计量经济模型案例

计量经济模型案例【篇一：计量经济模型案例】计量经济学案例分析案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也…城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系的研究一、研究的目的本案例分析根据1980年〜2009年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在…研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系班级：国际经济与贸易一班姓名：李文泳学号：2008524119一、研究的目的本案例分析根据1980年〜2009年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇…计量经济学案例分析姓名：学号：学院：管理学院专业：10级工程管理计量经济学案例分析案例：研究从1989-2009年，影响我国国债发行总量的主要因素。当年的国债发行总量(y)，国内生产总值(x1)、城乡居民储蓄存款«2)、国家…《计量经济学》案例分析统计学院统计学教研室2008年3月编写/2010年3月修订第1章特殊自变量的计量经济模型1虚拟变量模型一、季节调整的虚拟变量方法1.案例摘自高铁梅《计量经济分析方法与建模》p792.案例内容研究季度国民生…案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断…计量经济学案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的…《计量经济学》实验报告实验课题：各章节案列分析姓名：茆汉成班级：会计学12-2班学号：指导老师：报告日期：2015・06・18目录第二章简单线性回归模型案例 计量案例分析学院：班级：贸易经济2班姓名：学号：2013年12月16日1994 1997年中国旅游收入及相关数据人y=-1471.96+0.0425x2+4.432x3+2.922x4+1.427x5-354.98x6r??=0・9…6013205281金融一班谢明亮习题6.1（1）dependentvariable:ymethod:leastsquaresdate:11/09/15time:08:52sample:119inclu...一、研究课题：通过对1984—2003年某国gdp和出口的分析，研究gdp和出口量的相关关系并对参数估计值进行检验。【实验内容】一、eviews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、…计量经济学实验课教学日志教师签名：河北经贸大学商学院应用经济学教研室年月计量经济学软件eviews3.0教学项目第一节eviews软件初步一、启动软件包假定用户有windows98/xp/2000/me的操作经验，我们从evie.・.案例分析一关于计量经济学方法论的讨论问题：利用计量经济学建模的步骤，根据相关的消费理论，刻画我国改革开放以来的边际消费倾向。第一步：相关经济理论。首先了解经济理论在这一问题上的阐述，宏观经济学中，关于消费函数的理论有以下几种：①凯恩斯的绝对收入…2013级统计学专业《计量经济学》案例作业学号：130702060姓名：叶豪特1.下表是消费y与收入x的数据，试根据所给数据资料完成以下问题：（1）估计回归模型y????1????2x??u中的未知参数？？1和？?2，并写出样本回归模型的书写格式；（2）试用...【篇二：计量经济模型案例】计量经济学报告研究问题：我国私人汽车拥有量与城镇居民可支配收入汽车产量之间的关系模型设定：以我国私人汽车拥有量为被解释变量（qcyyl）城镇居民可支配收入（kzpsr），汽车产量（qccl）为两个解释变量，选取1994-2008年数据进行分析1数据年份qcyylkzpsrqccl3496.242384838.95160.358546279.986859.67702.88472.21049311759.513785.8205.42249.96289.67358.36423.65533.88625.33770.78968.981219.231481.661848.072333.322876.224173.39136.69145.27147.52158.25163207243.17325.1444.39507.41570727.9888.7934.559495969798990001020304050607082qcyyl与kzpsrqccl走势图=J

