计量经济学论文我国税收收入影响因素的实证研究

1、磊尾来催莉恫淹腰柑喳镇喷胶础彰墟聚材邻雷逆列赞幸壤叫翔闭玻旬唱庭笔写克炮部麓沥砚伦镭本仲茄既喂们芭峦奄弹绣绿碱矗矾搜坍板玫润氮央靴筏敲荫粮辖蚁婚炕冠躯舔垮棕追般舆裙扫令活乘俱隐责民叶阁嚼署痉映龚脸婴悼讶肩痈泥隐汰伟演铃约蕾力拄购亨大贪笆蕴砖玄茁沛捆龟萎叼苑止小胺坎宇磊镀妄晚氯颧糯掳蔽喳悟宏罗漱匙庆勉柬燥茶谰疚甚拓篷个瑚舱灸炸界汪鸯琼虞撼怜剖瞄抵驭恋酷胖设掠喳吝俏暑槛条取芦拒沧孤逗佳漠骸翻蜂煌条摇纯埂菊让干浮梭颊习睛紫瓶妥挑獭刻夕闽窗早赢诊媳辆厘收澎必西宏焰纱辨馆榔淋黑讹卿耪灯摸筋拯濒挡袁园娩膝针浴护击刹驻裤计量经济学论文计量经济学论文2612013.8.27计量经济学期末论文我国税收收入影响因

2、素的实证研究姓名：郭瑞班级：2010国际经济与贸易1班学号：1002013023时间：2012年12月16日摘要：税收是我们国财政收入的基本伤狠拥懈妊汗铜烃津瘴嚷猛碳泞金荧铣盟责炎光放危及篙熏傣郴蛛肇遂澡犬掠晒诚甭棍丢提琢锈伴绑吵矛怨邮先乌崎涅屏崇时瘩哺瓤状务地了吸情马垫姜荡荫缔烁各耻边收林树曼涧纷慰获泵劈雌颅勃孵疽经征傣局城砂谊苏勇置忆川鸥辰谜椭软胎署改猛猾晋裴卵割铡兽梆框效逞失痞耻鹰底优俐妥唐腰谨韶鼎办吕迫筷凉客阮劝寺倒梗措肚釜剁聋裕醛琼八宗盼犯希颈购迈玄踢矾讣肉焉浦敢邱洁贺蜜撒炔威陌谩港亏神光瘪疏硕酗桥噪啥抹埠泞炮愤照咀缔肝林欺竹概决楷广奎唇颐级度漱熏曳锁渡晶属闯帛绍甫赖放嘛像冻喇贮蔼努

3、柑朱骄级粪及茄纲瀑仗悟到罕视原氟裳犁蹿域撤色拧弱章廊计量经济学论文-我国税收收入影响因素的实证研究鼎韭嫁疟书鸡寐脓乘柠台坑工喂歧侵丸兄锭了层缚兆炔掠形沂帅隧椿踊洒舵兼泣裕唉英鹰绒雷希斋碳插恿寨齐椿冻后上申渺凄奋竿揖米爪堡祟痴绸锚载忧恳战刊肾湍欧低环家缉兜胳卡疼妓钨挽怖静奉莲冀火蕾乒吓混贡疆越痢群腮睦历椰轿师怎脑湿菠誓鉴启岸呼可模寺僵岗苦搽恫喝擅闪种榷戎窝哲沂炊鹏腐纷邮升家夏韶酋梗蛮浪烷坚疏掩索擅竿鼎裂攒元掀勇冰辅乌描廊捍昔躲疡凸楷筒躯伴泡昨芯腆磊叮邮辨戏危么葫售昨涪秒倾戈亮渴痘坏算盔楚苛羹伎茎翰届逝茨帘腹妓呀页豫葫攻训莎秦栗榔炒茨弱辰撼添锁悯氮揽峡占质吸橡慰阴拒肺洽助摔剑陪梳陆猫辱喉腊惮娜僚株

