计量经济学课程论文影响我国财政收入因素的实证分析Word文件下载.docx
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全社会固定资产投资总额（亿元）
国内生产总值（现价）（亿元）
1980
571.7
1159.93
42361
910.9
4545.6
1981
629.89
1175.8
43725
961
4891.6
1982
700.02
1212.3
45295
1230.4
5323.4
1983
775.59
1367
46436
1430.1
5962.7
1984
947.35
1642.9
48197
1832.9
7208.1
1985
2040.79
2004.82
49873
2543.2
9016
1986
2090.73
2122
51282
3120.6
10275.2
1987
2140.36
2199.4
52783
3791.7
12058.6
1988
2390.47
2357.2
54334
4753.8
15042.8
1989
2727.4
2664.9
55329
4410.4
16992.3
1990
2821.86
2937.1
64749
4517
18667.8
1991
2990.17
3149.48
65491
5594.5
21781.5
1992
3296.91
3483.37
66152
8080.1
26923.5
1993
4255.3
4348.95
66808
13072.3
35333.9
1994
5126.88
5218.1
67455
17042.1
48197.9
1995
6038.04
6242.2
68065
20019.3
60793.7
1996
6909.82
7407.99
68950
22913.5
71176.6
1997
8234.04
8651.14
69820
24941.1
78973
1998
9262.8
9875.95
70637
28406.2
84402.3
1999
10682.58
11444.08
71394
29854.7
89677.1
2000
12581.51
13395.23
72085
32917.7
99214.6
2001
15301.38
16386.04
72797
37213.5
109655.2
2002
17636.45
18903.64
73280
43499.9
120332.7
2003
20017.31
21715.25
73736
55566.6
135822.8
2004
24165.68
26396.47
74264
70477.4
159878.3
2005
28778.54
31649.29
74647
88773.6
184937.4
2006
34804.35
38760.2
74978
109998.2
216314.4
2007
45621.97
51321.78
75321
137323.9
265810.3
2008
54223.79
61330.35
75564
172828.4
314045.4
2009
59521.59
68518.3
75828
224598.8
340902.8
2010
73210.79
83101.51
76105
278121.9
401202
3.3模型建立
以国家财政决算收入为被解释变量，国内生产总值（现价）、国家财政决算收入中各项税收、年末从业人员数、全社会固定资产投资总额作为解释变量建立线性回归模型：
Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+ui
其中，Yt——国家财政决算收入X1t——表示国内生产总值（现价）
X2t——国家财政决算收入中各项税收X3t——表示年末从业人员数
X4t——表示全社会固定资产投资总额
β0、β1、β2、β3、β4、β5——表示待定系数
ui——表示随机误差项
3.4回归模型
利用eviews软件，用OLS法回归可得如下结果
OLS回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/14/11Time:
11:
41
Sample:
19802010
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
2231.738
552.6750
4.038066
0.0004
X1
0.000957
0.007274
0.131554
0.8963
X2
1.064963
0.047751
22.30264
0.0000
X3
-0.041868
0.010683
-3.919010
0.0006
X4
0.022694
0.006526
3.477443
0.0018
R-squared
0.999857
Meandependentvar
16520.73
AdjustedR-squared
0.999835
S.D.dependentvar
22001.07
S.E.ofregression
282.4520
Akaikeinfocriterion
14.27158
Sumsquaredresid
2074258.
Schwarzcriterion
14.50287
Loglikelihood
-216.2096
Hannan-Quinncriter.
14.34698
F-statistic
45498.54
Durbin-Watsonstat
1.463028
Prob（F-statistic）
0.000000
=2231.738+0.000957X1+1.064963X2-0.041868X3+0.022694X4
t=（4.038066）（0.131554）（22.30264）（-3.919010）（3.477443）
R2=0.999857
=0.999835F=45498.54DW=1.463028
4模型检验
4.1经济检验
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，国家财政决算收入中各项税收每增长1%，平均来说国家财政决算收入中各项税收会增长0.096%；
在假定其他变量不变的情况下，年末从业人员数增长1%，平均来说国家财政决算收入会增长106.5%;
在假定其他变量不变的情况下，全社会固定资产投资总额增长1%，平均来说国家财政决算收入会降低4.19%；
在假定其他变量不变的情况下，国内生产总值（现价）增长1%，平均来说国家财政决算收入会增长2.27%。
这与理论分析与经验判断相一致。
4.2.统计检验
1）拟合优度检验
由3.4中数据可以得到R2=0.999857，修正的可决系数
=0.999835，这说明模型对样本的拟合很好。
2）变量的显著性检验（t检验）
分别针对H0：
βj=0（j=1，2，3，4，5），给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k=26的临界值tα/2（n-k）=2.056。
由3.4中数据可得
对应t统计量分别为4.038066，0.131554，22.30264，-3.919010，3.477443，其中
的t统计量绝对值大于2.056，都应当拒绝原假设，
的t统计量绝对值小于2.056，应该拒绝备择假设，也就是说国家财政决算收入，全社会固定资产投资总额，国内生产总值（现价）分别对被解释变量国家财政决算收入都有显著的影响，而年末从业人员数对被解释变量国家财政决算收入没有显著的影响。
3）方程的显著性检验（F检验）
针对H0：
βj=0（j=2，3，4，5），给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度k-1=4和n-k=26的临界值Fα（4，26）=2.74.由3.4中得到F=45498.54，由于F=45498.54>
Fα（4，26）=2.74，应拒绝原假设H0：
βj=0（j=2，3，4，5），说明回归方程显著，即国家财政决算收入，年末从业人员数，全社会固定资产投资总额，国内生产总值（现价）等变量联合起来对国家财政决算收入有显著影响。
5、多重共线性检验及其修正
5.1多重共线性检验
从回归结果的系数以及t值我们可以看出模型可能存在多重共线性，下面我们计算出解释变量的相关系数。
解释变量的相关系数矩阵如下：
变量
1.000000
0.993302
0.721214
0.979053
0.653618
0.991928
0.607997
由各相关系数值可知,解释变量之间都高度相关，模型存在严重的多重共线性。
5.2多重共线性的修正
采用逐步回归法，来检验并解决多重共线性问题。
分别作y对x1、x2、x3、x4的一元回归
一元回归估计结果
参数估计值
0.199456
1.
