计量经济学期末论文-中国股市有效性分析eviews

中国股市有效性分析

摘要：传统的有效市场理论（Efficient Market Hypothesis，EMH）认为证券价格完全反映了证券的内在价值，证券价格的变动仅受未来的信息影响，信息的变动能够在证券的价格上得到充分及时且准确的反映。同时，有效市场理论认为，风险中性投资者所组成的一个竞争市场中，证券的内在价值与价格都是服从随机游走规则的，因而未来的证券价格具有不可预测性，但近年来出现了很多理论挑战有效市场假说，均值回归理论就是其中之一，均值回归理论认为，从长期的角度来看，证券价格服从均值回归，也就是长期收益率服从负的相关性。本文采用时间序列回归方法，对上证指数过去十年的周收益率进行实证验证，证明上证指数具有显著的均值回归特性，为统计套利方法提供了理论依据。

关键词：时间序列；自回归；均值回归；序列相关-稳健推断

一、均值回归的由来与发展

传统的有效市场理论（Efficient Market Hypothesis，EMH）认为证券价格完全反映了证券的内在价值，证券价格的变动仅受未来的信息影响，信息的变动能够在证券的价格上得到充分及时且准确的反映。同时，有效市场理论认为，风险中性投资者所组成的一个竞争市场中，证券的内在价值与价格都是服从随机游走规则的，因而未来的证券价格具有不可预测性，投资者只能获得市场平均收益。萨缪尔森(Samuelson，1957)认为，信息是决定股票价格波动的主要因素，但由于信息是不可预测的，所以股票的未来价格也是不可测的。法玛（Fama,1965）用间隔天数不同的价格变化来求它们之间的自相关性，得出了1958至1962年期间道·琼斯工业股票的股价变动的自相关系数近似于零，论证了股价是随机游走的，。自有效市场理论提出以来，该理论一直处于现代金融的主流地位。但近些年来，尤其是21世纪以来，该理论在理论和实证方面遭遇了前所未有的挑战。

De Bondt和Thaler(1985)[1]第一个对有效市场理论发起了质疑，他们认为股票市场存

在着和心理学上类似的过度反应现象，过度反应一般来说是指市场上过分悲观或乐观的心理，过去表现的更好的股票（赢家）被投资者追捧，而过去表现不好的股票（输家）无人理睬。他们针对纽约证券交易所1926-1982年的数据进行了实证研究，结果输家组合的累积超额报酬比高出市场19.6%，而赢家组合的累计超额报酬在同期比市场指数收益率低5%。所以，他

们认为股市存在均值回归现象。

有效市场理论以及行为金融学对均值回归现象的解释

均值回归现象于过去占主导地位的有效市场理论相冲突，有效市场假说的支持者以及行为金融理论的支持者都试图进行解释。前者认为任何超额收益都必须承担更多的风险，而后者从投资者的心理认知偏差角度进行了阐述。

1、有效市场学派的解释

有效市场理论的支持者认为在股票市场中，股价已经反映了所有的当前信息，股价等于内在价值，因而没有高估或者低估的现象发生，超额投资收益不可能获得。对于均值回归带来的带来的超额收益现象，有效市场学派认为获得超常收益是所谓风险溢价的结果，更高收益代表着更高的风险。

Fama和French（1993）[2]的三因素模型，该模型建立了规模因子，市场因子和帐目市值比(BM)的这三者的三因素模型来描述股票收益率和系统风险之间的关系。该模型解释了大部分CAPM无法解释的情况。风险的因素调整过后，根据利润与市价之比（E/P）、账面价值与对应市场价值的比率（BM）、公司的市场价值（ME）、公司的销售年度增长率和现金流市价比（C/P）构建的组合不能获得显著的超额收益，基于均值回归的超常收益消失了。

2、行为金融学派的解释

De Long,Shleifer,Summers和Waldmann(1990)[3]提出的DSSW模型，该模型使用正的惯性投资行为阐述了过度反应问题。正反馈交易也可以称惯性交易，市场上有这样一种投资者，他们不关心基本面，仅关注技术面，在市场上“追涨杀跌”。比如某公司股票本期由于盈利高而上涨，惯性交易者将购入该股，使价格进一步上涨。惯性交易者的行为将不断刺激股价上涨，因而该股票短期表现为过度反应，然而当股价上涨到一定程度后，泡沫破灭，价格开始反转。