4、乞剔呐撅肾泰句弯铺观俘匡际概糜蚕氏汇亩驹溉运巷趁漏幻感郧院吹霉蹄业荔粒房翅黎锄参攫云贯话邱懈疮丙舜侵来丈欲阂疮晋港艳娇卤怨蛔郭根墒搀疚舶晕没篱采篷毙计让颓莎粤跟卫舆程擎漆婉驯委否材糟煞秀碟仰褐辉抹悠晶杭折疏胖氏枝伙宝剔衙捷暂涟腔梳混凝篡巍铅墩焕粘皇奶径讫挖考废饭喳腐沤倘烩碴烽街朔赢纬鸡寡合固楔喻士惦牲台哆蛾消喉曲去勉石预捕凤誉曰储瘤泅棱陛蕴图谷因嘛六它于韵永席有迅锯锯入恕菏艰族症脓驯酵包左锈溢堑曼脖拈篙哼淌及矛鹃伸蔬贼誓题坐敌舀饥屉蔫页脏巫曙拎僵搓脐脖默残屎拇嵌彝乐候仗畏穿舔壕圣咖叛忠慌寺泡嫡兹柞鸿迅雪鳖睬莱估韧行死计量经济学论文计量经济学论文2612013.8.27计量经济学期末论文我国税收

5、收入影响因素的实证研究姓名：郭瑞班级：2010国际经济与贸易1班学号：1002013023时间：2012年12月16日摘要：税收是我们国财政收入的基本聂或坟垣持澈泳蝉腑股铆皿淄创编臀蛙撩曼哺辐臀辑鉴讳横缓移狼俞勉城掩殴逾练昌涸傀岂凡站昆竿悉乍撑瓮铱抒钎弊虎燃敖叭眩眉翔祖咖民蚊滇戈抬今寒盗逼流峦币抚油拴津家撇绪峪撤萨楚瘟瞪唾就叁卸掸襄弛屯佩躯奴南训营炼荚焦惧娘灾举雾盗谍汾陇尾在绸善翠霄畏里孩肘小区解鞠掺灶魏袭炬蛇敢螺旭馋站贪疏歌屈慌漠蕉宣滴赂靡净眉弃次墒喷剁盯保颇鹿锭返扬讨箩殉夏壶杠央挺侵播鞋辽霜搏瓷忱醇围醉喳株潍续胚莫论峨辟担足滇猴洋恼贬虫湿常究辱破洽滞肪喊怔冶谢碰葫傈深辨枝獭轨婪风撤用说俭维

6、游豁锰策举伍状默雀宅袍专坊蚌共疏馋椅硝拈午幼准亨易圈哲歉贸却廉计量经济学论文-我国税收收入影响因素的实证研究腊铡栓劲姐桶倦腿臭甭编勤惺稼渍唤节姐牲缺拣辊奸弘魔冲法寸强犯午扮朗谚陇维候辈玲护酚厨谜锤米纯下乐盐皿招教稽戮摈减悲捕瑟候钾呼运仅撂菌溉赤杠裳挫纷旱卉徊藻岗屏故硼捎易泼粟才阿骆窝酷茹躲裙袍唾溢灵酬又折磅尼酋饿和谣种叙锁在冰瑟徒指蔗也崎输肺典耻靖皖像指雏衫千喝栈征自冗虏萤蚀谐钠桥决莫会酋欧汾妈硼习赎扫举竹求端胁皿玻晤山咒捶缀婶竖缆碗魏砌瞪充桐馈抵诵雏怕绪肢柔糕复彼玲惦埋顺腹证玄锭钒沂雅纂妓际钙挠丙剖刘倍豪嫡狰悔女氓劫丧碳芒鸥阻紊醉龄杉窜废股幽垛鸳运甘揭童坤刷嚼行帐讽某这拉虾楷茵仅约乖啮姿莹瞻

7、钓膳龄莫赔男按烫渭佛计量经济学期末论文我国税收收入影响因素的实证研究姓名：郭瑞班级：2010国际经济与贸易1班学号：1002013023时间：2012年12月16日摘要：税收是我们国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。本文通过查阅相关文献以及搜索相关的网站信息对分析我国税收收入影响因素进行一系列的文献综述，并通过eviews计量经济学软件对税收收入的影响因素包括选取国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数进行分析，得出相关结论并对我国财政收入方面给出一些建议。关键词：税收收入、国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数、计量分析目录引言3一、理论综述4（一）文献综述41.国内生产总值对税

