影響稅收收入的因素分析計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程分析論文-文庫吧
2025-06-13 04:16 本頁面
【正文】 1993199419951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011回歸結(jié)果如下Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 06/27/13 Time: 19:14Sample: 1978 2011Included observations: 34VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. LNX1LNX2LNX3LNX4CRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)根據(jù)回歸結(jié)果可得出估計(jì)方程：lnY=+ ln+ ln+ ln+ lnt=() () () () ()R2= DW= F=回歸結(jié)果分析模型估計(jì)結(jié)果說明，在假定其他變量不變的情況下，當(dāng)年國內(nèi)生產(chǎn)總值每增長1%，%；在假定其他變量不變的情況下，當(dāng)年財(cái)政支出每增長1%，%；在假定其他變量不變的情況下，當(dāng)年商品零售價(jià)格指數(shù)上漲1%， %；在假定其他變量不變的情況下，當(dāng)年商品零售價(jià)格指數(shù)上漲1%， %。擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（R2檢驗(yàn)）可絕系數(shù)R2=，2=，這說明所建模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合很好，即解釋變量“國內(nèi)生產(chǎn)總值（X1）”、“財(cái)政支出(X2)”、“進(jìn)出口總額（X3）” 和“商品零售價(jià)格指數(shù)(X4)”對(duì)被解釋變量“各項(xiàng)稅收收入（Y）”的絕大部分差異作了解釋。F檢驗(yàn)針對(duì)H0：β1=β2=β3 =β44=0，給定顯著性水平α=，在F分布表中查出自由度為k－1＝4和n－k＝30的臨界值Fα（4,30）＝，由表中得到F＝＞Fα（4，30）＝，應(yīng)拒絕原假設(shè)H0：β1=β2=β 3 =β4 =0，說明回歸方程顯著，即列入模型的解釋變量“國內(nèi)生產(chǎn)總值（X1）”、“財(cái)政支出(X2)”、“ 進(jìn)出口總額（X3）” 和“商品零售價(jià)格指數(shù)(X4)”聯(lián)合起來確實(shí)對(duì)被解釋變量“各項(xiàng)稅收收入（Y）”有顯著影響。t檢驗(yàn)分別針對(duì)H0：βj＝0（j＝0，1，2，3），給定顯著性水平α＝，查t分布表的自由度為n－k＝29的臨界值tα/2（n－k）＝。由表中的數(shù)據(jù)可得，與0、， 。其絕對(duì)值不全大于tα/2（n－k）＝，這說明在顯著水平α＝，只有3能拒絕H0：βj＝0，也就是說，當(dāng)在其他解釋變量不變的情況下，各個(gè)解釋變量“國內(nèi)生產(chǎn)總值（X1）”、“財(cái)政支出(X2)” 、“ 進(jìn)出口總額（X3）”和“ 商品零售價(jià)格指數(shù)（X4）”分別對(duì)被解釋變量“各項(xiàng)稅收收入（Y）”不全都有顯著影響，這可能是由于多重共線性或自相關(guān)性的影響。從回歸結(jié)果來看，模型判定系數(shù)很大，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量值大，但各個(gè)自變量的t值卻不都是統(tǒng)計(jì)顯著的。根據(jù)這些初步判斷模型存在多重共線性，在此基礎(chǔ)上做進(jìn)一步的檢驗(yàn)。（三）多重共線性檢驗(yàn)下面我對(duì)自變量兩兩的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，得出如表結(jié)果：相關(guān)系數(shù)矩陣LNYLNX1LNX2LNX3LNX4LNY LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 從表可見，各個(gè)解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)較高，解釋變量之間是高度相關(guān)的。輔助回歸過程：ln為被解釋變量Dependent Variable: LNX1Method: Least SquaresDate: 06/27/13 Time: 19:16Sample: 1978 2011Included observations: 34VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. LNX2LNX3LNX4CRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)ln為被解釋變量Dependent Variable: LNX2Method: Least SquaresDate: 06/27/13 Time: 19:19Sample: 1978 2011Included observations: 34VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. LNX1LNX3LNX4CRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic) ln為被解釋變量Dependent Variable: LNX3Method: Least SquaresDate: 06/27/13 Time: 19:23Sample: 1978 2011Included observations: 34VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. LNX1LNX2LNX4CRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Fstatistic
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