最3=J

最dependentvariable:qcyylmethod:leastsquaresdate:05/04/10time:10:33sample(adjusted):19942008includedobservations:15afteradjustingendpointsvariablecoefficientstd.errort-statisticprob.c-488.258690.76810-5.3791880.0002kzpsr0.0992710.0272403.6443200.0039qccl2.2108030.3379296.5422110.0000r-squared0.996379meandependentvar1013.181adjustedr-squared0.995720s.d.dependentvar838.8779s.e.ofregression54.88001akaikeinfocriterion11.03558sumsquaredresid33129.97schwarzcriterion11.17253loglikelihood-74.24909f-statistic1513.237durbin-watsonstat0.995130prob(f-statistic)0.000000模型方程qcyyl=-488.2586+0.099271kzpsr+2.210803qccl(-5.379188)(3.644320)(6.542211)rA2=0.996379调整r人2=0.995720se=54.88001f=1513.237n=15模型分析：由分析报告可知kzpsr标准差0.027240与系数比较0.099271较大，qccl的标准差0.337929与系数2.210803比较也较大t检验得知kzpsr，qccl都通过了t检验由prob.概率得知两解释变量都很小，都是有效的解释变量。由此可知该模型统计性质很好。r人2=0.996379拟合程度高se=54.88001相对于meandependentvar=1013.181较小，f检验f-statistic=1513.23很大通过了f检验其概率几乎为零，可见说明解释变量城镇居民可支配收入汽车产量都对被解释变量我国私人汽车拥有量有显著影响。该模型统计性质和拟合性质都很好。二检验模型存在的问题1多重共线性问题的解决dependentvariable:kzpsrmethod:leastsquaresdate:06/25/10time:13:40sample(adjusted):215includedobservations:14afteradjustmentsvariablecoefficientstd.errort-statisticprob.c3191.511276.521411.541640.0000qccl12.192800.66049118.460200.0000r-squared0.965984meandependentvar7413.356adjustedr-squared0.963150s.d.dependentvar3029.676s.e.ofregression581.5895akaikeinfocriterion15.70097sumsquaredresid4058956.schwarzcriterion15.79226loglikelihood-107.9068f-statistic340.7790durbin-watsonstat0.479094prob(f-statistic)0.000000由qccl与kzpsr的相关系数=0.965984，两变量之间的相关系数很高，存在多重共线性问题岭回归估计1试探性取lmd=0.010.02计算相应的b(lmd)2图形如下当lmd=0.07时，各岭迹图趋于平缓模型为y=-265.96+0.0296168373511679kzpsr+3.06008529034178qccl当lmd=0.07残差平方和是Z=0.05857而最小平方估计的残差平方和为z=0.048013残差平方和损失并不大可见该模型的拟合程度还可以，所以此次岭回归估计是成功的。2异方差问题的解决从图形来看异方差问题不存在进行等级相关检验得到iti=0.6345不存在异方差3自相关问题的解决0.951.54从图中可以看出总有多个点位于同侧，dl=0.95du=1.54dw=0・99513接近于1，模型可能存在自相关问题因而进行自相关检验。对于qccl的自相关检验dw=1.4439广义最小平方估计对于kzpsr的自相关检验dw=0.884358查表得在存在正自相关dependentvariable:yymethod:leastsquaresdate:06/25/10time:16:54sample（adjusted）:19952008includedobservations:14afteradjustmentsvariablecoefficientstd.errort-statisticprob.xx0-1372.384134.9178-10.172000.0000xx10.3219210.01504721.394280.0000r-squared0.974453meandependentvar1050.641adjustedr-squared0.972324s.d.dependentvar936.3228s.e.ofregression155.7686akaikeinfocriterion13.06618sumsquaredresid291166.3schwarzcriterion13.15748loglikelihood-89.46329durbin-watsonstat1.092380dw=1.09较之前有所提高y（yyqcl）=-1372.384+0.321912*x1（kzpsr）£=0.0309【篇三：计量经济模型案例】计量经济学模型案例范文一：案例分析1一一元回归模型实例分析依据1996-2005年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表2-5：表2-5农村居民1995-2004人均消费支出和人均纯收入数据资料单位：元年度人均纯收入人均消费支出19951996199719981999200020012002200320041926.12090.12161.12210.32253.42366.42475.62622.22936.41310.41572.11617.21590.31577.41670.11741.11834.31943.32184.7一、建立模型以农村居民人均纯收入为解释变量x,农村居民人均消费支出为被解释变量y,分析y随x的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线性回归模型如下：yi=??0+??1xi+??i根据表2-5编制计算各参数的基础数据计算表。求得：x??2262・035y??1704.082??x??1264471.423??y??516634.011??xy??788859.986??x??52432495.1372iii2i2i根据以上基础数据求得:??????1??xy??x■■iii2??788859.986126447.423??0.623865????y??????x??1704.082??0.623865??2262.035??292.8775??01样本回归函数为：????292.8775??0.623865xyii1=1上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加100元，居民们将会拿出其中的62.39元用于消费。1=1二、模型检验1.拟合优度检验2xy)????(??x)(??y(■I■I2I22I)??788859.98621264471.423??516634.011??0.9525942.t检验????2????22??2yI????x??1In??2516634.011??0.62386510??22????1264471.423??3061.525164??)??se(??1??)??(??1????22I??x??3061.5251641264471.423??0.049206??)??se(??0??)??var(??0??xn??x????■■■■2??■■52432495.13710??1264471.4233061.525164??112.6717在显著性水平??=0.05,n-2=8时，查t分布表，得到：t??(n??2)??2.3062提出假设,原假设h0：??1=0,备择假设h1：??1??0????????0・6238651??t(??1)??1????12・67864??0.049206se(??)??)??12・67864??t(n??2)，差异显著，拒绝??1=0的假设。t(??1??23.f检验提出原假设h0：??1=0，备择假设h1：??1??0在显著性水平？？=0.05,n-2=8时，查f分布表，得到：f(1,8)=5.32o????1f??2??xei22i????492141.80973061.525164??160.7505n??2160.7505??5.32，即f??f(1,8)，差异显著，拒绝??1=0的假设。三、预测当农村居民家庭人均纯收入增长到3500元时,对农村居民人均消费支出预测如下：????292.8775??0.623865??3500??2476.405(元)y0??1??se(e0)????1n??(x0??x)2??■■xi2??2??1(x0??x)????????1??????2??n??xi??????2??2??1(3500??2262.035)3061.525164??????1??10??1264471・423????????????84.13257219在显著性水平？？=0.05,n-2=8时，t0・025=2・306从而????ts(e)=2476.405-2.306??84.13257219=2282.40(元)y0??e02????ts(e)=2476.405+2.306??84.13257219=2670.41(元)y0??e02p??2282・40??y0??2670・41????95%匹