Berberis,Shleifer和Vishny(1998)[4]所陈述的BSV模型，该模型认为投资者在投资时可能存在两种决策偏差，其中之一是所谓代表性偏差（representative bias）,仅仅注重短期变动，而不考虑市场总的趋势。投资者喜欢根据市场的短期态势总结出一种规律，当这种规律偶然出现，投资者可能忽略其偶然性，高估模式的普遍性，并应用到以后的投资中去，进而导致过度反应（overreation）。保守性偏差（conservatism）也是其中的一种，即投资者的反应不够迅速（underreaction）。比如公司突然发布临时性消息，而投资者对此不够敏感，反应不够迅

速，股票价格逐渐调整到和新信息所内含的价值上去，进而造成了动量现象。

Deniel，Hirshleifer和Subrahmanyam(1998)[5]所阐述的DHS模型，该模型认为股票购买者在决策时存在两种偏差：一种是偏差的错误归纳（baised self -attribution），另一种是对自己能力的夸大（overconfidence）。所谓的偏差的归因指的是如果公开信息证实了投资者的个人判断，会大大的提高投资者的信心；但如果公开信息和投资者个人判断出现偏差，投资者信心会减弱，但幅度与相同条件下信心增强的幅度来得要小，即投资者会无意识的压制不利于自己的信息。过度自信是指投资者高估自身拥有的判断力。在两者的共同作用下，股票价格在短期内可能存在动量，而长期则表现为均值回归。

Hong和Stein（1999）[6]提出的HS模型，该模型假设市场上存在两种类型的投资者：新闻的监视者（news watchers）和动能投资者（momentum traders）。新闻的监视者基于他们私自观察到的关于股票未来价值的信息来预测，他们关注基本面，而从不关注技术分析。动能投资者则相反，他们的预测完全取决于技术分析，而从不关心股票的基本面，换句话就是说“追涨杀跌”。Hong和Stein假设开始只有消息观测者参与交易，由于信息在投资者之间是相互扩散的，因此信息并不立即体现在股票价格上，股票价格反应不足，收益率呈现出动量。短线投资者仅仅利用技术分析作为其购买股票的一句，他们不断地“追涨杀跌”，这些投机行为将在短期内助长股票的过度反应，从而推高股价，使得股价过高，这表现为动量现象。然后当股价不断上涨达到高点后，泡沫将会破裂，造成股价下跌。

Fama和French[7]对美国股市进行实证研究，指出了纽约证券交易所在长的时间范围存在着均值回归性。DimitriosMalliaropulos和Richard Priestley检验了东南亚7个国家股票市场，结果是存在着均值回归现象；Jeffrey Gropp对美国证券交易所(AMEX)、纽约证券交易所(NYSE)和纳斯达克(NASDAQ)进行实证分析，结果存在明显均值回归证据。

也有很多学者提出了相反的意见，认为市场不存均值回归。Lo和Mackinlay利用周数据论证美国股市不存在均值回归性，认为Fama等的实证研究数据时间过短，有小样本偏差，使研究结果不可靠。KausikChaudhuri和YangruWu(2003)[8]对阿根廷和巴西等新兴国家的数据进行了检验，结果没有发现其存在显著地均值回归。

根据现有的文献，时间间隔的选择依然是均值回归理论一个悬而未决的问题，即不确定的回归时期，呈现“随机漫步”的趋势。不同的股票市场中，回归周期不同，即使对同一股票市场而言，其T值也不易确定。如果能够找到相应的概率分布确认均值回归，就能更好的预测股票的未来收益。

我国学者对均值回归现象的研究进展

国外学者对均值回归现象进行了大量研究，相比而言，我国学者的相关研究较少。彭方平（2008）[9]应用Bootstrap 仿真技术和似无关回归研究，用实证数据论证了内地股票市场的均值回归性。宋玉臣（2009）[10]应用方差比率检验方法，论证了沪综指对于宏观变动的较短时期的反应不足，较长时期却反应过度的结论。

二、计量分析方法

1.自回归的模型[11]

子样观测值{

,1,0,±=i x i },白噪声序列表示为{

a },回归系数用

)

,,2,1(p j j =?表

示，则可得到的AR 模型：

p t p t t t a x x x x ++++=---??? 2211 (1)

模型参数的最小二乘估计

设样本观测值{

,1,0,±=t X t }，记

[

]

p p x x x Y 21

++= []T N p p a a a 21++=ε

[]T p ???? 21=

???

????

