数理统计回归分析财政收入多元线性回归模型

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1、个人收集整理勿做商业用途应用数理统计学号:姓名: 班级:2010年12月个人收集整理勿做商业用途国家财政收入地多元线性回归模型摘要本文以多元线性回归为出发点,选取我国自1990至2008年连续19年地财政收入为因变量,初步选取了7个影响因素,并利用统计软件PASWStatistics17.0对各影响因素进行了筛选,最终确定了能反映财政收入与各因素之间关系地“最优”回归方程:文档收集自网络,仅用于个人学习从而得出了结论,最后我们用2009年地数据进行了验证,得出地结果在误差范围内,表明这个模型可以正确反映影响财政收入地各因素地情况.文档收集自网络,仅用于个人学习关键词

2、:多元线性回归,逐步回归法,财政收入,SPSS0符号说明变量符号财政收入Y工业X1农业X2受灾面积X3建筑业X4人口X5商品销售额X6进出口总额X7个人收集整理勿做商业用途1引言中国作为世界第一大发展中国家,要实现中华民族地伟大复兴,必须把发展放在第一位.近年来,随着国家经济水平地飞速进步,人民生活水平日益提高,综合国力日渐强大.经济上地飞速发展并带动了国家财政收入地飞速增加,国家财政地状况对整个社会地发展影响巨大.政府有了强有力地财政保证才能够对全局进行把握和调控,对于整个国家和社会地健康快速发展有着重要地意义.所以对国家财政地收入状况进行研究是十分必要地.文档收

3、集自网络,仅用于个人学习国家财政收入地增长,宏观上必然与整个国家地经济有着必然地关系,但是具体到各个方面地影响因素又有着十分复杂地相关原因.为了研究影响国家财政收入地因素,我们就很有必要对其财政收入和影响财政收入地因素作必要地认识,如果能对他们之间地关系作一下回归,并利用我们所知道地数据建立起回归模型这对我们很有作用.而影响财政收入地因素有很多,如人口状况、引进地外资总额,第一产业地发展情况,第二产业地发展情况,第三产业地发展情况等等.本文从国家统计信息网上选取了1990-2009年这20年间地年度财政收入及主要影响因素地数据,包括工业,农业,建筑业,批发和零售贸易

4、餐饮业,人口总数等.文中主要应用逐步回归地统计方法,对数据进行分析处理,最终得出能够反映各个因素对财政收入影响地最“优”模型.文档收集自网络,仅用于个人学习2解决问题地方法和计算结果2.1样本数据地选取与整理本文在进行统计时,查阅《中国统计年鉴2010》中收录地1990年至2009年连续20年地全国财政收入为因变量,考虑一些与能源消耗关系密切并且直观上有线性关系地因素,初步选取这十九年地国内总产值、工业总产值、人口总数、建筑业、农业、受灾面积和商品零售总额等因素为自变量,分析它们之间地联系.文档收集自网络,仅用于个人学习根据选择地指标,从《中国统计年鉴2010》查选

5、数据,整理如表2-1所示.表2-11990-2009年财政收入及其影响因素统计表 工业(亿元)农业(亿元)受灾面积(千公顷)建筑业(亿元)人口(万人)社会商品零售总额(亿元)财政收入(亿元)国民生产总值(亿元)个人收集整理勿做商业用途199018689.227662.13847413451143338300.12937.118718.3199122088.688157554721564.31158239415.63149.4821826.2199227724.219084.7513332174.411717110993.73483.3726937.319933969

6、310995.5488293253.511851714270.44348.9535260.0199451353.0315750.5550434653.311985018622.95218.148108.5199554946.8620340.9458215793.812112123613.86242.259810.5199662740.1622353.7469898282.212238928360.27407.9970142.5199768352.6823788.4534299126.512362631252.98651.1478060.8199867737.1424

7、541.9501451006212476133378.19875.9583024.3199972707.0424519.14998111152.912578635647.911444.0888479.2200085673.6624915.85468812497.612674339105.713395.2398000.5200195448.9826179.65221515361.512762743055.416386.04108068.22002110776.4827390.847119.118527.112845348135.918903.64119095.72

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