l=i当农村居民家庭人均纯收入增长到3500元时,，农村居民人均消费支出在2282.40元至2670.41元之间的概率为95%匹

l=i四、利用计算机进行分析的步骤以上分析内容可以借助计算机完成，下面以eviews3.0软件为例，介绍其分析过程。1.设定工作范打开eviews，按照以下步骤设定工作范围：file??new??workfile??workfilerange??annual??startdata(1995)??enddata(2004)(图2-5、图2-6)??ok图2-5workfilerange对话框图2-6workfile工作状态图在workfile工作状态下输入变量x,yobjects??newobject??typeofobject(series)??nameforobject(x)(图2-7、图2-8)??ok。同理，可输入变量y。图2-7输入变量x状态图图2-8workfile工作状态图3.输入样本数据在workfile工作状态下选中x、y,右击鼠标，open??asgroup??edit，输入数据(见图2-9)。图2-9edit工作状态图在workfile工作状态下，选中y、x，右击鼠标，open??asequation??equationspecification??(ycx)(图2-10)??ok，输出回归分析结果(见图2-11)。图2-10输入ycx工作状态图图2-11回归分析表输出结果的解释：variable解释变量coefficient解释变量的系数std.error标准差t-statistict-检验值prob.t-检验的相伴概率r-squared样本决定系数adjustedr-squared调整后的样本决定系数s.e.regression回归标准差sumsquaredresid残差平方和loglikelihood对数似然比durbin-watsonstatd-w统计量meandependentvar被解释变量的均值s.d.dependentvar被解释变量的标准差akaikeinfocriterion赤池信息量schwarzcriterion施瓦兹信息量f-statisticf统计量prob(f-statistic)f统计量的相伴概率由图2-11可以获得以下信息：????292.8769??0????0.623865??1r2??0.952594是??0,??1回归系数的估计量值，r是在双变量情况下，样本的可决系数??)??112.6704se(??0??)??0.049205se(??1??)??2.599413t(??0??)??12.67889t(??12??，????估计量的标准差，t(????),s(????)是????),t(????)是???？，????估计量的tse(??010e10101统计量。f=160.7542是f检验统计量的值样本回归函数为：????292・8769??0.623865x样本回归函数（sampleregressionfunction,srt）yii5.预测（1） 扩展工作范围在workfile工作状态下，procs—changeworkfilerange—enddata（2005）iok再选择sample（19952005）（图2-12）—ok图2-12工作范围图（2） 输入解释变量值在workfile工作状态下，x—edit—（3500）。（3） 预测在图2-11equation工作状态下，选择forecast—ok（见图2-13），得到预测结果（见图2-14）图2-13设定预测状态图图2-14预测结果输出图在workfile工作状态下，显示yf，可得到点预测值（见图2-15）图2-15预测值输出图根据模型预测结果，当中国农村居民家庭人均纯收入达到3500元时，每个人将会拿出2476.41元用于消费。原文地址：案例分析1—一元回归模型实例分析依据1996-2005年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表2-5：表2-5农村居民1995-2004人均消费支出和人均纯收入数据资料单位：元年度人均纯收入人均消费支出19951996199719981999200020012002200320041577.71926.12090.12161.12210.32253.42366.42475.62622.22936.41310.41572.11617.21590.31577.41670.11741.11834.31943.32184.7一、建立模型以农村居民人均纯收入为解释变量x,农村居民人均消费支出为被解释变量y,分析y随x的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线性回归模型如下：yi=??0+??1xi+??i根据表2-5编制计算各参数的基础数据计算表。求得：x??2262・035y??1704.082??x??1264471.423??y??516634.011??xy??788859.986??x??52432495.1372iii2i2i根据以上基础数据求得:??????1??xy??x■■ii■i2??788859.986126447.423??0.623865????y??????x??1704.082??0.623865??2262.035??292.8775??01样本回归函数为：????292.8775??0.623865xyii上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加100元，居民们将会拿出其中的62.39元用于消费。二、模型检验1.拟合优度检验2xy)????(??x)(??y(2i22i)??■■788859.98621264471.423??516634.011??0.9525942.t检验????2????22??2yi????x??1in??2516634.011??0.62386510??22????1264471.423??3061.525164??)??se(??1??)??(??1????22i??x??3061.5251641264471.423??0.049206??)??se(??0??)??var(??0??xn??x2i2i????2??52432495.13710??1264471.4233061・525164??112・6717在显著性水平??=0.05,n-2=8时，查t分布表，得到：t??(n??2)??2.3062提出假设,原假设h0：??1=0,备择假设h1：??1??0????????0・6238651??t(??1)??1????12・67864??0.049206se(??)??)??12・67864??t(n??2)，差异显著，拒绝??1=0的假设。t(??1??23.f检验提出原假设h0：??1=0，备择假设h1：??1??0在显著性水平？？=0・05,n-2=8时，查f分布表，得到：f(1,8)=5.32o????1f??2??xei2i????492141・80973061・525164??160・7505n??2160.7505??5.32，即f??f(1,8)，差异显著，拒绝??1=0的假设。三、预测当农村居民家庭人均纯收入增长到3500元时,对农村居民人均消费支出预测如下:????292・8775??0・623865??3500??2476・405(元)y0??1??se(e0)????1n??(x0??x)2??xi2??■■2??1(x0??x)????????1??????2??n??xi??????2??2??1(3500??2262.035)3061.525164??????1??10??1264471・423????????????84.13257219在显著性水平？？=0.05,n-2=8时，t0・025=2・306从而????ts(e)=2476.405-2.306??84.13257219=2282.40(元)y0??e02????ts(e)=2476.405+2.306??84.13257219=2670.41(元)y0??e02p??2282・40??y0??2670・41????95%当农村居民家庭人均纯收入增长到3500元时,，农村居民人均消费支出在2282.40元至2670.41元之间的概率为95%。四、利用计算机进行分析的步骤以上分析内容可以借助计算机完成，下面以eviews3.0软件为例，介绍其分析过程。1.设定工作范围打开eviews，按照以下步骤设定工作范围：file??new??workfile??workfilerange??annual??startdata(1995)??enddata(2004)(图2-5、图2-6)??ok图2-5workfilerange对话框图2-6workfile工作状态图在workfile工作状态下输入变量x,yobjects??newobject??typeofobject(series)??nameforobject(x)(图2-7、图2-8)??ok。同理，可输入变量y。图2-7输入变量x状态图图2-8workfile工作状态图3.输入样本数据在workfile工作状态下选中x、y,右击鼠标，open??asgroup??edit，输入数据(见图2-9)。图2-9edit工作状态图在workfile工作状态下，选中y、x，右击鼠标，open??asequation??equationspecification??(ycx)(图2-10)??ok，输出回归分析结果(见图2-11)。图2-10输入ycx工作状态图图2-11回归分析表输出结果的解释：variable解释变量coefficient解释变量的系数std.error标准差t-statistict-检验值prob.t-检验的相伴概率r-squared样本决定系数adjustedr-squared调整后的样本决定系数s.e.regression回归标准差sumsquaredresid残差平方和loglikelihood对数似然比durbin-watsonstatd-w统计量meandependentvar被解释变量的均值s.d.dependentvar被解释变量的标准差akaikeinfocriterion赤池信息量schwarzcriterion施瓦兹信息量f-statisticf统计量prob(f-statistic)f统计量的相伴概率由图2-11可以获得以下信息：????292.8769??0????0.623865??1r2??0.952594是??0,??1回归系数的估计量值，r是在双变量情况下，样本的可决系数??)??112.6704se(??0??)??0.049205se(??1??)??2.599413t(??0??)??12.67889t(??12??，????估计量的标准差，t(????),s(????)是????),t(????)是？？？？，????估计量的tse(??010e10101统计量。f=160.7542是f检验统计量的值样本回归函数为：????292.8769??0.623865x样本回归函数(sampleregressionfunction，srt)yii5.预测（1） 扩展工作范围在workfile工作状态下，procs—changeworkfilerange-enddata（2005）iok再选择sample（19952005）（图2-12）—ok图2-12工作范围图（2） 输入解释变量值在workfile工作状态下，x—edit—（3500）。（3） 预测在图2-11equation工作状态下，选择forecast—ok（见图2-13），得到预测结果（见图2-14）图2-13设定预测状态图图2-14预测结果输出图在workfile工作状态下，显示yf，可得到点预测值（见图2-15）图2-15预测值输出图根据模型预测结果，当中国农村居民家庭人均纯收入达到3500元时，每个人将会拿出2476.41元用于消费。范文二：计量经济学案例：基于eviews的二元回归计量经济模型分析表1：全国31个地区2008年连锁餐饮企业情况一、 背景连锁经营模式10年前开始在中国餐饮业，在近几年大规模应扩张，发展势头强劲。在东部地区和大城市仍然是集中区，但是向西部地区和中型城市渗透的速度在加快。连锁经营是企业提高效率、降低成本的经营方式，更重要的是能够帮助企业突破发展中的管理瓶颈。它具有极强的竞争能力，成为中国餐饮业经营模式的主要发展方向。利用计量经济学软件eveiws分析中国2008年连锁餐饮企业情况显得有其重要性。二、 模型建立与参数估计录入数据，建立包括31个地区连锁餐饮企业营业额y与门店总数x1、商品购进总额x2的工作表文件。点击查看散点图如下所示：根据散点图，建立回归模型：y=a+blnx1+clnx2+u，利用eveiws软件对该模型进行估计。三、 模型检验与预测1.经济意义检验参数估计量的符号和数值范围都正确，可进行下一步。

