计量经济论文财政收入分析
计量经济学论文
影响我国财政收入因素的实证分析
摘要
影响一国财政收入的因素有很多，比如税收收入、国内生产总值、企业所得税、社会从业人员数量等等。本文针对我国财政收入影响因素建立了计量经济模型，并利用Eviews软件对收集到的数据进行相关回归以及多重共线性分析，建立了财政收入影响因素的模型，分析了影响财政收入主要因素及其影响程度，并提出了相关政策建议。
关键字：财政收入影响因素分析
Abstract
The impact of a country's revenue by many factors, such as income tax, gross domestic product, enterprise income tax, social personnel etc.. This article in view of our country financial revenue factors affecting the establishment of an econometric model, and use Eviews software to the collected data correlation and regression and multiple analysis, established the finance income influence factor model, analyzes the influence of fiscal revenue and factors influencing degree, offer relevant policy proposal.
Keywords: revenue influence factors analysis
一、引言
财政作为一个政府的活动，是政府职能的具体体现，主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。财政收入是政府部门的公共收入，是国民收入分配中用于保证政府行使其公共职能、实施公共政策以及提供公共服务的资金需求。财政收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。因此，研究财政收入的增长就显得尤为必要。财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。同时，一个国家财政收入的规模还要受到经济规模等诸多因素的影响。因此我们以财政收入为因变量，国内生产总值、年末从业人员数、全社会固定资产投资总额、国家财政决算中的各项税收 4个经济指标为自变量，利用软件进行回归分析，建立财政收入影响因素模型，分析影响我国财政收入的主要因素为如何，合理有效的制定我国的财政收入计划提供一些政策建议。
二、财政收入影响因素的定量分析
1、变量选择
研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。大多数相关的研究文献中都把总税收、国内生产总值这两个指标作为影响财政收入的基本因素，还有一些文献中也提出了其他一些变量，比如从业人员数、固定资产投资等。影响财政收入的因素众多复杂，本文从国内生产总值、税收收入、企业所得税和社会从业人员数四方面进行分析。
2、数据说明
（1）财政收入：是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而抽泣的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。财政就是为了满足社会公共需要，弥补市场失灵，以国家为主体参与的社会产品分配活动。它既是政府的集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。
（2）国内生产总值：是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
（3）税收收入：税收收入是指国家按照预定标准，向经济组织和居民无偿地征收实物或货币所取得的一种财政收入。是国家预算资金的重要来源。在我国的税收收入结构中，流转税和所得税居于主体地位。具体有以下来源：增值税、消费税、营业税、企业所得税、个人所得税、外国投资企业和外国企业所得税、城市维护建设税、车船使用税、房产税等。
（4）企业所得税：企业所得税是指对中华人民共和国境内的企业（居民企业及非居民企业）和其他取得收入的组织以其生产经营所得为课税对象所征收的一种所得税。
（5）从业人员数：人口中参加经济活动的人口数。不包括从事家务劳动人口、就学人口、长期患病不能工作人口、年老或退休人口等。、
三、模型建立与数据分析
1、模型说明
财政收入一般由以下几部分构成: 税收收入、国有企业上缴的利润收入、债务收入以及费用等其他收入，其中税收收入是财政收入的主要来源。同时，财政收入还受到企业所得税、从业人员数等诸多因素的影响，这里可以用国内生产总值的变化来说明除税收以外的其他因素的变动对财政收入的影响。
2、模型数据选取
本文研究数据来自《中国统计年鉴》，采集区间为1991—2010年，样本容量20。
3、模型建立
以财政收入为解释变量，税收收入、国内生产总值、企业所得税和社会从业人员数量为解释变量建立线性回归模型。
Y
i =β
+β
1
X
1i
+β
2
X
2i
+β
3
X
3i
+β
4
X
4i
+μ
i
其中，Y
i 表示财政收入，X
1i
表示税收收入，X
2i
表示国内生产总值
，
X
3i
表示企业所
得税，X
4i 表示社会从业人员数;β
0、
β
1、
β
2、
β
3、
β
4
表示待定系数，μ
i
表示随机
误差。
4、回归模型
利用Eviews软件，用OLS法回归得到如下结果
OLS回归结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/02/12 Time: 12:21
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
C 7533.941 2106.340 3.576793 0.0028
X1 0.042801 0.018441 2.320896 0.0348
X2 0.924064 0.097368 9.490441 0.0000
X3 0.175383 0.126569 1.385673 0.1861
X4 -0.143570 0.038661 -3.713561 0.0021 R-squared 0.999883 Mean dependent var 24564.97 Adjusted R-squared 0.999851 S.D. dependent var 23918.97 S.E. of regression 291.7849 Akaike info criterion 14.40223 Sum squared resid 1277076. Schwarz criterion 14.65116 Log likelihood -139.0223 F-statistic 31915.52 Durbin-Watson stat 2.548686 Prob(F-statistic) 0.000000
Y=7533.94+0.04X
1+0.92X
2
+0.18X
3
-0.14X
4
t=(3.58)(2.32)(9.49)(1.38)(-3.71)
由此可以看出可决系数和调整的可决系数分别为R2=0.999883和R2 =0.999851 ，F=31915.52 由上表可以看出可决系数为R2=0.999883，调整
的可决系数R2 =0.999851 这说明模型对样本的拟合好。当给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k-1=20-4-1=15的临界值tα/2（20-4-1）=2.131， X4通过t检验，X3不符合t值要求，对Y值没有显著影响。查表得所以X1 ,X2
