計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末論文-我國(guó)財(cái)政收入影響因素案例分析(編輯修改稿)
2025-07-13 05:37 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 年份 Y 2X 3X 4X 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 2021 9 利用 EViews 軟件，生成 Y 、 2X 、 3X 、 4X 等數(shù)據(jù)，采用 OLS方法估計(jì)模型參數(shù)， 得到的回歸結(jié)果如圖 6所示。 圖 OLS回歸結(jié)果 根據(jù)圖 6中的數(shù)據(jù)， 模型估計(jì)結(jié)果為： 2 3 41 0 5 .6 8 2 4 0 .1 5 5 0 6 4 0 .0 0 7 9 6 7 1 .0 4 4 6 3 6t t t tY X X X? ? ? ? ? () () () () t? () () () () 2 ? 2 ? ? 該模型的 2 ? 、 2 ? ，可決系數(shù)很高， F 檢驗(yàn)值為 ，明顯顯著 。但是當(dāng)?? 時(shí) ，0 .0 2 52 ( ) ( 2 6 4 ) 2 .0 7 4t n k t? ? ? ? ?時(shí)，財(cái)政支出的系數(shù)不顯著且 GDP系數(shù)的符號(hào)與實(shí)際相反。因此差分后的數(shù)據(jù)中可能有多重共線性。其解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣如表 7 所示： 表 7. 相關(guān)系數(shù)矩陣 變量 2X 3X 4X 2X 3X 4X 由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各個(gè)解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，證實(shí)確實(shí)存在多重共線性。 因此這種方法也不能進(jìn)行多重共線性的補(bǔ)救，而且二階差分的模型也無(wú)法補(bǔ)救。 ⑶ .逐步回歸法 ① 將財(cái)政收入和財(cái)政支出進(jìn)行回歸如圖 7 所示。 10 圖 X2的 OLS回歸結(jié)果 根據(jù)圖 7中的數(shù)據(jù)， 模型估計(jì)結(jié)果為： ? ? ? () () t? () () 2 ? 2 ? ? ② .將財(cái)政收入和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值進(jìn)行回歸 如圖 8 所示。 圖 X3的 OLS回歸結(jié)果 根據(jù)圖 8中的數(shù)據(jù)， 模型估計(jì)結(jié)果為： ? ? ? () () t? (3. 714126) () 2 ? 2 ? ? ③ .將財(cái)政收 入和稅收總額進(jìn)行回歸如圖 9 所示。 圖 X4的 OLS回歸結(jié)果 11 根據(jù)圖 9中的數(shù)據(jù)， 模型估計(jì)結(jié)果為： ? ? ? () () t? () () 2 ? 2 ? ? 綜合可決系數(shù)、修正可決系數(shù)、以及 F 值和 t 值，首先選擇 4X ，然后進(jìn)行下一步的分析。 ④ .財(cái)政收入、稅收總額和財(cái)政支出進(jìn)行回歸如圖 10 所示。 圖 X2和 X4的 OLS回歸結(jié)果 根據(jù)圖 10中的數(shù)據(jù)， 模型估計(jì)結(jié)果為： t tY X X? ? ? ? () () () t? () () (10. 18172) 2 ? 2 ? ? ⑤ .財(cái)政收入、稅收總額和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值進(jìn)行回歸如圖 11 所示。 圖 X3和 X4的 OLS回歸結(jié)果 根據(jù)圖 11中的數(shù)據(jù)， 模型估計(jì)結(jié)果為： t tY X X? ? ? () () () t? () () () 2 ? 2 ? ? 12 綜合可決系數(shù)、修正可決系數(shù)、以及 F 值和 t 值，然后選 擇 2X ，然后進(jìn)行下一步的分析。 用表 8 來表述上述逐步回歸過程，以此來尋找最佳回歸方程。 表 8. 逐步回歸表 c 2X 3X 4X 修正可決系數(shù) DW ( 2)Y f X? t 值 ( 3)Y f X? t 值 3. 714126 ( 4)Y f X? t 值 ( 2, 4)Y f
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