回归系数的符号都与经济理论和人们的经验期望值也相符合。

1、统计检验

（1）拟合优度检验

由表2可得到样本可决系数为

=0.970051

同时，修正样本可决系数为

=0.960069

计算结果表明，估计的样本回归方程较好的拟合了样本观测值。

（2）F检验

由表2可得到F统计值为F-statistic=97.17182，说明总体回归方程是显著的，另外，由于F统计值的P值为0，小于0.05，也可以说明总体回归方程式显著的，即国财政收入增加与国内增值税、关税、企业所得税之间存在显著的线性关系。

（3）t检验

有表2可知

、

统计量的P值均小于0.05，说明国内增值税、关税对我国财政收入有显著影响。

但是

，企业所得税就不显著。

2、多重共线性检验

（1）参数估计值的统计检验

两个解释变量的相关性检验

Y

1.000000

0.686557

0.851420

0.974173

0.749662

0.703918

0.905056

由上表可以看出，解释变量之间高度相关，即模型中存在多重共线性。

为了检验和处理多重共线性，采用修正Frisch法（逐步回归法）：

1对Y分别关于

作最小二乘回归，得

表3关于Y对X1的最小二乘回归

15:

08

15

1550.529

334.0969

4.640955

0.0007

2.190577

0.153093

14.30880

0.0000

0.949013

0.944378

790.3876

16.32356

6871838.

16.41048

-104.1032

204.7418

0.828413

=1550.529+2.190577X1

=0.949013

=0.944378t（4.640955）（14.30880）

表4关于Y对X2的最小二乘回归

133.6961

1676.945

0.079726

0.9379

7.424017

2.258663

3.286908

0.0072

0.495500

0.449636

2486.232

18.61556

67994820

18.70248

-119.0012

10.80376

0.460829

0.007244

=133.6961+7.424017X2

=0.495500

=0.449636t（0.079726）（3.286908）

表5关于Y对X3的最小二乘回归

16

-237.3003

868.8079

-0.273133

0.7898

22.30840

3.160697

7.058062

0.819127

0.802684

1488.667

17.58979

24377420

17.67670

-112.3336

49.81623

1.355178

0.000021

=-237.3003+22.30840X3

=0.819127

=0.802684t（-0.273133）（7.058062）

由以上表格可以看出，第一个回归方程的拟合优度

=0.949013，是拟合优度最大的一个回归方程，由此可知，国内增值税是最重要的解释变量，所以，选取第一个回归方程为基本回归方程。

2加入国内所得税X1，对Y关于X1、X3作最小二乘回归，得

表6关于Y对X1、X3的最小二乘回归

26

778.4393

399.1126

1.950425

0.0797

1.664228

0.235592

7.064020

6.776415

2.582446

2.624029

0.0254

0.969804

0.963765

637.9389

15.95354

4069661.

16.08391

-100.6980

160.5871

1.056090

Y=778.4393+1.664228X1+6.776415X3

可以看出，加入X3后，拟合优度

和

均有所增加，参数估计值的符号也正确，并且没有影响到X1系数的显著性，所以在模型中保留X3。

3加入国内增值税X2，对Y关于X1、X2、X3作最小二乘回归，得

表7关于Y对X1、X2、X3的最小二乘回归

48

=848.2197+1.673693X1-0.252938X2+7.131234X3

可以看出，加入X2后，拟合优度

均有所增加，参数估计值的符号也正确，并且没有影响到X1，X3系数的显著性，但是，X2系数不显著，略去。

综上所述，得到Y关于X1、X3的回归方程，其中的常数项不显著，略去常数项，得到回归方程

=1.673693X1+7.131234X3

t（6.701593）（2.371140）

该模型中系数均显著且符号正确，虽然解释变量之间存在高度线性关系，但多重共线性并没有造成不利后果，所以，该模型是较好的国内财政收入方程。

3、异方差检验（怀特检验）

表8对上述回归方程进行White检验

WhiteHeteroskedasticityTest:

0.768088

Probability

0.601050

Obs*R-squared

4.605507

0.465892

TestEquation:

RESID^2

16:

06

419921.6

763907.1

0.549702

0.5996

2068.031

2716.542

0.761273

0.4714

X1^2

0.101286

0.477686

0.212035

0.8381

X1*X3

-8.450734

16.27868

-0.519129

0.6197

-12396.62

21890.98

-0.566289

0.5889

X3^2

49.16701

95.06987

0.517167

0.6210

0.354270

313050.8

-0.106966

463842.8

488020.4

29.33814

1.67E+12

29.59889

-184.6979

F