,
F（4,15）=3.06，由Eviews得到模型的F值为31915.52>3.06，说明回归方程显著。
四、计量经济意义检验
1、多重共线性检验及修正
（1）检验多重共线性
从回归结果的系数以及t值我们可以看出模型可能存在多重共线性，下面我们计算出解释变量的相关系数。解释变量的相关系数矩阵如下:
共线性
（2）消除多重共线性
采用逐步回归，分别用Y与X1 ,X2,X3，X4作回归。得出以下结果
对X1一元回归
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/12 Time: 21:28
Sample: 1991 2010
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -6305.643 824.0863 -7.651677 0.0000
R-squared 0.991874 Mean dependent var 24564.97
Adjusted R-squared 0.991423 S.D. dependent var 23918.97
S.E. of regression 2215.250 Akaike info criterion 18.33876 Sum squared resid 88332015 Schwarz criterion 18.43833 Log likelihood -181.3876 F-statistic 2197.098
对X2一元回归
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/12 Time: 21:34
Sample: 1991 2010
C -805.3185 139.8014 -5.760448 0.0000
R-squared 0.999704 Mean dependent var 24564.97 Adjusted R-squared 0.999687 S.D. dependent var 23918.97 S.E. of regression 423.0003 Akaike info criterion 15.02726 Sum squared resid 3220726. Schwarz criterion 15.12684 Log likelihood -148.2726 F-statistic 60733.52
对X3一元回归
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/12 Time: 21:36
Sample: 1991 2010
C 2261.474 1002.660 2.255474 0.0368
R-squared 0.982761 Mean dependent var 24564.97 Adjusted R-squared 0.981803 S.D. dependent var 23918.97 S.E. of regression 3226.591 Akaike info criterion 19.09088 Sum squared resid 1.87E+08 Schwarz criterion 19.19045 Log likelihood -188.9088 F-statistic 1026.121
对X4一元回归
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/12 Time: 21:39
Sample: 1991 2010
C -169773.8 35413.14 -4.794091 0.0001
R-squared 0.628004 Mean dependent var 24564.97 Adjusted R-squared 0.607338 S.D. dependent var 23918.97 S.E. of regression 14988.28 Akaike info criterion 22.16256 Sum squared resid 4.04E+09 Schwarz criterion 22.26214 Log likelihood -219.6256 F-statistic 30.38767
得到一元回归结果：
由上可知X
2的修正可决系数最大，以X
2
为基础顺次加入其它变量回归
Y与X1,X2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/12 Time: 22:07
Sample: 1991 2010
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -241.5667 290.2668 -0.832223 0.4168
X1 -0.021376 0.009889 -2.161538 0.0452
R-squared 0.999768 Mean dependent var 24564.97 Adjusted R-squared 0.999740 S.D. dependent var 23918.97
S.E. of regression 385.5005 Akaike info criterion 14.88444 Sum squared resid 2526381. Schwarz criterion 15.03380 Log likelihood -145.8444 F-statistic 36564.33
Y与X2，X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/12 Time: 22:15
Sample: 1991 2010
C -709.7518 158.6154 -4.474671 0.0003
X2 1.105194 0.033965 32.53916 0.0000
X3 0.209402 0.171581 1.220429 0.2390 R-squared 0.999728 Mean dependent var 24564.97 Adjusted R-squared 0.999696 S.D. dependent var 23918.97 S.E. of regression 417.3640 Akaike info criterion 15.04328 Sum squared resid 2961276. Schwarz criterion 15.19264 Log likelihood -147.4328 F-statistic 31193.22 Durbin-Watson stat 0.919257 Prob(F-statistic) 0.000000
Y与X2，X4
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/12 Time: 22:18
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
C 3477.022 1173.322 2.963399 0.0087
X2 1.163713 0.005955 195.4297 0.0000
R-squared 0.999834 Mean dependent var 24564.97 Adjusted R-squared 0.999815 S.D. dependent var 23918.97 S.E. of regression 325.3126 Akaike info criterion 14.54493 Sum squared resid 1799081. Schwarz criterion 14.69429 Log likelihood -142.4493 F-statistic 51349.35