???=---+-p N N N p p p p x x x x x x x x x A

11 则AR(p)模型可以表示为

ε?+=A Y （2）

由最小二乘原理可得到模型参数的估计为

Y A A A T T 1)(?-=?

那么根据最小二乘估计值可以得到噪声的估值为

p p t t t t t x x x x a

???????2211-------= ),,1(N p t +=

噪声方差2?a σ的最小二乘估值为

εεσ??1?112

T N

p t t

u p N a p N -=-=∑+=∧

2.自相关性及其产生的原因

定义：对于模型

01122...t t t k kt t

y x x x u ββββ=+++++

如果随机误差项的各期值之间存在着相关关系，即：

(,)()0

t t i t t i Cov u u E u u --=≠，1,2,3,....,i s =

则称模型存在着自相关性。

自相关的类型：包括了一阶自相关和高阶自相关。 ? 一阶自相关指的是随机误差项仅仅与其前一期相关。

1t t t v ερε-=+，

? 高阶自相关指的是随机误差项和它的前几期都存在相关性。

1122...t t t p t p t

v ερερερε---=++++

称之为P 阶自回归形式，或称模型存在P 阶自相关。

自相关的影响

? 最小二乘估计不再是有效估计

? OLS 估计仍然是无偏估计，但不再具备有效性。 ? T 检验的可靠性降低，由于低估

()

i S β

，使T 值偏大。

? 降低模型的预测精度自相关性的检验 ? 残差图的分析

如果伴随时间的变化，残差的分布也对应着周期的变化，说明自相关性很有可能会出现。

杜宾——瓦森检验（dw 检验）

? 检验的范围：一阶自相关步骤：

? 提出原假设：H0：0ρ=，即不存在一阶自相关。 ? 构造检验统计量：

()

t t n

e e

DW e

--=

∑∑

进而推导出：

2(1)DW ρ≈-

? 检验自相关性：（1）0,

L DW d ≤≤拒绝原假设，认为存在正自相关性。

（2）

L d DW -≤≤时，拒绝原假设，认为存在负自相关性。

（3）4u U d DW d ≤≤-时，接受原假设，即认为不存在一阶自相关。

（4）

L U

d DW d <<，或

44U L

d DW d -<<-，无法确定是否存在自相关性。

高阶自相关检验 ? 偏相关系数检验

自相关性的解决办法

? 广义差分法

如果模型表现出自相关性，应该分析模型的设定问题，比如遗漏了重要的解释变量，或是模型的设定形式不当。除去这些影响后，再运用广义差分法来处理自相关性。

设线性回归模型：

t t t

y a bx ε=++

存在一阶自相关性：1t t t v ερε-=+

则可以运用广义差分法来进行OLS 估计。

三、样本数据及实证研究

本文采用上证指数的周收益率进行实证研究，数据从yahoo finance 中下载，时间范围是2000年1月4日到2012年5月14日，共638个数据，使用Eviews6.0数据处理步骤如下：

1. 导入外部数据，将周收盘指数序列命名为stock

2. 点击File/New/Program,进行数据预处理，方程如下：

series stock_24=(stock-stock(-24))/stock(-24)

series stock_48=(stock(-24)-stock(-48))/stock(-48)

series stock_72=(stock(-48)-stock(-72))/stock(-72)

series stock_96=(stock(-72)-stock(-96))/stock(-96)

series stock_120=(stock(-96)-stock(-120))/stock(-120)

series stock_144=(stock(-120)-stock(-144))/stock(-144)

点击run，生成所需序列，这里计算的是过去三年每24周也就是半年的收益率，如图，

对以上序列进行单位根检验发现所有序列均满足平稳性要求，可以做进一步的回归。单位根检验：

拒绝原假设，序列不存在单位根，数据是平稳的，可以进行进一步的回归。

3.对所得数据进行回归：

结果如下：

如图所示，stock_48，stock_72，stock_96的P值远小于0.1%，统计显著，方程的R^2为0.32，但是由于DW统计值为0.098，显示残差序列存在明显的正相关，因而需要对模型进行一定的修正，消除序列相关的影响。这里采用的方法是广义差分法，在方程中加入ar（1）项，如图：

回归得：

stock_24, stock_48, stock_72, stock_96, stock_120, stock_144,ar(1)等项均统计显著，方程R^2变为0.969，DW值为1.93，对方程进行LM检验,得到结果：

