我国财政收入影响因素的逐步回归分析

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 我国财政收入影响因素的逐步回归 分析 【摘要】本文运用 Eview 软件分 析工具，运用逐步回归的分析方法。建 立我国财政收入影响因素的回归模型， 对影响我国财政收入的因素进行回归分 析。引入农业增加值，工业增加值，建 筑业增加值，总人口，最终消费，受灾 面积等多个影响因素，确定影响我国财 政收入的回归方程，最终分析结果发现， 逐步回归分析法所建立的模型有较高的 拟合优度。 中国论文网 /3/view-12958875.htm 【关键词】逐步回归分析 财政 收入 影响因素 一、研究内容和方法 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 （一）研究内容 影响我国财政收入的因素有很多， 由于研究方法，研究视角的不同，分析 结果也会存在一定差异。通过多方资料 搜集，并结合我国经济的实际情况，本 文选取了农业增加值（x1） ，工业增加 值（x2） ，建筑业增加值（x3） ，总人口 （x4） ，最终消费（x5） ，受灾面积 （x6）六个主要影响因素。论文数据来 源于 2015 年国家统计年鉴。 （二）研究方法 影响国家财政收入的因素有很多， 本文主要就影响国家财政收入的因素进 行定量研究，运用逐步回归分析方法来 研究影响国家财政收入的因素。逐步回 归的基本思想是将变量逐步地引入到模 型，每引入一个解释变量，都要对其进 行 F 检验和 T 检验。当引入新的解释变 量后，原来引入的解释变量变得不再显 著时，则将新引入的解释变量剔除。以 确保每次引入新的变量之前回归方程只 包含显著的变量。回归分析是根据各解 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 释变量的最优组合建立回归方程预测被 解释变量的发展趋势，需要大量数据作 为支撑。本文运用统计软件 Eview 进行 辅助分析。 二、研究过程与分析 （一）计量经济模型的建立 根据对财政收入影响因素的选取， 我们可以建立如下回归分析模型： 利用数据和 Eviews 软件分析， 运用最小二乘法，得到模型结果如下： （2.493493） （-2.849060 ） （7.742058） （0.969910） （- 2.045158） （4.135405） （-0.692149） R2=0.999291 F=5403.738 有上述结果可以看出 R2=0.999291.说明模型的拟合程度非常 高。在给定显著性水平 =0.05 的条件 下。t 检验的临界值为 2.064。由模型结 果可知，x3，x4，x6 的 t 值都小于临界 值，不能通过 t 检验。说明解释变量之 间可能存在多重共线性。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 由相关系数矩阵可以得出，各个 解释变量之间相关系数较高，特别是 x1 和 x2 之间相关系数高达 0.994919。说 明各解释变量之间存在多重共线性。 （二）逐步回归分析 1.y 对各解释变量分别进行一元 回归。运用最小二乘法分别求出 y 对各 个解释变量的一元回归方程，如下所示： 对以上一元回归方程进行分析得 知，以 x3 为解释变量的一元回归方程 的 R2 最大，故选取 x3 作为回归模型的 第一个解释变量，形成一元回归模型。 2.逐步回归。根据一元回归模型， 运用逐步回归分析方法将剩下的五个解 释变量分别加入回归模型，形成了以下 的二元回归模型，如下所示： 对上述二元回归方程进行分析可 知，新加入变量 x4 后所形成的二元回 归模型中的 R2 最大。说明该模型的拟 合程度非常高。保留解释变量 x4，建立 以 x3，x4 为解释变量的二元回归模型。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 接着，将剩余的解释变量分别加入到 x3，x4 的二元回归模型中，得到以下四 个三元回归模型，如下所示： 对上述三元回归模型分析，同理 可得，新加入变量 x2 后所形成的三元 回归模型中的 R2 最大。说明该模型的 拟合程度非常高，故保留解释变量 x2， 建立以 x3，x4，x2 为解释变量的三元 回归模型。将剩余的解释变量分别加入 到 x3，x4，x2 的三元回归模型中，得 到以下三个四元回归模型，如下所示： 同理可得，新加入变量 x5 后所 形成的四元回归模型中的 R2 最大。说 明该模型的拟合程度非常高，符合我国 财政收入实际。保留解释变量 x5，建立 以 x3，x4，x2，x5 为解释变量的四元 回归模型。将剩余的解释变量分别加入 到 x3，x4，x2，x5 的四元回归模型中， 得到以下两个五元回归模型，如下所示： 同理可得，新加入变量 x1 后所 形成的五元回归模型中的 R2 最大。说 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 明该模型的拟合程度非常高，符合我国 财政收入实际。保留解释变量 x1，建立 以 x3，x4，x2，x5，x1 为解释变量的 五元回归模型。将剩余的解释变量 x6 加入到 x3，x4，x2，x5，x1 的五元回 归模型中，得到六元回归模型，即最需 要的回归模型，如下所示： 3.逐步回归模型确立。通过上述 逐步回归模型分析，将影响我国财政收 入的因素依次加入模型，最终得到通过 逐步回归分析我国财政收入与六个影响 因素的方程为： Y=32887.09+0.5925254x3- 0.273504x4+0.321920x2+0.344622x5 - 0.809875x1-0.035997x6 根据逐步回归得知最终的回归方 程如上图所示，实际值与拟合值高度接 近如下图所示，最大误差仅为 3.3%。 三、结语 以上结果分析采用的是 Eviews7.0 软件，通过逐步回归分析建 立的回归模型具有非常好的拟合效果， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 最大误差仅为 3.3%。所建模型表明， 农业增加值，建筑业增加值，最终消费 和工业增加值对我国财政收入的影响尤 为突出。其中农业增加值影响因子为- 0.809875，说明农业增加值对财政收入 的影响尤其显著，且两者之间关系呈反 方向变化，即农业总产值的增加对财政 收入的增加产生负的影响。由我国国情 可知，我国农业税早在 2006 年就已经 废除，而财政支出中的农业总支出却在 逐年增长。因此，就出现了以上所分析 的农业增加值对财政收入的增加产生负 的影响。由最终的