观察各自的T 检验和修正的可决系数，最后选定X
2,X
4
符合要求，再做Y与X
2
,X
4，
X 1，还有Y与X
2
,X
4，
X
3
的回归分析，观察他们的T检验和修正的可决系数的大小
Y与X2 ,X4，X1
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/12 Time: 22:31
Sample: 1991 2010
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7185.580 2150.575 3.341237 0.0041
X1 0.036778 0.018430 1.995538 0.0633
X2 0.988533 0.087958 11.23872 0.0000
R-squared 0.999867 Mean dependent var 24564.97 Adjusted R-squared 0.999843 S.D. dependent var 23918.97 S.E. of regression 300.0571 Akaike info criterion 14.42268 Sum squared resid 1440549. Schwarz criterion 14.62183 Log likelihood -140.2268 F-statistic 40239.43 Durbin-Watson stat 2.503741 Prob(F-statistic) 0.000000
Y与X2 ,X4，X3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/12 Time: 22:35
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3320.289 1205.492 2.754302 0.0141
X2 1.142058 0.028961 39.43491 0.0000
X3 0.106146 0.138844 0.764495 0.4557
X4 -0.062352 0.018550 -3.361236 0.0040 R-squared 0.999840 Mean dependent var 24564.97 Adjusted R-squared 0.999810 S.D. dependent var 23918.97 S.E. of regression 329.3629 Akaike info criterion 14.60905 Sum squared resid 1735679. Schwarz criterion 14.80820 Log likelihood -142.0905 F-statistic 33396.31 Durbin-Watson stat 1.917652 Prob(F-statistic) 0.000000
观察以上均不符合要求，因此最后选定X
2，X
4
为解释变量。
修正后的回归方程为
Y=3477.022+1.163713X
2-0.065490X
4
2异方差检验及修正
（1）异方差检验
由G-Q检验对样本x2数据由大到小排序，去除中间4个样本，剩余16个样本再分成两个样本容量为8的子样本，对两个子样本分别用OLS法作回归：
子样本1
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/04/12 Time: 16:19
Sample: 1991 1998
C -8257.493 10225.40 -0.807547 0.4560
X2 1.158144 0.013936 83.10601 0.0000
X4 0.087941 0.137246 0.640760 0.5499
R-squared 0.999699 Mean dependent var 47849.14
Adjusted R-squared 0.999579 S.D. dependent var 21882.76
S.E. of regression 449.2282 Akaike info criterion 15.33294
Sum squared resid 1009030. Schwarz criterion 15.36273
Log likelihood -58.33174 F-statistic 8302.475
Durbin-Watson stat 2.446960 Prob(F-statistic) 0.000000
1
子样本2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/04/12 Time: 16:22
Sample: 2003 2010
Included observations: 8
C -745.5651 1524.227 -0.489143 0.6454
X2 1.050821 0.063652 16.50890 0.0000
X4 0.011417 0.028986 0.393880 0.7099
R-squared 0.998257 Mean dependent var 6047.148
Adjusted R-squared 0.997559 S.D. dependent var 2445.727
S.E. of regression 120.8313 Akaike info criterion 12.70666
Sum squared resid 73001.07 Schwarz criterion 12.73646
Log likelihood -47.82666 F-statistic 1431.420 Durbin-Watson stat 1.717751 Prob(F-statistic) 0.000000
由上可以看出R2=0.998257 RSS
2
=73001.07
计算统计量F= [ RSS
1/(8-2-1)]/ [ RSS
2
/(8-2-1)]=1.382，在α=0.05的显著性
水平下，自由度为（5,5）的F的分布临界值F0、05（5,5）=5.05，于是拒绝同方差的假设，模型存在异方差。
（2）异方差修正
利用加权最小二乘法
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/04/12 Time: 17:37
Sample: 1991 2010
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 3678.214 258.6620 14.22015 0.0000
X2 1.162926 0.002245 518.0856 0.0000
R-squared 0.999987 Mean dependent var 17472.23
Adjusted R-squared 0.999986 S.D. dependent var 23705.58
S.E. of regression 89.01208 Akaike info criterion 11.95290
Sum squared resid 134693.6 Schwarz criterion 12.10226
Log likelihood -116.5290 F-statistic 790800.9
Unweighted Statistics
R-squared 0.999829 Mean dependent var 24564.97
Adjusted R-squared 0.999809 S.D. dependent var 23918.97
S.E. of regression 330.3071 Sum squared resid 1854747.