F统计量为0.72，不能拒绝原假设，方程不存在自相关。对方程进行异方差检验，发现残差存在异方差：

因此在estimate的options中，选中Newey-West，得到异方差自相关稳健标准误

在方程中加入自变量的2次项，最终回归结果为：

以上是针对异方差和自相关调整后的最终结果。

四、结论

1.从该结果来看，上证指数半年期（24周）的受过去几期收益率的显著影响，系数为

负说明上证指数服从均值回归，2项式为正说明存在非对称均值回归过程，表现为

负收益率的均值回归速度和幅度都明显大于正收益率的均值回归速度和幅度，时变

理性预期(Time-Varying Rational Expectations)假设不成立。投资者的不够理性的行为

造成股票价格长期的偏离其内在的价值，因而我国股市不是弱有效的。

2.均值回归给长线投资者提供了很好的理论指导，说明股市在长期存在向其均值回归

的趋势，投资者可以在低点买入，在高点卖出，获得投资回报。研究发现成交量的

水平和股市收益率偏离呈现相关性，进一步研究可以考虑将这一变量加入模型，提

高可预测性。

[1] De Bondt, Werner F.M .,and Richard H.Thaler, Doest he Stock Market Overreact[J]? Journal of Finance, 1985, (7):793-805.

[2]Fama F,Frenchkil. Common riskfactorsin the returns on stocks and bonds [J].JournalofFinancial Economics，1993,53

[3] Delong B., A. Shleifer., L .Summers and R .Waldmann, ,PositiveFeedbackInestmentS-trategies and Destabilizing Rational Speculation[J] ,Journalof Finance, 1990a,(6):387-395.

[4] Barberis Nicholas, Andrei Shleifer and Robert Vishny, A model of investor sentiment[J], Jo urnal of Financial Economics, 1998,(3):307-343.

[5]Daniel Kent, David Hirshleifer and AvanidharSubrahmanyam, Investor Psychology and Security Market Under-and Over-Reactions[J],Journalof Finance, 1998, (10):1 839-1886.

[6] H ong,Harrison,and Stein J. C., ,"A unified theory of underreaction momentum trading and overreaction in asset market[J], Journal of Finance, 1999 (10):2143-84.

[7]Fama, French. Permanent and temporary components of stock prices[J]. Journal ofPolitical Economy，1988，(96):246-273．

[8]KausikChaudhuri, Yangm Wu. Random walk versus breaking trend in mock prices：Evidence from emerging markets[J]．Journal of Banking & Finance，2003，(27)：575-592．

[9] 彭方平. 我国股市的均值回复性与参数价值反转投资策略[J], 管理工程学报, 2008, (1):125-127.

[10] 宋玉臣. 证券市场宏观信息过度反应实证分析方法研究与检验[J], 吉林工商学院学报，2009, (1):55-59

[11]吴怀宇. 武汉：武汉大学出版社[M].2004.

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业.(精选)

我国旅游收入的计量分析一、经济理论陈述在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X国内旅游人数，3X入境旅游人数。这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费。旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。

在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量。其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。二、相关数据三、计量经济模型的建立Ｙ＝ｃ（１）＋ｃ（２）＊Ｘ２＋ｃ（３）＊Ｘ３＋ｃ（４）＊Ｘ４＋ｃ（５）＊Ｘ５＋ｃ（６）＊Ｘ６＋Ｕ我们建立了下述的一般模型：

计量经济学Eviews多重共线性实验报告

计量经济学E v i e w s多重共线性实验报告 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

实验报告课程名称计量经济学实验项目名称多重共线性班级与班级代码专业任课教师学号：姓名：实验日期： 2014 年 05 月 11日广东商学院教务处制姓名实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。计量经济学实验报告一、实验目的：掌握多元线性回归模型的估计方法、掌握多重共线性模型的识别和修正。二、实验要求：应用教材第127页案例做多元线性回归模型，并识别和修正多重共线性。三、实验原理：普通最小二乘法、简单相关系数检验法、综合判断法、逐步回归法。

四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、F检验、2R值。五、实验步骤 1、选择数据理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此，收集了中国能源消费标准煤总量、国民总收入、国内生产总值GDP、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均生活电力消费、能源加工转换效率等1985——2007年的统计数据。本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。主要数据如下： 1985~2007年统计数据

