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计量经济学模型分析班级 金融1102班 姓名 刘宇 学号 20112697 为了全面反映中国税收增长的全面貌，选择包括中央和地方税的“国家财政收入Y”中的“税收收入”作为被解释变量，以反映国家税收的增长；选择“国内生产总值（GDP）X1”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出X2”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数X3”作为物价水平的代表。选取1994-2010年为样本区间，数据见表3-3表3-3 1994-2010年我国国家税收收入等相关数据年份国家税收收入(亿元)Y国内生产总值(亿元)财政支出(亿元)商品零售价格指数(%)19945126.8848197.8565792.62121.719956038.0460793.7296823.72114.819966909.8271176.5927937.55106.119978234.0478973.0359233.56100.819989262.884402.2810798.1897.4199910682.5889677.05513187.6797200012581.5199214.55415886.5098.5200115301.38109655.1718902.5899.2200217636.45120332.6922053.1598.7200320017.31135822.7624649.9599.9200424165.68159878.3428486.89102.8200528778.54184937.3733930.28100.8200634804.35216314.4340422.73101.0200745621.97265810.3149781.35103.8200854223.79314045.4362592.66105.9200959521.59340902.8176299.9398.8201073210.79397983.1589874.16103.1数据来源：中国统计年鉴2011在建立Eviews的数据文件之后，输入命令得散点图和趋势图从以上的图可以看出Y与X1和X2均呈线性关系，但Y与X3不存在线性关系。为了通过AIC和SC准则来判别商品零售价格指数是否应该作为解释变量，输入命令：LS Y C X1 X2.得到Y与X1，X2的估计结果，如下图所示。在以上模型中，得 AIC=16.40480，SC=16.55184在次输入Eview命令：LS Y C X1 X2 X3.得到Y与X1，X2，X3的估计结果，如下图所示。在此模型中，得 AIC=15.89294，SC=16.08899加入X3之后的模型AIC和SC的值均有所减小，由赤池信息准则和施瓦茨准则可知X3应该包含在模型中。根据上图，模型估计结果为 Y=13546.05 + 0.149X1 + 0.201X2 + 82.637X3 se=（2688.994）（0.015） （0.065） （24.478） t=（5.038） （9.672） （3.109） （3.376） R2=0.999，R2=0.999，F=6146.930.模型检验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每增长1亿元，税收收入就会增长0.149亿元；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，税收收入会增长0.201亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长82.637亿元。国家税收收入与国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数均为正相关，这与理论分析和经验判断相一致。2. 拟合忧度检验由R2=0.999，R2=0.999与1十分接近，说明其拟合优度很好。3. F检验针对H0：1=2=3=0，给定显著性水平=0.05，在F分布表中查出自由度为3和13的临界值F0.05(3，13)=3.41。由于F=6146.9303.41，应拒绝原假设H0，说明回归方程显著,即国内生产总值（X1）、财政支出X2、商品零售价格指数(X3)对国家税收收入（Y）有显著影响。4. T检验分别针对H0：j=0（j=1,2,3）,给定显著性水平=0.05，查t分布表得自由度为17-4=13，临界值t0.025(13)=2.160。j=0（j=1,2,3）对应的t统计量分别为9.672,3.109,3.376。其绝对值均大于临界值2.160，所以均通过了显著性检验。White检验：通过Eview可以得到White检验的结果如下图所示其中， F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平=0,05,在显著性水平=0.05的条件下,P值大于0.05,则认为不存在异方差性.BG检验通过Eview可以得到BG检验的结果如下所示其中,P值为0.064489.因此在显著水平=0.05的条件下,接受无自相关的原假设,即随机干扰项不存在自相关.多重共线性的修正与检验为了消除共线性的影响，加入以X1，X3为解释变量，利用Eview软件重新估计模型，再次输入Eview命令：LS Y C X1 X3.得到Y与X1，X3的估计结果，如下图所示：得到回归结果为: Y=- 16000.89 + 0.196709X1 + 90.07208X3再次输入Eview命令：LS Y C X2、 X3.得到Y