《我国财政收入影响因素分析》计量经济学论文eviews分析Word文档下载推荐.docx
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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
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925.43
71394
2000
13395.23
12581.51
99214.6
944.98
72085
2001
16386.04
15301.38
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1218.1
73025
2002
18903.64
17636.45
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73740
2003
21715.25
20017.31
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1691.93
74432
2004
26396.47
24165.68
159878.3
2148.32
75200
2005
31649.29
28778.54
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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
350000
300000
250000
50000
2、单因素或多变量间关系分析
Y
X1
0.9989134611
X2
0.9934790452
X3
0.8770144886
X4
0.9836027198
1
47853
90804
79564
41508
0.9937402677
0.8556377347
0.9849352965
18469
44782
93492
0.8561835802
0.9862411656
28471
80459
0.8109403346
50381
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：
Y01X12X23X34X4
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.Errort-Statistic
Prob.
C
7299.523
1691.8144.314614
0.0006
1.062802
0.02110850.34972
0.0000
0.001770
0.0045280.391007
0.7013
0.873369
0.1198067.289852
-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
Y7299.5231.062802X10.001770X20.873369X30.115975X4
（4.314614）（50.34972）（0.391007）（7.289852）（-4.363160）
R20.999978R20.999972F16689.97D.W1.496517
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
0.005760198.7931
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DependentVariable:
YMethod:
06
19902009Includedobservations:
Std.Error
t-Statistic
-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
773.99883.369358
0.0034
10.03073
0.29431134.08209
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
0.5184677.902918
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
0.04947225.90568
-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
0.01870753.07196
1.356936
0.1651098.218410
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DependentVariable:
10Sample:
11853.46
1824.5226.496748
1.185886
0.006645178.4608
-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
0.02980136.43881
1.210853
0.1334449.073877
-0.014073
0.003944-3.567901
0.0026
0.999949
0.999939
155.5183
13.10826
386975.0
13.30741
-127.0826
104602.9
1.196933
X3、X4的回归，结果如下
6781.764
1024.7456.618003
1.068642
0.01451473.62764
0.891069
0.1079498.254551
-0.107639
0.015451-6.966675
0.999977
0.999973
S.E.ofregressi
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