Durbin-Watson stat 1.949783
得到回归方程Y=3678.214+1.17X
2-0.07X
4
，此时拟合优度提高，t统计量也提高，
此时不存在异方差。
3、自相关性检验及修正（1）自相关性检验
在α=0.05的显著性水平下，样本容量为20，DW的临界值d
L =1.2014,d
U
=1.414,
该模型的DW=1.126651 （2）自相关性修正 用杜宾两步法估计模型 第一步，赋值 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 18:21 Sample(adjusted): 1992 2010 Included observations: 19 after adjusting endpoints C 2645.375 1717.514 1.540235 0.1475 X2 1.028502 0.037648 27.31887 0.0000 X4 -0.021823 0.055400 -0.393909 0.7000 X2(-1) -0.075553 0.296473 -0.254838 0.8028 X4(-1) -0.029753 0.048072 -0.618921 0.5467 R-squared 0.999918 Mean dependent var 25692.10 Adjusted R-squared 0.999886 S.D. dependent var 24022.52 S.E. of regression 256.5384 Akaike info criterion 14.18452 Sum squared resid 855555.1 Schwarz criterion 14.48277 Log likelihood -128.7530 F-statistic 31564.51 第二步，设定新变量 Dependent Variable: Y1 Method: Least Squares Date: 12/04/12 Time: 19:03 Sample(adjusted): 1992 2010 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2760.842 1296.190 2.129968 0.0490 X5 0.907012 0.005639 160.8441 0.0000 X6 -0.051314 0.018938 -2.709523 0.0155 R-squared 0.999776 Mean dependent var 21287.86 Adjusted R-squared 0.999748 S.D. dependent var 19917.04 S.E. of regression 316.2021 Akaike info criterion 14.49458 Sum squared resid 1599741. Schwarz criterion 14.64370 Log likelihood -134.6985 F-statistic 35699.75 得Y=2760.842+0.907012X 2-0.051314 X 4 ，在α=0.05的显著性水平下，样本容量 为20，DW的临界值d L =1.2014,d U =1.414，由上表可以看出DW=1.596226,，介于d L 和4-d U之间，可判断无自相关性。所以，估计的原回归模型为 Y=2760.842/(1-0.204621)+1.17 X 2-0.07X 4 =3470.47+1.17 X 2 -0.07X 4 4、模型检验 （1）拟合优度检验 由上表可以看出可决系数为R2=0.999776，调整的可决系数R2=0.999748这说明模型对样本的拟合好。 （2）变量的显著性检验（t检验） 分别针对H 0：β j =0（j=2，4），当给定显著性水平α=0.05，查t分布表得 自由度为n-k-1=17的临界值t α/2（20-3）=2.101，由Eviews数据可得β2、β4对应的t 统计量分别为160.8441，-2.709523，β2、β4的t的绝对值大于2.101， 拒绝原假设，所以X 2, X 4 通过t检验， X 2, X 4 对Y的影响的显著。 （3）方程的显著性检验（F检验） 针对H0: β2、β4=0，当给定的显著水平为0.05的情况下，在F分布表中查出自由度为n-k-1=17的临界值F（2,17）=3.59，由Eviews得到模型的F值为35699.75>3.59,应拒绝原假设H 说明回归方程显著。 四、结论与对策 1、结论 以上模型采用逐步回归后，克服了多重共线性的影响，以及自相关的检验及修正，该方程的经济意义已经合理。从模型可以看出，在我国，财政收入和税收收入存在着高度的正相关，税收收入的增长对财政收入的增长有很大的促进作用；社会从业人数对财政收入的影响不显著。 2、对策 (1)加强税收征管，、建立分税体制，进一步完善税收体制，形成一个符合市场经济基本要求的现代财政税收体。加强税收监管力度，打击偷、逃、抗、骗税行为，从而减少税收流失，增加税收收入。保证财政收入的稳定增长。 (2)优化机构设置上, 应当按照税收的“属地原则”和坚持“精简、高效、服务”的宗旨,以经济繁荣地区为中心, 打破行政区划,按经济区域化合理布局基层征收机构。要遵循效率原则,联合成立一个办税服务大厅, 使纳税人可以在一个地方按次序完成国税和地税的纳税申报, 这样做不仅可以有效防止税收流失, 而且可以减少检查次数,有利于降低税收成本。 (3)合理制定财政收入目标，从各地财源实际出发,明确财政收入应该依法征收。与此同时,将财政收入质量纳入财政工作目标管理和公共财源建设考核的必要内容中,废止单纯以收入任务完成作依据的“一票否决”办法。建立以加强收入征管和提高收入质量为主要内容的财政收入考核机制。当前重点是进一步完善财政收入预算管理质量考核政绩,考核不应单纯以收入数字为依据, 而应以工作考核、群众评价为主要依据。 计量经济学论文 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格 计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入 中国经济增长影响因素实证分析 摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980～2010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。 关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析 一、文献综述 （一）经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值的（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 （二）影响因素的分析 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4 的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主导因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。 