计量经济学模型建立与分析

1、影响财政收入的若干因素分析一、问题提出我们如果把经济增长当做源，财政收入当做流，又或者把经济增长当做是源，财 政收入当做叶，源远才能长，根深才能叶茂。经济增长带动财政收入的增长。随着 改革开放，我国经济快速发展，我国的财政收入逐年增长。二、变量设置我国财政收入的主要来源于税收收入、罚没收入、专项收入、政府基金收入、行 政事业单位收费收入、国有资本经营收益、国债收入、其他收入等。我们将挑选 税收收入、行政事业收入、上一年财政收入作为解释变量。来就影响财政收入的 这几个因素作进一步的分析。三、建立模型y = B 0 + P 1X1 + P 2X2 + p 3X3 +名y为财政收入为， X1表示税

2、收收入，X2表示行政事业性收入，X3表示上一年财政收入。 表示其他随机影响因素。四、数据收集影响财政收入的若干影响因素资料表时间财政收入税收收入行政事业性收费时间年财政收入19902937.102821.86576.9519852004.8219913149.482990.1769719902821.8619923483.373296.91885.4519912990.1719934348.954255.31317.8319923296.9119945218.105126.881722.519934255.319956242.206038.042234.8519945126.881996740

3、7.996909.823395.7519956038.0419978651.148234.042414.3219966909.8219989875.959262.81981.9219978234.04199911444.0810682.582354.2819989262.8200013395.2312581.512654.54199910682.58200116386.0415301.383090200012581.51200218903.6417636.453238200115301.38200321715.2520017.313335.74200217636.45200426396.472

4、4165.683208.42200320017.31200531649.2928778.543858.19200424165.68200638760.2034804.354216.8200528778.54200751321.7845621.974681.053200634804.35200861330.3554223.794835.807200745621.97200968518.3059521.594589.11200854223.79数据来源：中国统计年鉴（2010)五、 具体的spss软件分析如下：RegressionDataSet0变量的进入（模型的线性显著性分析）Model Sum

5、 may|RR Square助嚼ted R SquareSM. Error of tie EsorralsCharge SlatsticsDurbin- WafconR Square ChangeF Changedfl加Sig. F Chance11.0001.0003Q98T34和&1.0002.634E4316000,998a Predictors： （Con兆加一T和质打%飕如忆如熟攻上 b.Dependenl liable:（回归系数）Coefficients3ModelUniandardied GoeffidentsStandardized CoEflicintstSia.BStd

6、ErrorBeta11（Constant）税收收A行政事业性收入匕一年的财蹂收入-152.5B51.067-.384,121202.817.051.114057,932-025,09075221 018-3 3512.131.463.000.004.049sl Dependent Variable： Wlj5C4SA.六、模型检验一、异方差检验先做普通最小二乘回归可得到方程式：y二 一 152.585 1.067xi 一 0.384x2 0.121x3(-0.752 )(21.018)(-3.351 )(2.131 )2在对该模型做了最小二乘法回归，并得到 引，然后做如下辅助回归：2222i

7、= 01X12X23X34X 15X 26X 37X1X28X2X39X1X3；i(模型的线性显著性分析)根据怀特检验nR2 -Model Summary11hbde1RR SquareAdjusted R SquareStd. Erorof ihe EstimleCha 脚Durb it， Wat&oiflRScuareCharvgeF Change邮Sig. F Change182U7376 7945a42E4,209瞅二13M1跳1a Pr咄咖曰15附叫奴圜3市改事业性收入抹收收入行政蚁的平瓦上一隼的跖质收入IX项12d. Depertden： Variable 现差邛 5R 2=0.8

8、20,怀特统计量NR=200.820=16.4 ,因此，查(课本P353 /分布表)可得在5%的显 著性水平下，自由度为9的2分布的对应临界值为 2 2。.05 = 16.92。因此接受同方差的原假设， 故不存在异方差！二、序列相关检验Mo邮皿崎1RSquareAdjusted R SquareSU BrorM tie EsimateCMngeStafsficsDurbinWateonR SquareChangeF Changedfl施Sig.FChanae1W1.0001.0003。9 跪4608tQOO2.634E4316000998iRndictors: po懵M睢上一撇例以下鹿蛀必用蛾

9、Ab.Dependenlliable 螭h根据第一次对原始数据做普通最小二乘回归可得D.W.=0,998 ,在5%显著性水平下n=20,k=4(包含常数项)，查(课本P361D.W.上下界表)可得 Dl=1.00, Du=1.68, 由于D.W.=0.998D l,故存在正自相关。我们用D.W.检验法得出该模型存在一阶自相关。所以接下来我们用拉格朗日乘数检验 含二阶滞后残差项的辅助回归为ei = -261.372 0.022x10.113x2 - 0.03x30.41 金, 0.3 2 5t_2(-0.859)(0.369)(0.747)(-0.439)(1.33)(0.812)R2 : 0.

10、2992于是，LM=1M.299=5.382，该值小于显著性水平为5%,自由度为2的九 分布的临界值2应用SPSS软件可得：。.05(2)- 5.99，所以原模型不存在2阶序列相关性。我们用拉格朗日乘数检验 一阶的滞后残差项的辅助回归：ei = - 114.204 - 0.02x10.05x2 0.001x3 0.541et -1Coefficients4ModelUr standardized CaefficientsStandanlizedi CoeficientstSiQ.BStd Error1(Cons la nt)fi_1 )d x2 X3-114.204,541-002,05000

11、1224258249 .048 .120 053.519099.026-.SOB2J76-.034DID,619,047973682992a D epend ent Variable: e卜间用广义差分法修正一阶自相关* _ _ * _ * _ *Vt=P0+pY + Py +&1t01xt12xt23xt3Y =Yt -1丫.1*Xti = Xti iX(t_i)i *Xt2= Xt2 一2 X(t-i)2*Xt3= Xt3 一3X(t)3M油ISm巾21Me |RR SquareMjusted R SquareSic. Enro1 嵬三加森Chance Stab liesDuibin- N

12、造时RSqwe CharqeFChange广Eq.FChanqe1ior1加0999254 350803710W,1VEi315.ODO1684A Ptdictora. :Cors lart), ri3Dr 422 0,05,所以xt20对财政收入的影响线性不显著相关系数表CoeHit rents11岫如1Unsia*dardusd CoeficlnlsStandard 理。 C811fcMts1CofreiatonsColli 腼 an Sia 依BStc. EmerBttaZero-orc&rPartialPanTailracesVIF(Canssnl) xll 01157106,974C

13、OB1.0004,331151 524QUO ooo1.0DC1.M01.0M1.000l.tMO2(Co5nl)皿4301 039H5MM3。必 04S8931032C.2OB3. tn a圳。 ooo ooa1 000卿,9B9助2M2025.C25耨航23W2a. DcperdcniVariaDle:消被剔除的变量为:Excluded VariablesModelBeta IntSia,PartialCorrelationCollinearity StatisticsToleranceVIFMinim umTolerance1xt20-014a1408.178-.332,4162.392.410M3 口.1033.018,008,602.02539.8020252420昵-.900382-.2263892.568.021Predictors in the Model: (Constant), xt1OPredictors in the Model: (Constant