统计意义检验给定5%的显著性水平，查表得临界值f0・05（2,24）=3.4凹

l=i对数值的83.1%的变化可以由门店总数对数与商品购进总额对数的变化来解释。0.2573表明：商品购进总额不变时，门店总数每增加1%，企业营业额将增加0.2573%凹

l=i0.6982表明：门店总数不变时，商品购进总额每增加1%，企业营业额将增加0・6982%。计量经济学检验（1） 一般经验告诉我们，对于采取截面数据做样本的计量经济学问题，由于在不同的样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大，所以往往存在异方差性。在本问题中利用white检验异方差性。显然，根据给出的概率进行判断：0.005417（2） 接着，采用加权最小二乘法对模型进行估计。可以看出，加权最小二乘法估计的结果与不加权最小二乘法估计的结果有较大的区别。范文三：将已知表中的数据y（国内旅游收入）x2（国内旅游人数）x3（城镇居民人均旅游花费）x4（农村居民人均旅游花费）x5（公路里程）x6（铁路里程）输入，利用eviews进行ols回归分析，结果如下图：由图可见，存在一种情况不仅使得x5,x6的系数t检验不显著，而且x6系数的符号与预期相反，所以很可能存在着严重的多重共线性。计算各解释变量的相关系数，选择x2，x3，x4，x5，x6数据，得到相关系数矩阵。如下图：由相关系数矩阵可以看出，各解释变量之间的相关系数较高，确实存在严重多重共线性。用逐步回归的办法检验多重共线性。分别作y对x2,x3,x4,x5,x6的一元回归，如图加入x2的方程S2的最大，以x2为基础，依次加入其他变量逐步回归，结果如图：=J

最由回归结果可知，加入x3的方程改进最大，所以又以x3=J

最加入其他变量逐步回归。得到下图：，，他们引起了多重共线性，剔除。最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为：S2=0・0091r均，，他们引起了多重共线性，剔除。最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为：S2=0・0091r均入2=0.9949f=841・4324dw=1.1763得到结论：在其他因素不变的情况下，当国内旅游人数x2每增加一万人，x3（城镇居民人均旅游花费）x4（农村居民人均旅游花费）分别增加一元时，平均来说国内旅游收入yt将分别增加分别增加一元时，平均来说国内旅游收入yt将分别增加0.0435亿元，1=1凹

