《我国财政收入影响因素分析》-计量经济学论文(eviews分析)要点Word下载.doc

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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

2、单因素或多变量间关系分析

Y

X1

X2

X3

X4

1

0.998913461147853

0.993479045290804

0.877014488679564

0.983602719841508

0.993740267718469

0.855637734744782

0.984935296593492

0.856183580228471

0.986241165680459

0.810940334650381

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：

3、模型预模拟

由eviews做ols回归得到结果：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

11/14/11Time:

17:

51

Sample:

19902009

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

7299.523

1691.814

4.314614

0.0006

1.062802

0.021108

50.34972

0.0000

0.001770

0.004528

0.391007

0.7013

0.873369

0.119806

7.289852

-0.115975

0.026580

-4.363160

R-squared

0.999978

Meandependentvar

20556.75

AdjustedR-squared

0.999972

S.D.dependentvar

19987.03

S.E.ofregression

106.6264

Akaikeinfocriterion

12.38886

Sumsquaredresid

170537.9

Schwarzcriterion

12.63779

Loglikelihood

-118.8886

F-statistic

166897.9

Durbin-Watsonstat

1.496517

Prob（F-statistic）

0.000000

（4.314614）（50.34972）（0.391007）（7.289852）（-4.363160）

四、模型检验

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

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:

11/22/11Time:

23:

02

-755.6610

145.2330

-5.203094

0.0001

1.144994

0.005760

198.7931

0.999545

0.999519

438.1521

15.09765

3455590.

15.19722

-148.9765

39518.70

0.475046

作Y与X2的回归，结果如下:

06

-5222.077

861.2067

-6.063674

0.207689

0.005548

37.43267

0.987317

0.986612

2312.610

18.42478

96267005

18.52435

-182.2478

1401.205

0.188013

作Y与X3的回归，结果如下:

08

2607.879

773.9988

3.369358

0.0034

10.03073

0.294311

34.08209

0.984740

0.983893

2536.645

18.60971

1.16E+08

18.70929

-184.0971

1161.589

1.194389

作Y与X4的回归，结果如下:

-272959.3

37203.65

-7.336894

4.097403

0.518467

7.902918

0.776276

0.763846

9712.824

21.29492

1.70E+09

21.39449

-210.9492

62.45611

0.157356

②依据可决系数最大的原则选取X1作为进入回归模型的第一个解释变量,再依次将其余变量分别代入回归得:

作Y与X1、X2的回归，结果如下

09

-188.4285

239.0743

-0.788159

0.4415

1.281594

0.049472

25.90568

-0.025055

0.009029

-2.774908

0.0130

0.999687

0.999650

374.0345

14.82405

2378330.

14.97341

-145.2405

27118.20

0.683510

作Y与X1、X3的回归，结果如下

10

-351.1054

83.15053

-4.222527

0.992813

0.018707

53.07196

1.356936

0.165109

8.218410

0.999908

0.999898

202.1735

13.59361

694859.9

13.74297

-132.9361

92839.33

1.177765

作Y与X1、X4的回归，结果如下

11853.46

1824.522

6.496748

1.185886

0.006645

178.4608

-0.186645

0.026984

-6.917003

0.999881

0.999867

230.8464

13.85886

905931.0

14.00822

-135.5886

71206.90

1.459938

③在满足经济意义和可决系数的条件下选取X3作为进入模型的第二个解释变量,再次进行回归则:

作Y与X1、X3、X2的回归，结果如下

13

-76.04458

100.1724

-0.759137

0.4588

1.085924

0.029801

36.43881

1.210853

0.133444

9.073877

-0.014073

0.003944

-3.567901

0.0026

0.999949

0.999939