《我国财政收入影响因素分析》计量经济学论文eviews分析Word格式文档下载.docx

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二、预设模型

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

350000

300000

250000

50000

2、单因素或多变量间关系分析

丫

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

丫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.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

Y

1.062802X1

0.001770X2

0.873369X3

0.115975X4

（4.314614）

（50.34972）

（0.391007）

（7.289852）

（-4.363160）

R2

—2

R0.999972F

166897.9DW1.496517

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

06

Std.Error

t-Statistic

-5222.077

861.2067