1、计量经济学作业建立多元线性回归模型 税收与三大产业的关系模型目录 21.研究背景 42.数据的搜集 53.建立多元线性回归模型 53.1模型估计 53.2模型检验 103.2.1经济意义检验 103.2.2拟合优度检验 113.2.3.F检验 113.2.4 t检验 113.2.5多重共线性检验 113.2.6自相关性检验 173.2.7自相关的修正 183.2.8 异方差性检验 193.2.9异方差的修正 234结论 285参考文献 291.研究背景 税收是调控经济运行的重要手段。经济决定税收,税收反作用于经济。税收作为经济杠杆,通过增税与减免税等手段来影响社会成员的经济利益,引导企业、个人
2、的经济行为,对资源配置和社会经济发展产生影响,从而达到调控宏观经济运行的目的。政府运用税收手段,既可以调节宏观经济总量,也可以调节经济结构。我国税收收入增长率在“下降”,而“质量”却在“提高”。财政部税政司发布的“2013年一季度税收收入情况分析”显示,2013年一季度全国税收总收入完成27399.20亿元,比去年同期增加2418.96亿元,增长10.3%.从中可以看出,一季度的税收收入增长速度改变了以往税收收入超GDP较多的增长形势,呈现低速增长的态势。近年来,我国大力发展的高新技术产业、金融业、物流业三大支柱产业,成为纳税大户排行榜上最引人注目的三大集团军。这三大产业名家荟萃,在本届的三大
3、排行表上纷纷崭露头角。因此,税收与三大产业的发展有着密不可分的联系,本文将用计量经济学的有关方法来建立具体模型探究它们之间的具体关系。2.数据的搜集1993-2012年中国税收收入与三大产业数据统计:单位:亿元年份税收收入Y第一产业X1第二产业X2第三产业X319932990.175342.29102.27337.09919943296.915866.611699.59357.37619954255.36963.76316454.4311915.7319965126.889572.69522445.416179.7619976038.0412135.8128679.4619978.461998
4、6909.8214015.3933834.9623326.2419998234.0414441.893754326988.1520009262.814817.6339004.1930580.47200110682.5814770.0341033.5833873.44200212581.5114944.7245555.8838713.95200315301.3815781.2749512.2944361.61200417636.4516537.0253896.7749898.9200520017.3117381.7262436.3156004.73200624165.6821412.737390
5、4.3164561.29200728778.542242087598.0974919.28200834804.3524040103719.588554.88200945621.9728627125831.4111351.9201054223.7933702149003.4131340201159521.5935226157638.8148038201273210.7940533.6187581.41730873.建立多元线性回归模型3.1模型估计新建一个excel文档,将数据编辑入excel文档,进入Eviews软件包,键入file/open/foreign data as Workfile,
6、将excel文档导入Eviews,再进行回归分析的结果:(命令:LS Y C X1 X2 X3)输入命令(scat X1 Y)、(scat X2 Y)、(scat X3 Y)得到如下的散点图:估计结果为i=1755.421-0.79X1i+0.215X2i+0.355X3i (1.7731) (-4.6973) (2.4552) (4.6580)R2=9985 F=3588.752 DW=1.5649括号内为t统计量值。3.2模型检验3.2.1经济意义检验 我国税收收入与第一产业呈负相关,当第二产业和第三产业保持不变时,第一产业增加1个单位,我国税收收入减少0.79个单位;我国税收收入与第二产
7、业、第三产业呈正相关,当第一产业和第三产业保持不变时,第二产业增加1个单位,我国税收收入将增加0.215个单位;当第一产业和第二产业保持不变时,第三产业增加1个单位,税收收入将增加0.355个单位。3.2.2拟合优度检验由R2=0.9985,r-2=0.9982与1十分接近,说明其拟合优度很好。3.2.3.F检验针对H0: 1=2=3=0,给定显著性水平=0.05在分布表中查出自由度为3和17的临界值F0.05(3,11)=3.59。由于F=3588.7523.59,应拒绝原假设H0,说明回归方程显著,即第一产业(X1)、第二产业(X2)、第三产业(X3)对我国税收收入(Y)有显著影响。3.2
8、.4 t检验分别针对H0:j=0(j=1,2,3),给定显著性水平=0.05,查t分布表得自由度为,临界值t0.025(17)=2.110。对应的统计量分别为-4.6973, 2.4552,4.6580,|t1|t0.025(17)=2.11,t1不能通过显著性检验,t2,t3,t0.025(17)=2.11通过显著性检验。3.2.5多重共线性检验(1)税收与三大产业的回归模型:i=1755.421-0.79X1i+0.215X2i+0.355X3i (1.7731) (-4.6973) (2.4552) (4.6580)R2=0.9985 F=3588.752 DW=1.5649由图表看出,
9、可决系数非常高,而X1,X3的t值不显著,可以推测出现该模型出现了严重的多重共线性。对所有变量进行相关性检测,得到下图:(2) 采用逐步回归的方法来解决多重共线性的问题先对变量逐个进行回归,可得X2的可决系数最大,从而得到最优简单回归方程Y=f(X2).于是,在保留第二产业X2变量的情况下,依次加入其他变量:命令:LS Y C X2回归结果为:=-4525.414+0.3989X2(-6.4752) (47.9063)R2=0.9922 DW=0.3550 括号内为t统计量值LS Y C X1 X2回归结果为:i=1833.649-1.0675X1+0.5985X2 (1.2440) (-4.