资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2000、2008年版。为分析Y 与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之间的关系，做如下折线图：能源消费Y 在1986到1996年间缓慢增长，在96至98年有短暂的下跌，但是98至02年开始缓慢回升，02年到06年开始快速增长。国民总收入X1和国内生产总值X2以相同的趋势逐年缓慢增长。工业增加值X3在1985年-1999年期间一直是缓慢增长，但在2000年出现了急剧下降的现象，2001年又急剧增长，达到下降前的水平，2001年以后开始缓慢增长。建筑业增长值x4、交通运输邮电业增加值x5、人均生活电力消费x6、能源加工转换效率x7数值较低，但都以较平缓的方式增长。 2、设定并估计多元线性回归模型 t t t t t t t u X X X X X Y ++++++=66554433221ββββββ （）录入数据，得到图。 2.2.1）采用OLS 估计参数在主界面命令框栏中输入 ls y c x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7回车，即可得到参数的估计结果。由此可见，该模型的可决系数为，修正的可决系数为，模型拟和很好，F 统计量为，回归方程整体上显着。可是其中的lnX3、lnX4、lnX6对lnY 影响不显着,不仅如此，lnX2、lnX5的参数为负值，在经济意义上不合理。所以这样的回归结果并不理想。 3、多重共线性模型的识别

计量经济学论文(eviews分析)-房价的计量经济分析

房价的计量经济分析引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。是什么造就了这样的状况。房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。而这场博弈的焦点则是房价问题。如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。仅仅就几个因素进行分析。写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。在Eviews软件中选择建立截面数据。现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。令Y=各地区建筑业总产值。（万元）X1=各地区房屋竣工面积。（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。（元/人）X4=各地区人均住宅面积。（平方米）X5=各地区人均可支配收入。（元）数据如下： Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49

计量经济学案例分析汇总

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

计量经济学论文(eviews分析)

我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析班级：姓名：学号：指导老师：

我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析摘要：本文收集了1999—2009共11年的相关数据，选取餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，且加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析一、研究背景近十年来，投资者进入餐饮企业的数量一直持递增趋势。在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期的时候，他们才会对其进行投资。由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，那么对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就相当的有必要，这有助于投资者作出合理的决策。下面即进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。二、变量的选取影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况），但综合考虑后，选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。 1.企业数

本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关2. 城镇居民人均年消费性支出本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关 3. 全国城镇人口数本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关4. 公路里程数本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关三、相关数据：其中营业额（单位：亿元），企业数（单位：个），人均年消费性支出（单位：元），全国城镇人口数（单位：万人），公路里程数（单位：万公里）年度营业额（Y）企业数（x1）人均年消费性支出(x2) 全国城镇人口数（x3）公路里程数（x4） 1999351955932664615.9143748135.2 200040524453508499845906140.3 2001489894341325309.0148064169.8 2002624247150216029.8850212176.5 2003747000059356510.9452376181 200411605000100677182.154283187.1 20051260200099227942.8856212334.5

计量经济学eviews实验报告

大连海事大学实验报告实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1 姓名：安妮指导教师：赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。二、实验环境 WINDOWSXP或2000操作系统下，基于平台。三、实验模型建立与分析案例1：

我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况

（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20

Variable Coeffici ent Std. Error t-Statisti c Prob.?? C AVGDP R-squared ????Mean dependent var Adjusted R-squared????. dependent var . of regression ????Akaike info criterion Sum squared resid1538032.????Schwarz criterion Log likelihood ????Hannan-Quinn criter. F-statistic ????Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: （令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））

用Eviews分析计量经济学问题

计量经济学案例分析一、问题背景高新区自开始设立至今短短十多年的时间，以其惊人的经济发展速度为世人所关注。随着我国经济发展模式的逐步转变，高新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社会发展、走中国特色自主创新道路的一面旗帜。“十二五”时期，面对新的机遇和挑战，国家高新区应注重提升五种能力，努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。为了探索高新经济发展的内在规律性，本文采用截面数据对高新区的投入产出进行分析，力求能够增进对高新区经济发展的了解，对高新区的进一步发展有所帮助。二、模型设定本文研究的是高新区投入对产出的影响，所以本模型的被解释变量Y 即为高新区的产出。就目前对高新区数据的统计来看，反映高新区产出的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、“技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。按照生产函数理论，产出利用增加值，所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产出。从高新区的投入来看，对产出有重要影响的因素主要包括以下几个方面：资本K ，劳动力L ，技术投入T ，此外，体制改革，管理模式创新也可以看作是投入的要素，但因其不可量化，因此归入模型的扰动项中。这样，按照科布道格拉斯形式的生产函数，我们设定函数形式为： u T L AK Y γβα= 两边取自然对数得：u T L K A Y ln ln ln ln ln ln ++++=γβα 其中，资本数据K 我们利用的是当年的年末净资产来进行估计，即当年年末资产减去当年年末负债后得到的数据；用当年年末从业人员来估计劳动力L ；用当年技术研发投入来估计技术投入T 。数据选用的是截面数据。从《国家高新技术产业开发区十年发展报告（1991－2000年）》得到1999年全国53个高新区各项指标统计数据：园区工业增加值(千元)Y 净资产（千元）K 年末从业人员（人） L 技术开发费（千元）T 北京 246422 天津 4138312 106970 1004739 石家庄 1428436 8427194 40404 437677 保定 1320169 5564045 35743 78798 太原 1261311 4755833 39469 254922 包头 877062 3798540 19793 56816 沈阳 3835694 21547 525425 大连 2099833 9922822 61713 328710