面板数据的F检验固定 效应检验 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N] 面板数据模型(P A N E L D A T A)F检验,固定效应检验1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y , i= 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T i t N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y , ( i i . = 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t= 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i = 1, 2, …, N; t= 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 、、既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。 关于计量经济模型选择问题的初探 An Tentative Inquiry Into The Selection Of The Econometrical Models 经济学院数理经济研究所 2004级数量经济学专业硕士研究生鹏 摘要：本文试图介绍计量经济学一些常用模型的函数形式，并且以计量软件SPSS作为分析工具，以拟合优度作为评判标准，来讨论最优的经济计量模型的选择问题。 关键字：计量经济模型，SPSS，拟合优度 在研究经济变量之间的关系时，特别是初学者，通常首先想到的是选取线性回归模型。这种做法虽然能把问题简单化，使之易于处理，甚至有时候能产生比较好的效果。但总的来说，由于经济现象是纷繁复杂的，在很多情况下这么做，并不能比较准确地对客观经济的运行态势进行模拟。在实际运用中，如果不问青红皂白地把所有计量模型的设定问题，都采用线性的形式，显然是行不通的。比如把经济变量之间的非线性关系，直接用线性回归的方式去处理，这样得到的回归方程是无效的。用它来进行经济分析、政策评价和经济预测，则没有丝毫价值，甚至带来负面影响。为此我们必须根据实际问题进行具体分析，依据直觉和经验，建立与实际样本数据拟合较好的函数，再运用我们所学的知识进行参数估计和检验，使我们的成果与现实尽可能的接近。 本文试就对如何通过经济理论和经验，并借助计量软件进行模型的选择给 予一般的说明。 一、计量经济学模型的主要几种函数形式。 （1）线性模型（Linear ）。它的一般形式是： 12y x ββ=+ （1） 线性函数我们大家已经耳熟能详。这里我们不作过多介绍。 （2）抛物线模型（Quadratic ）。抛物线模型的一般形式为： 212y x x βββ=++ （2） 判断某种现象是否适合应用抛物线，可以利用“差分法”。其步骤为：首先将样本观察值按x 的大小顺序排列，然后按以下两式计算x 和y 的一阶差分t x ?、t y ?以及y 的二阶差分2t y ?。（其中1t t t x x x -?=-； 1t t t y y y -?=-；21t t t y y y -?=?-?）当t x ?接近于一常数，而△2t y ?的绝对值接近于常数时，Y 与X 之间的关系可以 用抛物线模型近似加以反映。 （3）对数函数模型（Logrithmic ）。对数函数是指数函数的反函数，其方程形式为： 01ln y x ββ=+ （3） 对数函数的特点是随着X 的增大，X 的单 位变动对因变量Y 的影响效果不断递减。 （4）立方模型（Cubic ）。其一般形式为： 230123y x x x ββββ=+++ （4） 其扩展形式是多项式模型。当所涉及的自变量只有一个时，所采用的多项式方程称为一元多项式，其一般形式为： 2012p p y x x x ββββ=+++??????+ 多项式模型在非线性回归分析中占有重要的地位。因为根据数学上级数展开的原理，任何曲线、曲面、超曲面的问题，在一定的围都能够用多项式任意 计量经济学模型分析论文 工商101 我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析 摘要：近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战，因为，过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大，还有利率对储蓄率的影响很小，值得注意的是，模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。 引言(提出问题) 自1949年以来，中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势，因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率，但并非储蓄率越高越好，必然会存在一个最优的储蓄率。 据统计，我国近年来的实际ＧＤＰ平均每年增长９％左右，而资本的净边际产量即（MPK－δ），约为0.9%。我国的资本收益(MPK－δ)＝每年0.9％，大大低于经济的平均增长率（ｎ＋ｇ＝9％）。可见，我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说，当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高，而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率，减少投资，把收入的更大份额用于消费，这样就会立即提高消费水平，并最终达到更高消费水平的稳定状态。 那应该如何降低我国的储蓄率呢？下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。 计量经济学课程论文： 奥肯定律在中国的验证；城乡收入差距的因素分析；大学生手机预期消费的计量经济模型；第二产业国内生产总值对固定资产投资的影响分析；第二产业GDP形成的因素分析； 各因素对高新技术区发展的影响；关于中国旅游发展的分析； 关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析；国内工业固定资产和劳动就业人数对工业产值的影响；金融发展与经济增长的关系；失业率对中国国内生产总值的影响； 人力资本和实物资本对企业利润的影响分析；人力资本投入与GDP；实证库兹涅茨倒U曲线中国实现；农村剩余劳动力转化途径与农民收入增加的关系分析；农村居民收入影响因素分析； 利率及收入对货币供应量的影响；我国房地产行业的生产函数模型； 我国改革开放后通货膨胀的因素分析；我国房地产市场影响因素分析； 我国居民储蓄影响因素的实证分析；我国居民收入对储蓄存款的影响；适度扩大M2能提高我国GDP；湖北省（或其它省区）农民收入结构分析；湖北省（或其它省区）居民消费水平影响因素的分析； 影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析；影响武汉市机动车总数因素的定量分析； 影响电信业务收入的主要因素的分析；影响货币需求的因素分析； 用误差校正模型研究季度M1需求；政府对公共卫生事业的投资与国民经济增长关系的计量分析； 由弹性价格货币模型论中国汇率和利率的联动性；中国资本外逃的成因解释与计量分析； 中国的菲利普斯曲线；中国城乡人口流动趋势分析；中国外汇储备的影响因素分析； 中国校正失业变化率条件下的奥肯定律检验；菲利普斯曲线的验证； 对我国经济增长的因素分析；恩格尔系数模型检验；地区人均收入影响因素的计量分析； 武汉市投资额影响因素的实证分析；关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析； 固定资产投资对GDP的影响；改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析； 关于GDP与其他经济因素关系的计量分析；关于教育对中国经济增长作用的计量分析； 吉尼系数影响因素的计量分析；我国经济增长对能源消耗的依赖； 我国旅游经济的因素分析；外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析； 试探交通运输发展与国民经济的关系；我国1978-2011年的财政收入和国民生产总值的计量分析； 影响居民消费水平的因素分析；影响居民消费水平的主要因素分析； 新中国出口的影响因素分析；有关我国居民储蓄影响因素的计量分析； 我国人均GDP与消费的计量分析；影响股价指数的因素分析；中国经济增长与周期波动； 中国能源需求影响因素实证分析；中国旅游业发展状况分析；中国城市居民消费计量分析； 中国外汇储备的计量模型 一个国家的中央银行和其他政府机构所掌握和能支配和外汇总额称为这个国家的外汇储备。