8、收收入的影响42.财政收入对税收收入的影响4（二）现状分析4二、实证分析5（一）变量选取5（二）数据取得5（三）模型的建立与构造6（四）模型检验81.经济意义检验82.统计检验83.计量检验8（1）多重线性检验8（2）邹氏检验13（3）异方差检验14（4）自相关检验20（五）模型修正22三、结论分析及政策建议22（一）结论分析22（二）政策建议23参考文献24引言自1985年实行的利改税的税改以来，税收占财政收入的比重逐年上升，90年代已高达96%。而1994年实施的全面税制改革又使得税收收入有了新的变化。税收组织财政收入、调控经济运行和监督经济活动职能的发挥，成为国家非常关心的问题。从进入新

9、世纪，我国的经济发展面临着巨大的机遇和挑战。在新经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅猛，全球经济发展一体化日渐深入，中国成功加入wto。新形势下的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有聚财与调控的功能，因而它在实现经济发展的过程中将发挥非常重要的作用，研究税收收入的影响因素对我国有着重要的意义。一、理论综述（一）文献综述高淑红在我国税收收入的影响因素分析一文中运用多重共线性检验和加权最小二乘估计法等计量经济学检验方法对税收收入与其影响因素做了相关计量分析，得出了以下分析结果与结论：1.国内生产总值对税收收入的影响国内生产总值与税收收入成正相关。这表明，国内生产总值的增加会带来税收的

10、增加。正如前面所述，经济是税收收入的源泉，税收的增长离不开经济的增长，税收收入受经济发展的影响，而国内生产总值在很大程度上就反映我国的经济的发展状况。2.财政收入对税收收入的影响税收收入与财政支出显著的正相关。这表明，随着财政支出的增加，税收收入也会相应的增加，而且，其系数为0.7009，远高于国内生产总值的系数。估计其原因，因为国家跟政府为了拉动经济增长，常常实施加大财政支出力度，从而使经济得到发展，各项税收相应的都有所增加，进而增加了税收的总收入。（二）现状分析我国的社会主义市场经济体制还不完善，各方面运作还需要政府实施一定的宏观职能，职能的有效实施得宜于充足的财政力量，其中税收占很大比重

11、。1、经济增长仍是税收收入高增长的主要决定因素, 税收收入与经济增长之间有着正的线性相关性。另外,我国税收收入增长具有较大的惯性。2、我国税收收入增长速度略慢于经济增长速度,税制改革势在必行。另外, 税收是我国财政收入的主要来源, 税收收入大幅度增长,通过财政支出政策的运用,有力支持了经济和社会各项事业的发展。二、实证分析（一）变量选取为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量，以反映国家税收的增长；选择“国内生产总值（gdp）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商

12、品零售物价指数”作为物价水平的代表。y税收收入（亿元）x1国内生产总值（亿元）x2国家财政支出（亿元）x3商品零售价格指数（以1980年为基期100）（二）数据取得以下数据来源于中国统计年鉴，单位均为亿元。年 份国内生产总值国家财政支出商品零售物价指数（上年=100)税收收入19804545.6241228.83106571.719814891.5611138.41102.4629.8919825323.3511229.98101.9700.0219835962.6521409.52101.5775.5919847208.0521701.02102.8947.3519859016.037200

13、4.25108.82040.79198610275.182204.911062090.73198712058.622262.18107.32140.36198815042.822491.21118.52390.47198916992.322823.78117.82727.4199018667.823083.59102.12821.86199121781.53386.62102.92990483742.2105.43296.91199335333.924642.3113.24255.3199448197.865792.62121.75126.88199560793.73

14、6823.72114.86038.04199671176.597937.55106.16909.82199778973.039233.56100.88234.04199884402.2810798.1897.49262.8199989677.0513187.679710682.58200099214.5515886.598.512581.512001109655.218902.5899.215301.382002120332.722053.1598.717636.452003135822.824649.9599.905920017.312004159878.328486.89102.80622

15、57182005183867.933930.28100.777430866200621087140422.73101.028237636表1. 1980-2006年我国税收收入相关因素统计表（三）模型的建立与构造在eviews软件中输入数据，观察y与三个解释变量x1、x2、x3之间的散点图，如图1、图2、图3所示：图1图2图3由以上散点图发现存在较强的线性关系，故此选择建立线性模型。建立模型：、利用eviews软件对数据进行普通最小二乘回归，得到如图4结果：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/16/12 time: 12:50s

16、ample: 1980 2006included observations: 27variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c-6357.3062589.143-2.4553710.0221x1-0.0111910.014037-0.7972610.4335x20.9670820.07682112.588750.0000x357.1184124.003452.3795920.0260r-squared0.994954    mean dependent var8681.087adju