1=13.36亿元和21786亿元。第二题输入数据y（卫生医疗机构人数）,x（人口数），样本回归结果：由于各地区之间人口数不同，对医疗机构需求不同，影响了模型估计，所以检验模型是否存在异方差：1.图形法检验：由图可知模型很可能存在异方差2.g-q检验：一，样本区间在1—8之间的检验：二，样本区间在14—21之间的检验:white检验结果：分析检验结果，可知模型存在异方差。运用加权】』、二乘法消除异方差性后，参数为运用加权】』、二乘法消除异方差性后，参数为t检验均显著，f检验也显著，说明人口数量每增加2.953个卫生医疗机构，而不是5.3735个。如图：第三题输入数据，点击eviews方程输出窗口的按钮resids得到残差图，如下图：有图可知，残差项存在一节正自相关，模型中的t和f结论不可信，采取补救措施。对原模型进行广义差分，并进行回归，得到结果如图：范文四：计量经济学课程设计班级：学号：姓名：2011年月一、引言财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，国家在社会活动中提供公共物品和服务，很大程度上需要财政收入的鼎力相助。财政收入既是国家的集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。税收是国家为实现其职能的需要，凭借其政治权利并按照特定的标准，强制、无偿的取得财政收入的一种形式，它是现代国家财政收入最重要的收入形式和最主要的收入来源。本课题跟据我国最近几年的经济发展水平和税收收入并结合我国各地区在2008年的实际情况，利用《中国统计年鉴2009》做出了税收收入的计量模型，比较分析了职工工资总额、财政支出和人均家庭总收入等变量对税收收入的不同影响，得出了几个重要的结论。税收是国家在社会经济活动中为提供公共物品和服务的主要收入来源，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。税收是国家集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。我国自改革开放以来税收一直随经济的增长在快速的增长，尤其是进入21世纪以来成高速发展趋势。由1999年的10682.58亿元到2008年的54233.79亿元，十年来增加了5.08倍（见表1）。近几年以来，尤其是2008年以来社会不公平和贫富差距进一步了大，造成了社会的不稳定。2010年两会期间温家宝总理提出调整税收基数，从而来缩小贫富差距和社会公平问题。表1我国十年来税收一览表二、理论基础税收是国家为了实现其职能，以政治权利为基础，按规定标准以政治权力为基础，按预定标准像经济组织和居民无偿课征而取得的一种财政收入。税收的影响因素有很多包括一国的经济实力，经济发展水平，劳动者的素质，职工工资总额，财政支出，家庭总收入，生产总值，商品零售价格指数等。职工工资总额，指各单位或组织在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬总额。个人所得税的税基就是劳动报酬总额。而个人所得税是税收收入的组成部分。生产总值，生产总值是经济发展的最重要指标，税收与生产总值的关系集中反映了税收与经济的关系。换言之，经济决定税收，税收促进经济。因此，二者有着直接相关性。如果税收与生产总值的比例关系不协调，一定程度上会弱化了国家队经济的宏观调控能力。因此生产总值对税收收入也有着重要的影响。财政支出，是指在市场经济条件下，政府为提供公共产品和服务，满足社会共同需要而进行的财政资金的支付。而财政支出是国家将筹集上来的财政收入进行分配和使用的过程，就是如果需要的财政支出越多，那么久必须有对应的财政收入予以支持，而税收收入是财政收入的组成部分。因此可以看出财政支出对税收收入有着重要的影响。商品零售价格指数，指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数。税收收入是一定量的货币收入，它是在一定的价格体1=1系下形成的。价格的变动是引起税收收入增减的重要因素。我们研究价格对税收的影响是通过价格指数来实现的。因此从商品零售价格指数的变动可以看出税收收入的变动。1=1三、计量模型本课题以《中国统计年鉴2009》为资料来源，使用了2008年各地区的职工工资总额、生产总值、商品零售价格指数、财政支出（数据见表2），对我国各地区税收收入影响因素做实证分析。建立以下模型：表2全国各地区税收收入及影响因素单位：亿元三、参数估计用eviews软件，对此模型进行回归，结果见表3。表3税收收入的影响因素回归分析结果的t检验不显著，这表明很可能存在严重的多重中线性。（一）多重共线性检验计算解释变量与被解释变量的相关系数，得其相关系数矩阵，见表4。表4各变量的相关系数表采用逐步回归法，来检验并解决多重共线性问题。分别作y对x1、x2、x3、x4的一元回归，结果如表5所示：表5逐步回归结果（1）其中，以加入x1的方程可绝系数最大，以x1为基础，顺次加入x2、x3、x4。结果如表6。表6逐步回归结果（2）查表得t0・025（31）=2.042经比较，加入x4的方程可绝系数有所改进，但t检验不显著，因此应剔除x2、x3、x4只保留x1。x1的方程的回归结果为：表7税收收入对职工工资回归结果回归模型为：y=-130.4+0.825x1（二）异方差检验绘制e2对x的散点图由图可看出e2对x的散点图主要分布在图中的大部分地方。大致可看出e2随x的变动而呈增大的趋势，应此，模型可能存在异方差。white检验

估计结果如下y=-130.4+0.852x12（-152估计结果如下y=-130.4+0.852x12（-152）（12.91）r2=0.852,dw=1.492,f=166.74可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差。（三）自相关检验y=-130.4+0.852x1（-152）（12.91）r2=0.852,dw=1.492,f=166.74df=30在0.05显著水平下，查dw统计表可知，dl=1.352du=1・489，dw>du，说明不存在自相关。最终模型表明，职工工资每增加一单位税收收入就会相应增加0.852个单位。四、预测经过实证分析，得出我国各地区税收收入主要受职工工资水平的影响。随着职工工资水平增加，税收收入就会增加。而且财政支出的增长速度跟家庭总收入的增长速度相差不大。说明，随着人均家庭总收入的增加，人们的生活水平也会得到改善。与此同时，人们的消费水平也会得到提高，使得营业税、消费税、个人所得税等都增加，而这些都是税收收入的主要来源，因此税收收入也增加了，这样就可以筹集到更多的财政收入。国家就可以将筹集到的财政收入进行分配和使用，而分配和使用的过程就是财政支出。职工工资总额对税收收入也有影响，而且影响也比较强，这足以说明，随着职工工资总额的增加，税收收入也会增加，它们存在正相关的关系。1=/最l=il=i匹