而外汇则是指一国对外结算所使用的外国货币（外币现金）或以外国货币表示的支付凭证。这些凭证包括以外币支付的支票，汇票，期票，息票和其他有价证券，以及其他可在国外兑换的凭证。 外汇储备是我国国际储备的主要形式。我国外汇储备规模在1980年以后有了很大的增长，促进了宏观经济的稳定和发展。 一、我国外汇储备的规模变化 1978年以前，我国外汇储备年平均只有5亿美元左右，数量很少。国家实行的是封闭 经济条件下的计划经济，不倾向对外举债，也不吸引外资流入，对外贸易往来很少，外汇储备的积累非常有限。当时国家实行“量入为出，以收定支、收支平衡、略有节余”的外汇政策，所以，国家外汇结存只有很小的余额。 （1）1979——1993年外汇储备变化 这一时期外汇储备开始增长，由于宏观经济管理的失控，外汇储备出现了大起大落情况。1981年，外汇储备数量为27亿美圆。1983年，由于实行外汇留成制度和贸易外汇内部结算价，刺激了出口，使外汇储备增加较快，达到89亿。1985年后，经济出现过热现象，进猛增，出口增长放慢。1989年和1990年，为促进经济回升，国家曾两次下调人民币汇率，推动出口增长，同时资本流入继续平稳增长。到1991年外汇储备翻了两翻，从55.5亿美圆增加到217亿美圆。 （2）1994年外汇体制改革。 1994年，国家大幅度推进外汇体制改革，使外汇储备迅速增长。国际收支连年顺差， 外汇储备成倍增加。外汇储备从1993年的212亿美圆激增到1997年的1398亿美圆。这一点 也可从数据的变化中看出。 （3）总体分析 我国外汇储备的超常快速增加，在一定程度上也反映了现行汇率体制条件下，中央银行对外汇储备丧失实际控制权，外汇储备的快速增长具有明显的被动性。在1994年外汇体制改革前有很大部分外汇余额以留存形式存在，作为单位外汇存款。改革后，由于取消外汇留成，进出口用汇和收汇全部采用银行销售汇，同时国家对外汇指定银行的结算周转余额实行幅度比例管理，多余头寸，必须到中国外汇交易中心卖出，当外汇供大于求，央行就必须全部吃进多余外汇，这成为近年来我国外汇储备增长的一个明显特征。 二、我国合理的外汇储备量的数学模型 （1）中国外汇储备规模理论函数的前提假设 本文将使用多元回归与相关分析的计量方法建立我国外汇储备规模的函数，对我国外汇储备规模进行分析。回归法对储备规模的分析是根据以往的一些数据得出当时储备的变动模式，所以可假定过去时期内储备是适度的，而且储备的适度性在过去的变动趋势也适用于将来的情况。 （2）建立我国外汇储备规模函数应该考虑的变量 第一，进口水平。进口水平的提高，将导致储备持有额的下降，进口水平与外汇储备 - 1 - 关于我国影响税收增长因素的实证分析【摘要】：税收是我国财政收入的重要组成部分，对维持社会稳定和促进经济增长有很大的作用。影响税收收入的因素来自于很多方面，从国内生产总值，财政支出和物价这三个方面进行研究，得出税收与三者的关系，为现行政策提供参考。 【关键词】：国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量模型检验 一、问题的提出 改革开放以来，中国经济高速增长，1978-2008年的31年间，国内生产总值从3645.2亿元增长到314045亿元，一跃成为世界第二大经济体。随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况也发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2008年已增长到54223.79亿元，31年间平均每年增长16.76%。税收作为财政收入的重要组成部分，在国民经济发展中扮演着不可或缺的角色。为了研究影响中国税收增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。而且从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而它在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具非常重要的作用。 二、模型设定 （一）为了具体分析各要素对提高我国税收收入的影响大小，选择能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”为被解释变量（用Y表示），选择能影响税收收入的“国内生产总值（用X1表示）”、“财政支出(用X2表示)”和“商品零售价格指数（用X3表示）”为解释变量。 计量经济学模型的设定 lnY= β0+ β1 lnX1+ β2 lnX2 + β3 X3 + u i （二）确定参数估计值X围 由经济常识知，因为国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）的增加均会带动税收收入的增加，所以国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）与税收收入应为正相关的关系，所以可估计0＜β1＜1 ,0＜β2＜1, 0＜β3＜1。 表1为由《中国统计年鉴》得到的1990-2009年的有关数据。 表1 税收收入模型的时间序列表 计量经济学分析模型 摘要 改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews 目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19) 计量经济学课程设计的要求 统计年签网址：https://www.360docs.net/doc/6c12432691.html,/tjsj/ndsj/2013/indexch.htm 1、需要的数据可以直接从统计年签获取，统计年签网址上面已给出。 2、这里附带的EXCEL文件中提供了十个表数据，如果实在不想找也可以用这些数据。 3、题目自拟。 4、若用一元回归模型做分析，则必须要附图象分析、相关性分析，得分不会太高。 6、若用多元回归模型做分析，则至少需要有多重共线性分析，建议最好也要加入图象分析。 安徽建筑大学 计量经济学课程论文题目：影响居民消费水平因素分析 院（系）：管理学院 专业班级： 12经济学 学号： 学生姓名： 指导教师：高先务 起止时间： 目录 第1章前言 (1) 第2章影响我国居民消费水平因素的建模分析 (2) 2.1数据采集 (2) 2.2数据分析 (3) 2.3结论 (7) 第3章对策建议 (8) 3.1根据模型结果分析 (8) 3.2政策建议 (8) 参考文献 (11) 第1章前言 一、探究目的 近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。 二、理论依据 （一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入 1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。 可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴 2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。 此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。 （二）国家税收收入 税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。除组织收入的职能外，税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡，实行二次分配，因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格 面板数据模型 1．面板数据定义。 时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）上看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如 y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变，y i ., ( i= 1, 2, …, N)是横截面上的N个随机变量；若固定i不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列（个体）。 图1 N=7，T=50的面板数据示意图 例如1990-2000年30个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30个农业总产总值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30个个体组成。共有330个观测值。 对于面板数据y i t, i= 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data）。 注意：EViwes 3.1、4.1、5.0既允许用平衡面板数据也允许用非平衡面板数据估计模型。 例1（file:panel02）：1996-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（不变价格）和人均收入数据见表1和表2。数据是7年的，每一年都有15个数据，共105组观测值。 人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有15个个体。人均消费和收入的 我国财政收入的计量经济学模型分析 一、经济理论背景 近几年来，中国经济保持了快速发展势头。财政是同国家的产生和存在相联系。国家为了维持自身的存在和发挥职能，必须消耗一定的社会产品。但是，国家本身通常不直接从事生产活动，因而必须凭借自身拥有的政治权力，强制性地征收一部分社会产品，以满足各方面支出的需要。这种国家的收入和支出就是财政，它是国家凭借政治权力而进行的社会产品的分配。从这一概念的内容可以看出，财政是一种分配关系，是一种以国家为主体、在社会范围内集中性的分配关系。这就是财政的本质。我们选取了全国1978-2001年的财政收入，通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响财政收入的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终使财政收入成为促进中国经济发展的基石。 二、有关财政收入及其影响因素的理论 我们主要从以下几个方面分析我国财政收入的影响因素： ①税收 税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律规定，通过税收工具强制地、无偿地征参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。 ②国民生产总值gross national product（GNP） GNP是指一个国家（地区）所有常住机构单位在一定时期内（年或季）收入初次分配的最终成果。 ③其他收入 包括基本建设贷款归还收入、基本建设收入、捐赠收入等。例如企业、个人的捐款，国际组织和别国政府的援助等。 ④从业人数 非农业就业人数为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。非农就业人数主要是反映制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业减低生产，经济步入萧条。 ⑤进出口额 是指一个国家（地区）与另一个国家（地区）之间的商品和劳务的交换。这种贸易由进口和出口两个部分组成。 我们猜想财政收入的增加或减少与以上五个因素有关。 三、分析影响财政收入的目的和意义 影响财政收的根本性因素济是经发展水平，所以只有大力发展经济，使经济持续稳定地增长，财政收入才能增加。 增加财政收入要处理好国家、企业、个人的关系。财政收入的增加是财政支出的前提，也是在市场经济条件下发挥国家宏观调控作用的基础。虽然从长远来看，国家实力的增强必然会给每个企业的发展和人民生活水平的提高带来机会，但是，它毕竟与企业和人民的希望不完全相等。所以，必须把握财政收入增长的度。如果国家财政收入过多，就是财政资金分配不当的一种表现。它的结果是会直接减少企业和个人的收入，这对企业生产规模的扩大和个人购买力的增加产生不利影响，最终会阻碍经济的发展，背离财政收入增加的初衷，反而导致财政收入增加困难。如果国家财政收入过少，其直接后果则是减少财政在经济建设方面 我国旅游业收入影响因素研究 学院： 班级： 姓名： 学号： 摘要：近年来，中国旅游产业有了长足的进步，成为中国经济发展的支柱性产业之一，发展潜力巨大，通过建立合理的计量经济学模型，寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系，分析各因素对旅游业发展的贡献，揭示了我国旅游业收入呈现的特征，并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。 关键词：旅游业；国内旅游收入；旅行社数量；旅游人数；人均花费； 改革开放以来，中国旅游业取得了飞速发展。从上世纪九十年代末国内接待旅游人数695百万人次到如今26.4亿人次；从旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元；旅行社以年均21.24%的速度增长；旅游直接从业人员更是年均增长15%。留有基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。然而展望我国旅游业的发展前景，为了旅游业收入的稳定增长，研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。 本文以计量经济学经典的模型为基础，分析影响中国旅游业收入的各个因素，对比不同因素的影响程度大小。文章首先进行研究变量的选择和模型的建立，然后进行回归分析，进而进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验，在此基础上，最后提出相应的建议。 1 模型变量与模型建立 1.1 模型解释变量的选择 旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的 运行状况，是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。 在现实生活中，影响中国旅游业收入的因素有很多，考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况，选择人均花费（1X ）、旅游人数(2X )、全国旅行社数量(3X )、铁路营业里程(4X )和公路里程(5X )作为影响的主要变量。 1.2 模型设定 设定线性模型：μββββββ++++++=55443322110X X X X X Y Y —国内旅游业收入（亿元）； 1X —人均旅游花费（元）； 2X —旅游人数（百万人次）； 3X —全国旅行社数量（个）； 4X —铁路营业里程（万公里）； 5X —公路里程（万公里）。 