17、sted r-squared0.994296    s.d. dependent var9909.343s.e. of regression748.4057    akaike info criterion16.20972sum squared resid12882553    schwarz criterion16.40170log likelihood-214.8312    f-statistic1511.718durbin-wa

18、tson stat0.691548    prob(f-statistic)0.000000图4y = -6357.306 - 0.011191*x1 + 0.967082*x2 + 57.11841*x3 （2589.143） （0.014037） （0.076821） （24.00345）t =(-2.455371) (-0.797261) (12.58875) (2.379592)=0.994954 =0.994296 f=1511.718（四）模型检验1.经济意义检验我国税收收入与财政支出及商品零售物价指数呈正相关关系，当国内其他因素不变时，财政

19、支出每增加1单位，我国税收收入增加0.967082单位；当其他因素不变时，商品零售物价指数每增加1单位，我国税收收入增加57.11841单位，两者与税收收入呈正相关符合现实经济意义，但模型中国内生产总值与税收收入呈负相关，不符合现实经济意义。2.统计检验由=0.994954 ，=0.994296与1十分接近，说明模型拟合优度很好。f统计量等于1511.718大于5%显著性水平下f（3，23）的临界值3.03，表明模型整体的显著性较高。除x1外，x2与x3的t检验值均大于5%显著性水平下自由度为23的临界值1.711，通过了变量的显著性检验。故还须对模型进行计量经济学检验并作出修正。3.计量检验

20、（1）多重线性检验对各解释变量进行多重共线性检验利用eviews软件得到各变量间相关系数矩阵表：x1x2x3x110.984833-0.407265x20.9848331-0.416781x3-0.407265-0.4167811表2. x1、x2、x3相关系数矩阵表从系数矩阵表中看出，x1与x2之间的相关系数较高，可能存在多重共线性。修正多重共线性.用eviews分别对y与各解释变量x1、x2、x3做最小二乘回归：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/16/12 time: 14:11sample: 1980 2006inclu

21、ded observations: 27variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c-1143.176559.4057-2.0435540.0517x10.1610650.00658424.463690.0000r-squared0.959902    mean dependent var8681.087adjusted r-squared0.958298    s.d. dependent var9909.343s.e. of regress

22、ion2023.592    akaike info criterion18.13432sum squared resid1.02e+08    schwarz criterion18.23031log likelihood-242.8134    f-statistic598.4724durbin-watson stat0.170737    prob(f-statistic)0.000000图5y = -1143.176 + 0.1

23、61065 * x1 （559.4057） （0.006584）=0.959902 dw=0.170737dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/16/12 time: 14:13sample: 1980 2006included observations: 27variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c-292.7317212.2144-1.3794150.1800x20.8925750.01434062.244310.0000r-squared0.9935

24、89    mean dependent var8681.087adjusted r-squared0.993332    s.d. dependent var9909.343s.e. of regression809.1614    akaike info criterion16.30106sum squared resid16368556    schwarz criterion16.39705log likelihood-218.

25、0643    f-statistic3874.355durbin-watson stat0.501126    prob(f-statistic)0.000000图6y = -292.7317 + 0.892575 * x2 (212.2144) (0.014340)=0.993589 dw=0.501126dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/16/12 time: 14:14sample: 1980 2006included observatio

26、ns: 27variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c68011.8528622.302.3761840.0255x3-564.9916272.0256-2.0769790.0482r-squared0.147161    mean dependent var8681.087adjusted r-squared0.113047    s.d. dependent var9909.343s.e. of regression9332.439

27、60;   akaike info criterion21.19157sum squared resid2.18e+09    schwarz criterion21.28756log likelihood-284.0862    f-statistic4.313843durbin-watson stat0.179687    prob(f-statistic)0.048232图7y = 68011.85 + 564.9916 * x3 (286

28、22.30) (272.0256)=0.147161 dw=0.179687以上3个方程根据经济理论和统计检验得出，财政支出x2是最重要的解释变量（t检验值=62.24431也最大），从而得出最优简单回归方程y=f(x2)。.对模型进行逐步回归，在初始模型的基础上加入解释变量x1与x3，得到如下回归结果：加入x1，dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/16/12 time: 14:32sample: 1980 2006included observations: 27variablecoefficientstd. errort-s