l=i匹

l=il=i五、政策建议综合上述因素，最有效提高税收收入的方法就是要提高人们的收入,减少人们的收入差距，让人们可以去多消费，从而增加营业税、消费税、个人所得税等税收收入。人们去消费了，就要有人去征收税收。税收征管在我国税收的增长中也发挥着重要的作用。2008年全国各级税务稽查局共查补收入513.6亿元。可是由于我国目前的税收征管水平在短期内将面临较大的困难，因此近期内税收征管难以成为推动税收增长的最重要力量。为此，我们国家应该对税种的征管，特别是主体税种的征管，多添加一些部门，多增加一些工作人员，乃至全社会一起共同努力，这样既解决了税收征管问题，也可以相对的解决一些就业问题。随着我国经济结构的调整逐渐完善，我国的gdp也将逐步稳定发展，税收体制也将更加理想，这样就能保持我国的gdp和税收同步协调凹

1=1增长，使得我国的税收与可税gdp总量之间保持着高度正相关的，让可税gdp与同期的税收之间,能够一直维持着长期、稳定的均衡关系。只有这样，才能共同推动我国的经济飞速平稳的发展，使得我国的凹

1=1范文五：一，数据收集从《国家统计局》获取以下数据：年份财政收入（亿元）国内生产总值（亿元）yx21978519.283624.11979537.824038.21980571.74517.81981629.894862.41982700.025294.71983775.595934.51984947.35717119852040.798964.419862090.7310202.219872140.3611962.519882390.4714928.319892727.416909.219902821.8618547.919912990.1721617.819923296.9126638.119934255.334636.419945126.8846759.419956038.0458478.119966909.8267884.619978234.0474462.619989262.878345.2199910682.5882067.5200012581.5189468.1200115301.382002104790.6二，参数估计财政支出（亿元）x31122.091281.791228.831138.411229.981409.521701.022204.912262.182491.212823.783083.593386.623742.24642.35792.626823.727937.559233.5610798.1813187.6715886.518902.5822053.15商品零售价格指数（%）x4102106102.4101.9101.5102.8108.8106107.3118.5102.1102.9105.4113.2121.7114.8106.1100.897.49798.599.298.7利用eviews软件可以得到y关于x2的散点图：可以看出y和x2成线性相关关系y关于x3的散点图：可以看出y和x3成线性相关关系y关于x1的散点图：variablecx2x3x4r-squaredcoefficient

-2582.7550.0220670.70210423.98506std.error940.61190.0055770.0332368.738296t-statistic-2.7458253.95663321.124742.744821prob.0.01210.00070.00000.01214870.97114.1351114.330132717.2540.0000000.997430meandependentvar0.997063s.d.dependentvarakaikeinfocriterion1463163.schwarzcriterion-f-statistic0.948521prob(f-statistic)adjustedr-squareds.e.ofregressionsumsquaredresidloglikelihooddurbin-watsonstat模型估计的结果为：yi=-2582.755+0.022067x2+0.702104x3+23.98506x4(940.6119)(0.0056)(0.0332)(8.7383)t={-2.7458}{3.9567}(21.1247}(2.7449}r2=0.997r2=0.997f=2717.254df=21三，相关检验1.经济意义检验l=i匹

l=il=i模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年gdp每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985l=i匹

l=il=i2.统计检验(1)拟合优度：r2=0.997，修正的可决系数为r2=0.997这说明模型对样本拟合的很好。当拒绝h0，也就是说，当其他解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总值(亿元)x2”“财政支出(亿元)x3”“商品零售价格指数(%)x4”分别对被解释变量“税收收入y”都有显著的影响。l=ii=i范文六：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“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。所以解释变量设定为可观测“国内生产总值(gdp)”、“财政支出”、“商品零售物价指数”一，数理经济学方程l=ii=iy=c(1)+c(2)*x二，计量经济学方程设定线性回归模型为：三，数据收集从《国家统计局》获取以下数据：年份197819791980198119821983198419851986198719881989财政收入（亿元）国内生产总值（亿元）财政支出（亿元）商品零售价格指数（%）yx2x3x4519.28537.82571.7629.89700.02775.59947.352040.792090.732140.362390.472727.43624.14038.24517.84862.45934.571718964.410202.211962.514928.316909.21122.091281.791228.831138.411229.981409.521701.022204.912262.182491.212823.78100.7102106102.4101.5102.8108.8106107.3118.5117.819902821.8618547.93083.5919912990.1721617.83386.6219923296.9126638.13742.219934255.334636.44642.319945126.8846759.45792.6219956038.0458478.16823.7219966909.8267884.67937.5519978234.0474462.69233.56199878345.2107985882067.513187.67200012581.5189468.115886.5200115301.3897314.818902.582002104790.622053.15四，参数估计利用eviews软件可以得到y关于x2的散点图：可以看出y和x2成线性相关关系y关于x3的散点图：可以看出y和x3成线性相关关系102.1102.9105.4113.2121.7114.8106.1100.897.49798.599.298.7y关于x1的散点图：dependentvariable:ymethod:leastsquaresdate:01/09/10time:13:16sample:19782002includedobservations:25variablecx2x3x4coefficient-2582.7550.0220670.70210423.98506std.error940.61190.0055770.0332368.738296t-statistic-2.7458253.95663321.124742.744821prob.0.01210.00070.00000.0121r-squaredadjustedr-squareds.e.ofregressionsumsquaredresidloglikelihooddurbin-watsonstat0.997430meandependentvar0.997063s.d.dependentvarakaikeinfocriterion1463163.schwarzcriterion-f-statistic0.948521prob(f-statistic)4870.97114.1351114.330132717.2540.000000模型估计的结果为:yi=-2582.755+0.022067x2+0.702104x3+23.98506x4(940.6119)(0.0056)(0.0332)(8.7383)t={-2.7458}(3.9567}{21.1247}{2.7449}r2=0.997r2=0.997f=2717.254df=21五，相关检验1.经济意义检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年gdp每增1=1长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985亿元。1=12.统计检验（1）拟合优度:r2=0.997，修正的可决系数为r2=0.997这说明模型对样本拟合的很好。21）=3.075.由eviews得到f=2717・238>3・075,应拒绝原假设h0,说明回归方程显著，即“国内生产总值（gdp）”“财政支出”“商品零售物价指数”联合起来确实对“税收收入”有显著影响。y=c（1）+c（2）*x二，计量经济学方程设定线性回归模型为：三，数据收集从《国家统计局》获取以下数据：年份197819791980198119821983198419851986198719881989财政收入（亿元）国内生产总值（亿元）财政支出（亿元）商品零售价格指数（%）yx2x3x4519.28537.82571.7629.89700.02775.59947.352040.792090.732140.362390.472727.43624.14038.24517.84862.45934.571718964.410202.211962.514928.316909.2