1.3 数据搜集（见表1） 表1 1995—2011中国国内旅游业收入及其相关影响因素统计表 一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记 建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 一、 建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围 B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a，经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验 c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测 2预测置信空间变化 d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以 F检验受约束前后模型的差异 e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f，计量经济学检验 1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差 2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验 多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。 我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹 201000271120 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。 我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料，详 一、建立回归模型并进行参数估计 导入数据后得到下表： 表2 由表2可知，模型估计的结果为： 550.78004.0023.0403.0?3 21-+-=X X X Y (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) 999564.02=R 999483.02=R F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 二、异方差性的检验 用怀特检验进行异方差性的检验，得出下表： 表3 由表3可知，35292.11n 2 =R ，由怀特检验，在α=0.05的情况下，查可 知92.16905 .02 =）（χ >35292.11n 2=R ，表明模型不存在异方差性。 三、序列相关性的检验 由表2中结果可知D.W.=0.9217，D.W.检验结果表明，在5%的显著性水平下，n=20，k=2，查表得20.1d =L ，41.1d =U ，由于0 广西工学院2011-2012学年第一学期 期末课程论文设计 科目金融计量经济学 课题对我国GDP影响因素的分析 任课教师杨毅 班级国贸091班 姓名 二○一二年元月 对我国GDP影响因素的分析 （研究范围：城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数） 【摘要】：运用1990-2009年我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的数据，建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP影响。通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型，得出1990-2009年间我国经济增长的情况。由此来分析所选取的这四个变量对GDP的贡献情况，结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而找出相应的对策。 【关键词】：GDP 恩格尔系数影响因素回归分析 一、引言 改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。2010年中国经济增长率更是高达10%。因此，许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。尤其从1985年我国开始正式统计GDP后，它就越来越受到人们的关注。GDP的核算中有许多因素在起着作用，为此，本文对国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析，以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况，结合我国当前的宏观经济形势，对国家宏观经济政策提出一点自己的看法。 计量经济学论文参考题目 本文由论金台论文站工作室整理提供。 中国城镇居民2013年可支配收入分析 中国农业总产值问题的计量分析 中国上市公司现金股利的影响因素分析 在校学生总数变动的多因素分析 GDP与进出口总额的计量分析 有关我国进口商品消费的计量分析 影响我国居民储蓄的相关因素的实证分析 影响我国粮食总产量诸因素分析 影响新股上市定价的因素分析 影响粮食产量的相关因素分析 影响银行卡交易量的因素分析 城市住房均衡价格供求模型 城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析 城镇人均收入与人均通讯消费分析 江苏省居民消费函数模型 江苏省城镇居民消费模型 江苏省镇居民消费函数模型 影响GDP增长的经济因素分析 影响保费收入的因素分析 影响寿险保费收入的因素分析2 影响江苏省房地产业发展的因素分析 影响我国农业总产值因素的实证分析 影响中国汽车产量的多因素分析 影响人身保险保费收入的重要因素分析 资本结构主要影响因素的再探析 中国经济增长的影响因素实证分析 运用OLS法对参数估计 江苏省城市居民消费函数模型分析 店铺租金的确定 对江苏省房地产市场的实证考察 固定资产投资对江苏省GDP影响分析 固定资产投资的计量经济学模型 关于社会商品零售总额的案例分析 关于封闭式基金价格问题 货币政策与GDP的回归分析. 开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究 农业总产值分析 农民收入影响因素研究 外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析 旅游经济分析 我国财政收入与部分支出结构 美国居民消费与可支配收入关系的实证分析 四川省居民消费结构计量分析 我国居民消费增长模型 我国居民消费的因素分析 我国国内债务规模的多元线性分析 我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析 我国国债发行规模影响因素的分析 我国利用外资与GDP关系我国人均GDP与消费的计量分析我国外汇储备及其影响因素的分析 我国涉外旅游业收入的实证分析 西方消费理论在中国的实证分析 我国私人汽车拥有量分析 影响GDP的因素分析 中国股票内在价值影响因素的实证分析 政府对公共卫生事业的投 中国粮食总产量多因素分析 江苏省城乡居民储蓄存款的计量模型分析 中国对美国进口总额的分析 关于农民人均纯收入的计量经济模型 对江苏省种植业收入模型的初步探索 计量经济学消费——收入模型分析 城镇居民消费水平影响因素浅析 江苏省人力资本存量的现状分析 农民人均收入影响因素分析 浅析我国城市化的影响因素 加工工业产品出厂价格多因素分析计量经济学论文12篇
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