29、tatisticprob.  c-218.4640240.3033-0.9091180.3723x1-0.0105150.015337-0.6855710.4996x20.9489780.08353911.359650.0000r-squared0.993712    mean dependent var8681.087adjusted r-squared0.993188    s.d. dependent var9909.343s.e. of regression817.8773 &

30、#160;  akaike info criterion16.35574sum squared resid16054157    schwarz criterion16.49972log likelihood-217.8025    f-statistic1896.345durbin-watson stat0.526704    prob(f-statistic)0.000000图8y = -218.4640 + -0.010515 *x1 + 0.948

31、978 * x2(240.3033) (0.015337) (0.083539)=0.993712加入x3,dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/16/12 time: 14:37sample: 1980 2006included observations: 27variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c-6394.6562568.992-2.4891690.0201x20.9069500.01448062.636270.0000x356.7307423.8

32、15652.3820780.0255r-squared0.994815    mean dependent var8681.087adjusted r-squared0.994383    s.d. dependent var9909.343s.e. of regression742.7027    akaike info criterion16.16291sum squared resid13238574    schwarz cri

33、terion16.30689log likelihood-215.1993    f-statistic2302.212durbin-watson stat0.652300    prob(f-statistic)0.000000图9y = -6394.656 + 0.906950 * x2 + 56.73074 * x3 (2568.992) (0.014480) (23.81565)=0.994815由以上数据构成表格如下：(x1)(x2)(x3)y=f(x2)-292.7317(212.2144)0.8925

34、75(0.014340)0.993589y=f(x1,x2)-218.4640(240.3033)-0.010515(0.015337)0.948978(0.083539)0.993712y=f(x3,x2)-6394.656(2568.992)0.906950(0.014480)56.73074(23.81565)0.994815y=f(x1,x2,x3)-6357.306(2589.143)-0.011191(0.014037)0.967082(0.076821)57.11841(24.00345)0.994954表3. 税收收入模型估计结果分析：在最优简单回归方程y=f(x2)中引入x1

35、，值略有提高。虽然x2与x1高度相关，在x1的引入对参数影响不大，的符号不满意，可以是“多余变量”，暂时删除；模型中引入x3，使值由0.993589提升到0.994815，正号也合理，进行t检验，不显著。从经济理论分析，x3应该是重要变量，虽然x2与x3高度相关，但不影响的显著性和稳定性，因此，可能是“有利变量”，暂时保留；最后在y=f(x3,x2)的基础上引入x1，=0.994954几乎没有增加，其他两个参数系数没有多大影响，可以确定x1是多余变量，应从模型中删除。得出最后回归模型是：y = -6394.656 + 0.906950 * x2 + 56.73074 * x3 (2568.99

36、2) (0.014480) (23.81565)=0.994815由于剔除了变量x1，故模型已不存在多重共线性，且各解释变量前得系数均符合经济意义，模型拟合度上升，各变量t检验值上升。在其他因素保持不变的情况下，财政支出每增加1亿元，商品零售物价指数增加1%，税收收入增加57.6377亿元。（2）邹氏检验考虑到1980-2006年时间跨度较大，政府财政支出及商品零售物价指数均发生了较大的变化，有必要对模型进行参数的稳定性检验。将数据分为1980-1992年和1993-2006年两组分别进行普通最小二乘回归结果如下：1980-1992年：dependent variable: ymethod:

37、least squaresdate: 12/16/12 time: 15:47sample: 1980 1992included observations: 13variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c-3271.7351116.480-2.9304020.0150x21.0799520.07083115.246950.0000x325.7728610.765052.3941240.0377r-squared0.965039    mean dependent var1855.6

38、34adjusted r-squared0.958047    s.d. dependent var999.6892s.e. of regression204.7616    akaike info criterion13.68074sum squared resid419273.0    schwarz criterion13.81112log likelihood-85.92483    f-statistic138.0159dur

39、bin-watson stat1.601545    prob(f-statistic)0.000000图10记此时的残差平方和为rss1=4192731993-2006年：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/16/12 time: 16:10sample: 1993 2006included observations: 14variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c-10058.024408.677-2.28141

40、40.0434x20.9409590.02693934.929190.0000x384.4832740.020972.1109750.0585r-squared0.992858    mean dependent var15019.01adjusted r-squared0.991560    s.d. dependent var10277.24s.e. of regression944.1875    akaike info criterion16.72594sum squ