1122.091281.791228.831138.411229.981409.521701.022204.912262.182491.212823.78100.7102106102.4101.5102.8108.8106107.3118.5117.819902821.8618547.93083.5919912990.1721617.83386.6219923296.9126638.13742.219934255.334636.44642.319945126.8846759.45792.6219956038.0458478.16823.7219966909.8267884.67937.5519978234.0474462.69233.56199878345.2107985882067.513187.67200012581.5189468.115886.5200115301.3897314.818902.582002104790.622053.15四，参数估计利用eviews软件可以得到y关于x2的散点图：可以看出y和x2成线性相关关系y关于x3的散点图：可以看出y和x3成线性相关关系102.1102.9105.4113.2121.7114.8106.1100.897.49798.599.298.7y关于x1的散点图：dependentvariable:ymethod:leastsquaresdate:01/09/10time:13:16sample:19782002includedobservations:25variablecx2x3x4coefficient-2582.7550.0220670.70210423.98506std.error940.61190.0055770.0332368.738296t-statistic-2.7458253.95663321.124742.744821prob.0.01210.00070.00000.0121r-squaredadjustedr-squareds.e.ofregressionsumsquaredresidloglikelihooddurbin-watsonstat0.997430meandependentvar0.997063s.d.dependentvarakaikeinfocriterion1463163.schwarzcriterion-f-statistic0.948521prob(f-statistic)4870.97114.1351114.330132717.2540.000000模型估计的结果为：yi=-2582.755+0.022067x2+0.702104x3+23.98506x4(940.6119)(0.0056)(0.0332)(8.7383)t={-2.7458}(3.9567}{21.1247}{2.7449}r2=0.997r2=0.997f=2717.254df=21五，相关检验1.经济意义检验l=i匹

l=il=i模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年gdp每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021

亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985l=i匹

l=il=i2.统计检验（1）拟合优度：r2=0・997，修正的可决系数为r2=0・997这说明模型对样本拟合的很好。21）=3.075.由eviews得到f=2717・238>3・075,应拒绝原假设h0,说明回归方程显著，即“国内生产总值（gdp）”“财政支出”“商品零售物价指数”联合起来确实对“税收收入”有显著影响。范文七：计量经济学课程设计班级：学号：姓名：2011年、引言财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，国家在社会活动中提供公共物品和服务，很大程度上需要财政收入的鼎力相助。财政收入既是国家的集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。税收是国家为实现其职能的需要，凭借其政治权利并按照特定的标准，强制、无偿的取得财政收入的一种形式，它是现代国家财政收=J=J入最重要的收入形式和最主要的收入来源。本课题跟据我国最近几=J=J入最重要的收入形式和最主要的收入来源。本课题跟据我国最近几年的经济发展水平和税收收入并结合我国各地区在2008年的实际情况，利用《中国统计年鉴2009》做出了税收收入的计量模型，比较分析了职工工资总额、财政支出和人均家庭总收入等变量对税收收入的不同影响，得出了几个重要的结论。税收是国家在社会经济活动中为提供公共物品和服务的主要收入来源，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。税收是国家集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。我国自改革开放以来税收一直随经济的增长在快速的增长，尤其是进入21世纪以来成高速发展趋势。由1999年的10682.58亿元到2008年的54233.79近几年以来，尤其是2008年以来社会不公平和贫富差距进一步了大，造成了社会的不稳定。2010年两会期间温家宝总理提出调整税收基数，从而来缩小贫富差距和社会公平问题。亿元，十年来增加了5.08亿元，十年来增加了5.08倍（见表1）。1=1表1我国十年来税收一览表二、理论基础税收是国家为了实现其职能，以政治权利为基础，按规定标准以政治权力为基础，按预定标准像经济组织和居民无偿课征而取得的一种财政收入。税收的影响因素有很多包括一国的经济实力，经济发展水平，劳动者的素质，职工工资总额，财政支出，家庭总收入，生产总值，商品零售价格指数等。职工工资总额，指各单位或组织在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬总额。个人所得税的税基就是劳动报酬总额。而个人所得税是税收收入的组成部分。生产总值，生产总值是经济发展的最重要指标，税收与生产总值的关系集中反映了税收与经济的关系。换言之，经济决定税收，税收促进经济。因此，二者有着直接相关性。如果税收与生产总值的比例关系不协调，一定程度上会弱化了国家队经济的宏观调控能力。因此生产总值对税收收入也有着重要的影响。财政支出，是指在市场经济条件下，政府为提供公共产品和服务，满足社会共同需要而进行的财政资金的支付。而财政支出是国家将筹集上来的财政收入进行分配和使用的过程，就是如果需要的财政支出越多，那么久必须有对应的财政收入予以支持，而税收收入是财政收入的组成部分。因此可以看出财政支出对税收收入有着重要的影响。商品零售价格指数，指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数。税收收入是一定量的货币收入，它是在一定的价格体系下形成的。价格的变动是引起税收收入增减的重要因素。我们研究价格对税收的影响是通过价格指数来实现的。因此从商品零售价格指数的变动可以看出税收收入的变动。三、计量模型本课题以《中国统计年鉴2009》为资料来源，使用了2008年各地区的职工工资总额、生产总值、商品零售价格指数、财政支出（数据见表2），对我国各地区税收收入影响因素做实证分析。建立以下模型：表2全国各地区税收收入及影响因素单位：亿元三、参数估计用eviews软件，对此模型进行回归，结果见表3。表3税收收入的影响因素回归分析结果的t检验不显著，这表明很可能存在严重的多重中线性。（一）多重共线性检验