10、5650) (13.5749)R2=0.9965 DW=1.067954 括号内为t统计量值命令: LS Y C X2 X3回归结果为:(-3.5103) (-0.5170)(4.5248)R2=0.9965 F=2399.215 DW=0.6524括号内为t统计量值命令:LS Y C X1 X2 X3回归结果为:i=1755.421-0.7901X1+0.2149X2+0.3547X3 (1.7731) (-4.6973) (2.4552) (4.6580)R2=0.9985 F=3588.752 DW=1.5649括号内为t统计量值结果分析:1)在最优简单回归方程Y=f(X2)中引入变量X
11、1,R2由0.9922提高到0.9965,进行t检验(X1)不显著,可能是“多余变量”,暂时删除。2)模型中引入X3,R2没有太大变化,进行t检验(X3)较显著。从经济理论分析,X3应该是重要因素,且X2与X3不大相关,因此可能是“有力变量”,暂时给予保留。得到如下结论:回归模型以Y=f(X2,X3)为最优模型 i=-2379.582-0.0526X2+0.4819X3 (-3.5103) (-0.5170) (4.5248)R2=0.996470 F=2399.215 DW=0.6524括号内为t统计量值3.2.6自相关性检验(1)图示法在OLS对话框中,键入:LS Y C X2 X3得下图
12、:在窗口中点击“View/Actual,Fitted,Residual/ Actual,Fitted,Residual Graph”得到残差图,如下:由图可知,残差的序列图是循环型的,et不是频繁改变符号,而是连续几个正值后连续几个负值再又连续几个正值,表明存在正相关。(2)DW检验根据前图估计的结果 DW=0.6524,给定显著性水平=0.05,查DW表,因为T=20,解释变量的个数k为2,得下限临界值dl=1.20,上限临界值du=1.41。因为0DW=0.6524dl=1.20,表明存在正自相关。3.2.7自相关的修正广义差分法:在命令行中输入:LS Y1 C X2 X3 AR(1),得
13、下图:其中,DW=1.7888,和之前的DW=0.6524比起来有了较大提高,但给定显著性水平=0.05时,du=1.41DW=0,65244-du这表明随机干扰项存在非自相关性。3.2.8 异方差性检验(1)图形分析检验分别观察税收收入(Y)与第二产业(X2)、第三产业(X3)的相关图:(命令:SCAT X2 Y / SCAT X3 Y)由散点图可知,随着我国税收收入的增加,第二、三产业产值水平不断提高,但离散度也随之扩大。这说明税收第二、三产业间存在递增的异方差性。在多重共线性检验时已确定了最优模型Y=f(X2,X3),确认我国税收收入第一产业相关关系不明显。(2)White检验 建立回归
14、模型:LS Y X2 X3,回归结果如下图: 在方程窗口上点击“viewresidual diagnosticsHeteroskedasticity Tests”,选择white,检验结果如下所示:其中F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平=0.05,由于20.05(5)=11.07nR2=10.5426,所以不存在异方差性。3.2.9异方差的修正(1)确定权数变量取以下三种形式作为权数变量:W1=1/xi1/2 w2=1/|ei| w3=1/ei2生成权数变量:GENR W1=1/X20.5 GENR W2=1/X30.5 GENR W3=1/ABS(RESID) GENR W4=1/RESID2 (2)利用加权最小二乘法估计模型在Eviews命令窗口中键入:LS(W=W1) Y C X2 X3得下图:在Eviews命令窗口中键入:LS(W=W2) Y C X2 X3得下图:在Eviews命令窗口中键入:LS(W=W3) Y C X2 X3得下图:在Eviews命令窗口中键入:LS(W=W4) Y C X2 X3得下图:经估计检验发现用权数W4的效果最好。(3)进行White检验,观察异方差的调整情况,下图所对应的White检验显示,P
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