【正文】 我們在考慮增稅或減稅時，如果能夠從稅制的完善上多考慮一些，就可以收到既穩(wěn)定了稅收收入又推進了稅制的科學(xué)和合理化的良好效果。 。 ，實行穩(wěn)定稅收收入、進行有增有減的稅收結(jié)構(gòu)調(diào)整政策，是比較好 的選擇。 （二）政策建議 基于 以上結(jié)論我們可以 對稅收政策 給予以下建議 ： ，把握總體稅負(fù)水平。從 以上分析中可以看出，經(jīng)濟的健康持續(xù)發(fā)展是保計量經(jīng)濟學(xué)論文 25 證稅收收入的必要條件； 商品零售價指數(shù) 在很大程度上 影響稅收收入。 ，財政支出的增加很大力度上促進了稅收收入的增長的，物價指數(shù)的增長使居民消費增加，進而拉動了稅收收入的增長。 三、 結(jié)論分析及 政策建議 （一）結(jié)論分析 、異方差以及自相關(guān) 的問題，同時提高了模型的精度，并且使得模型整體以及各變量的顯著性提高，擬合度增強。同時，各變量的 t檢驗值均通過顯著性檢驗，模型的 F檢驗值通過顯著性檢驗。 ②自相關(guān)修 正 【科克倫 — 奧克特（迭代法）】 一次迭代得： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 19:19 Sample (adjusted): 1981 2020 Included observations: 26 after adjustments Convergence achieved after 11 iterations Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X2 X3 AR(1) Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 6448038. Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic 計量經(jīng)濟學(xué)論文 24 DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) Inverted AR Roots .86 圖 22 可見 =,說明擬合優(yōu)度很高，且 DW=4 ,此時根據(jù)判定區(qū)域知，表明隨機干擾項的自相關(guān)已經(jīng)被消除。 選擇滯后期為 2，結(jié)果如圖 所示： BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test: Fstatistic Probability Obs*Rsquared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares 計量經(jīng)濟學(xué)論文 23 Date: 12/16/12 Time: 18:43 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X2 X3 RESID(1) RESID(2) Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 6390408. Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 圖 21 可得 T =27*=,相伴概率（即 P值）為 ，LM= = (1)=,所以隨機干擾項存在自相關(guān)。 計量經(jīng)濟學(xué)論文 22 （ 4）自相關(guān)檢驗 ①自相關(guān)檢驗 示法 2 0 0 0 1 0 0 001 0 0 02 0 0 001 0 0 0 02 0 0 0 03 0 0 0 04 0 0 0 080 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06R e s i d u a l A c t u a l F i t t e d 圖 20 由圖 可知，殘差的序列圖是循環(huán)型的， e不是頻繁改變符號，而是連續(xù)幾個正值后再連續(xù)幾個負(fù)值 ，表明存在 相關(guān)。并且再次提高了擬合優(yōu)度以及各解釋變量的 t檢驗值。 計量經(jīng)濟學(xué)論文 21 White Heteroskedasticity Test: Fstatistic Probability Obs*Rsquared Probability Test Equation: Dependent Variable: STD_RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 17:48 Sample: 1980 2020 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X2 X2^2 X3 X3^2 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 8798165. Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 圖 19 此時 = 5%顯著性水平下自由度為 4的 2? 分布臨界值 ，因此不存在異方差。 ②模型異方差的修正 定義 w1=1/sqr(resid^2)作為權(quán)數(shù)，對模型進行加權(quán)最小二乘回歸結(jié)果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 17:34 Sample: 1980 2020 Included observations: 27 Weighting series: W1 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X2 X3 Weighted Statistics Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) Unweighted