财政收入的多元线性回归模型.docx

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1、我国财政收入的多元线性回归模型一、影响我国财政收入增长因素的实证分析研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值和固定资产投资和社会消费品零售总额和社会总人口，并且在总人口里面考虑了65岁以上的老年化人口数对税收的负面影响。为了考察这一问题，从国家统计局的国家数据里抽选出1995-2014年税收、国内生产总值、固定资产投资总额,社会消费品零售额,社会总人口（包括

2、老年化人口）的数据，利用eviews7.2进行回归分析，建立财政收入影响因素模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。二、模型的设定1.将财政收入作为被解释变量，用Y表示。税收，GDP，固定资产投资总额、社会消费品零售额、社会总人口作为解释变量，分别用X1，X2，X3，X4，X5表示。2.数据性质的选择是：时间序列数据3.模型设定为：三、数据收集如表财政收入（Y）(亿元)各种税收（X1）（亿元）国生产总值GDP（X2)（亿元）固定资产投资总额（X3）（亿元）社会消费品零售总额（X4）（亿元）社会总人

3、口（X5）(万人)65岁以上的人口（万人）(百分比)19956242.26038.0461129.820019.3.17510（6.2%）19967407.996909.8271572.322913.5.87833（6.4%）19978651.148234.0479429.524941.18085（6.54%）19989875.959262.884883.728406.2.68359（6.7%）199911444.0810682.5890187.729854.7.48679（6.9%）200013395

4、.2312581.5199776.332917.73.408821（7.0%）200116386.0415301.38.437213.49.109062（7.1%）200218903.6417636.4543499.9193571.609377（7.3%）200321715.2520017.31.655566.6179145.209692(7.5%)200426396.4724165.68.470477.468352.609857(7.6%)200531649.2928778.54.888773.625

5、9501.0010055(7.7%)200638760.234804.35.6.252516.3010419(8.0%)200751321.7845621.97.4.9448135.9010636（8.05%）200861330.3554223.79.7.443055.4010956（8.2%）200968518.359521.59.2.7739105.7011307（8.5%）201083101.5173210.79.7735647.9011894（8.9%）2011.4389738.39.5.133

6、3378.1012288（9.1%）2012.52.28.7431252.9012714（9.4%）2013.64.7.8.0928360.2013161（9.7%）2014.74.05.7.723613.8013755（10%）数据来源：国家统计局网四、参数估计：用eviews7.2做回归分析。假定模型中随机项满足基本假设，可用OLS（最小二乘估计）法估计其参数。具体操作：（1）打开file-new-workfile，设置startdate为1995，enddate为2014，在命令框中输入datay

7、x1x2x3x4x5在命令框中输入将变量进行标准化得在命令框中输入lsycx1x2x3x4x5即出现回归结果根据表中的样本数据，模型估计结果为F=91397.54D.W=2.可以看出，可决系数，修正的可决系数，说明模型的拟合程度很好。但是，x2、x4、x5系数均不能通过t检验，且均为负数，与经济意义不符，表明模型很可能存在多重共线性。五、模型修正1.多重共线性的检验与修正（1）检验选中y,x1,x2,x3,x4,x5,点击右键，选择“open/asgroup”，在出现的对话框里选择“View/Covar

8、iance Analysis/correlation”,点击ok,得到相关系数矩阵”由相关系数矩阵可以看出，y与x1、x2、x3的相关系数都在0.9以上，说明所选自变量是都与y高度相关的，用y与自变量做多元线性回归是合适的。但解释变量x1与x2、x3、x5之间存在较高的相关系数，证明确实存在严重的多重共线性。（2）多重共线性修正采用逐步回归的办法，检验和回归多重共线性问题。分别作Y对X1、X2、X3、X4、X5的一元回归，在命令窗口分别输入