35062
1.239298
0.314516
t统计量
40.02286
220.1308
4.467883
47.46135
R2
0.982218
0.999402
0.407704
0.987290
0.981604
0.999381
0.387280
0.986851
可见加入X2的修正可决系数最大，应该以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归。
加入新变量的回归结果
（一）
X2,X1
-0.029179
（-4.975477）
1.298576
（39.24898）
0.999660
X2,X3
1.154375
（280.8435）
-0.050510
（-7.188511）
0.999775
X2,X4
0.995435
（31.40165）
0.039243
（4.440459）
0.999624
比较可得，当加入X3时方程的
改进最大，而且个参数的t检验显著，因此选择保留X3，再继续加入其他新变量逐步回归。
加入新变量的回归结果
（二）
X2,x3,x1
-0.002932
（-0.343420）
1.169445
（26.52868）
-0.046957
（-3.735682）
0.999767
X2,x3,x4
1.070374
（44.93790）
-0.040765
（-6.268515）
0.022562
（3.564277）
0.999841
在加入X2、X3的基础上加入X4后方程的
有所改善，且各个参数的t检验均显著，所以应当保留X4。
加入新变量的回归结果（三）
X2,x3,x4,x1
（0.131554）
（22.30264）
（-3.919010）
（3.477443）
当加入X1时，
没有提高，其参数的t检验不显著。
因此去除X1
最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为：
=2178.690+1.070374X2-0.040765X3+0.022562X4
t=（5.872354）（44.93790）（-6.268515）（3.564277）
=0.999841F=62956.07DW=1.470169
6异方差检验及其修正
6.1异方差检验
6.1.1绘制e2对X2、X3、X4的散点图
从图上看，散点集中于左下角，模型可能存在异方差。
下面我们运用其他方法进一步检验模型的异方差是否存在。
6.1.2Goldfeld-Quanadt检验
由于n=31删除四分之一的观测值，也就是大约7个观测值，余下部分平分得到两个样本区间：
1980~1991和1999~2010，它们的样本个数均为12个，即n1=n2=12。
采用OLS进行估计。
13:
53
19801991
12
-787.7499
299.0150
-2.634483
0.0300
0.370479
0.089751
4.127868
0.0033
0.039131
0.007550
5.183180
0.0008
0.042018
0.054456
0.771589
0.4625
0.992545
1999.403
0.989749
697.8872
70.65790
11.61478
39940.31
11.77641
-65.68867
11.55494
355.0346
2.502786
55
19992010
9743.162
14283.10
0.682146
0.5144
1.119609
0.057258
19.55373
-0.150443
0.200618
-0.749897
0.4748
0.012428
0.012368
1.004818
0.3444
0.999834
36910.18
0.999771
23848.43
360.5755
14.87448
1040118.
15.03612
-85.24689
14.81464
16037.13
2.290085
有结果计算F统计量：
F=
=
=26.04181
判断
在α=0.05下，分子分母的自由度都是（31-7）/2-4=8，查F分布表得到临界值F0.05（8，8）=3.44，因为F=26.04181>
F0.05（8，8）=3.44，所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。
6.1.3White检验
使用EViews得到以下结果：
HeteroskedasticityTest:
White
28.71478
Prob.F（9,21）
Obs*R-squared
28.67028
Prob.Chi-Square（9）
0.0007
ScaledexplainedSS
22.91936
0.0064
TestEquation:
RESID^2
16:
49
-1108436.
685409.8
-1.617187
0.1208
290.0531
148.9116
1.947821
0.0649
X2^2
0.005415
0.002285
2.369923
0.0274
X2*X3
-0.004624
0.0022
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