计算解释变量与被解释变量的相关系数，得其相关系数矩阵，见表4。表4各变量的相关系数表采用逐步回归法，来检验并解决多重共线性问题。分别作y对x1、x2、x3、x4的一元回归，结果如表5所示：表5逐步回归结果（1）其中，以加入x1的方程可绝系数最大，以x1为基础，顺次加入x2、x3、x4。结果如表6。表6逐步回归结果（2）查表得t0・025（31）=2.042经比较，加入x4的方程可绝系数有所改进，但t检验不显著，因此应剔除x2、x3、x4只保留x1。x1的方程的回归结果为：表7税收收入对职工工资回归结果回归模型为：y=-130.4+0.825x1（二）异方差检验绘制e2对x的散点图由图可看出e2对x的散点图主要分布在图中的大部分地方。大致可看出e2随x的变动而呈增大的趋势，应此，模型可能存在异方差。white检验估计结果如下y=-130.4+0.852x12（-152）（12.91）r2=0.852,dw=1.492,f=166.74可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差。（三）自相关检验y=-130.4+0.852x1（-152）（12.91）r2=0.852,dw=1.492,f=166.74df=30在0.05显著水平下，查dw统计表可知，dl=1.352du=1.489,匹1=dw>du，说明不存在自相关。最终模型表明，职工工资每增加一单位税收收入就会相应增加0.852匹1=四、预测经过实证分析，得出我国各地区税收收入主要受职工工资水平的影响。随着职工工资水平增加，税收收入就会增加。而且财政支出的增长速度跟家庭总收入的增长速度相差不大。说明，随着人均家庭总收入的增加，人们的生活水平也会得到改善。与此同时，人们的

匹

l=i匹

l=i五、政策建议综合上述因素，最有效提高税收收入的方法就是要提高人们的收入，减少人们的收入差距，让人们可以去多消费，从而增加营业税、消费税、个人所得税等税收收入。人们去消费了，就要有人去征收税收。税收征管在我国税收的增长中也发挥着重要的作用。2008年全国各级税务稽查局共查补收入513.6亿元。可是由于我国目前的税收征管水平在短期内将面临较大的困难，因此近期内税收征管难以成为推动税收增长的最重要力量。为此，我们国家应该对税种的征管，特别是主体税种的征管，多添加一些部门，多增加一些工作人员，乃至全社会一起共同努力，这样既解决了税收征管问题，也可以相对的解决一些就业问题。随着我国经济结构的调整逐渐完善，我国的gdp也将逐步稳定发展，税收体制也将更加理想，这样就能保持我国的gdp和税收同步协调增长，使得我国的税收与可税gdp总量之间保持着高度正相关的，让可税gdp与同期的税收之间,能够一直维持着长期、稳定的均衡关系。只有这样，才能共同推动我国的经济飞速平稳的发展，使得我国的经济实力得到提升。范文八：1.1949—2001年中国人口时间序列数据见表8，由该数据（1）画时间序列图；（2）求中国人口序列的相关图和偏相关图，识别模型形式；（3）估计时间序列模型；（4）样本外预测。表8中国人口时间序列数据（单位：亿人）年份人口yt年份人口yt年份人口yt年份人口yt年份人口yt19495.416719606.620719718.5229198210.159199311.851719505.519619616.58598.7177198310.2764199411.98519515.6319626.72958.9211198410.3876199512.112119525.748219636.91729.0859198510.5851199612.238919535.879619647.04999.242198610.7507199712.362619546.026619657.25389.3717198710.93199812.476119556.146519667.45429.4974198811.1026199912.578619566.282819677.6368

9.6259198911.2704200012.674319576.465319687.85349.7542199011.4333200112.762719586.599419698.06719.8705199111.582319596.720719708.2992198110.0072199211.7171画时间序列图打开yt的数据窗口求中国人口差分图：从人口序列图和人口差分序列图可以看出我国人口总水平除在1960年和1961年两年出现回落外，其余年份基本上保持线性增长趋势。l=i52年间平均每年增加人口1412.6923万人，年平均增长率为1・66%。由于总人口数逐年增加，实际上的年人口增长率是逐渐下降的。把52年分为两个时期，即改革开放以前时期(1949—1978年)和改革开放以后时期(1979—2001年)，则前一个时期的人口年平均增长率为2%，后一个时期的年平均增长率为1.23%。从人口序列yt的变化特征看，这是一个非平