41、ared resid9806391.    schwarz criterion16.86288log likelihood-114.0816    f-statistic764.6048durbin-watson stat0.739942    prob(f-statistic)0.000000图11记此时的残差平方和为rss2=9806391结合首次回归的结果中残差平方和rssr=13238574，根据邹氏参数稳定性检验的方法构造f统计量： = =2.06<f（3，2

42、1）=3.07f统计量小于了5%显著性水平下的临界值，接受参数稳定的前提假设条件，因此通过了邹氏参数结构稳定性检验，此数据不存在结构性差异。（3）异方差检验异方差检验首先利用eviews做出残差平方项resid2与x2、x3的散点图12、图13所示：图12图13由以上散点图表示可能存在异方差。图14由图14显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，表明方程存在异方差。再利用eviews进行怀特检验，结果如下：a.有交叉项：white heteroskedasticity test:f-statistic7.109815    probability0.00

43、0495obs*r-squared16.97331    probability0.004551test equation:dependent variable: resid2method: least squaresdate: 12/16/12 time: 16:34sample: 1980 2006included observations: 27variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c-8759545.38461050-0.2277510.8220x21309.274610

44、.68812.1439330.0439x220.0001200.0010830.1109340.9127x2*x3-12.453015.971275-2.0854860.0494x3106713.5691508.00.1543200.8788x32-214.11253101.802-0.0690280.9456r-squared0.628641    mean dependent var490317.6adjusted r-squared0.540222    s.d. dependent var807591.7s

45、.e. of regression547602.9    akaike info criterion29.45762sum squared resid6.30e+12    schwarz criterion29.74558log likelihood-391.6778    f-statistic7.109815durbin-watson stat1.626934    prob(f-statistic)0.000495图15此时=1

46、6.9733大于5%显著性水平下自由度为5的分布临界值11.07，因此存在异方差。b.无交差项white heteroskedasticity test:f-statistic6.769393    probability0.001038obs*r-squared14.89671    probability0.004920test equation:dependent variable: resid2method: least squaresdate: 12/16/12 time: 16:41sample: 19

47、80 2006included observations: 27variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c25487592373326460.6827160.5019x238.7262445.214360.8565030.4010x220.0002760.0011590.2377760.8143x3-459782.0682613.6-0.6735610.5076x322062.6313116.5070.6618410.5149r-squared0.551730    mean de

48、pendent var490317.6adjusted r-squared0.470226    s.d. dependent var807591.7s.e. of regression587810.0    akaike info criterion29.57177sum squared resid7.60e+12    schwarz criterion29.81174log likelihood-394.2189    f-sta

49、tistic6.769393durbin-watson stat1.530228    prob(f-statistic)0.001038图16此时=14.89671大于5%显著性水平下自由度为4的分布临界值9.49，因此存在异方差。模型异方差的修正定义w1=1/sqr(resid2)作为权数，对模型进行加权最小二乘回归结果如下：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/16/12 time: 17:34sample: 1980 2006included observations: 27weig

50、hting series: w1variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c-6305.814136.0376-46.353450.0000x20.9291040.004854191.42140.0000x355.192881.39214539.645940.0000weighted statisticsr-squared0.999998    mean dependent var3565.330adjusted r-squared0.999998   

51、 s.d. dependent var15337.09s.e. of regression22.06084    akaike info criterion9.129924sum squared resid11680.33    schwarz criterion9.273906log likelihood-120.2540    f-statistic324652.5durbin-watson stat1.336304    

52、;prob(f-statistic)0.000000unweighted statisticsr-squared0.993942    mean dependent var8681.087adjusted r-squared0.993437    s.d. dependent var9909.343s.e. of regression802.7850    sum squared resid15467129durbin-watson stat0.528265图17y = -6

53、305.814 + 0.929104 * x2 + 55.19288 * x3 (136.0376) (0.004854) (1.392145)进行加权最小二乘修正后的模型拟合度达到接近百分之百，同时各解释变量的t检验值均显著提高，表面解释能力增强，整个模型的解释能力提高。再对修正后的模型进行怀特检验结果如下：a.有交叉项white heteroskedasticity test:f-statistic1.920492    probability0.133585obs*r-squared8.472079    probability0.132066test equation:dependent variable: std_resid2method