计量经济学Eviews操作案例集.

案例分析一关于计量经济学方法论的讨论问题：利用计量经济学建模的步骤，根据相关的消费理论，刻画我国改革开放以来的边际消费倾向。第一步：相关经济理论。首先了解经济理论在这一问题上的阐述，宏观经济学中，关于消费函数的理论有以下几种：①凯恩斯的绝对收入理论，认为家庭消费在收入中所占的比例取决于收入的绝对水平。②相对收入理论，是由美国经济学家杜森贝提出的，认为人们的消费具有惯性，前期消费水平高，会影响下一期的消费水平，这告诉我们，除了当期收入外，前期消费也很可能是建立消费函数时应该考虑的因素。关于消费函数的理论还有持久收入理论、生命周期理论，有兴趣的同学可以参考相应的参考书。毋庸置疑，收入和消费之间是正相关的。第二步：数据获得。在这个例子中，被解释变量选择消费，用cs表示；解释变量为实际可支配收入，用inc表示（用GDP减去税收来近似，单位：亿元）；变量均为剔除了价格因素的实际年度数据，样本区间为1978～2002年。第三步：理论数学模型的设定。为了讨论的方便，我们可以建立下面简单的线性模型：第四步：理论计量经济模型的设定。根据第三步数学模型的形式，可得式中：cs=CS/P，inc=(1-t)*GDP/P，其中GDP是当年价格的国内生产总值，CS代表当年价格的居民消费值，P代表1978年为1的价格指数，t=TAX/GDP代表宏观税率，TAX是税收总额。u t表示除收入以外其它影响消费的因素。第五步：计量经济模型的参数估计根据最小二乘法，可得如下的估计结果：常数项为正说明，若inc为0，消费为414.88，也就是自发消费。总收入变量的系数为边际消费倾向，可以解释为城镇居民总收入增加1亿元导致居民消费平均增加0.51亿元。另外，根据相对收入理论，我们可以得到下面的估计结果：

计量经济学eviews软件案例分析

计量经济学课程案例分析论文本小组案例：影响税收收入的因素摘要：我国经济增长与税收增长之间是正相关的，经济增长是税收增长的源泉，而税收又是国家财政收入的主要来源，国家把税收收入用于经济建设，发展科学、教育、文化、卫生等事业，反过来又促进经济的进一步增长。关键字：税收国内生产总值财政支出商品零售价格指数一、引言：改革开放以来，随着经济体制的改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大的变化，为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。二、经济理论分析：影响中国税收收入增长的主要因素可能有：【1】从宏观经济上看经济增长是税收增长的基本源泉【2】社会经济的发展和社会保障等对公共财政提出要求，公共财政的需求可能对当年的税收入可能会有一定的影响。【3】物价水平。中国的税制结构以“流转税”为主，以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与物价水平有关。【4】税收政策因素三、建立模型：以各项税收收入Y作为解释变量以GDP表示经济增长水平以财政支出表示公共财政的需求以商品零售价格指数表示物价水平税收政策因素较难用数量表示，暂时不予考虑模型设定为Y=β1X1+β2X3+β3X3+C 其中：Y—各项税收收入（亿元）

X1—国内生产总值（亿元） X2—财政支出（亿元） X3—商品零售价格指数（%）四、数据收集：年份x1 x2 x3 y 1978 3645.20 1122.09 100.70 519.28 1979 4062.60 1281.79 102.00 537.82 1980 4545.60 1228.83 106.00 571.70 1981 4891.60 1138.41 102.40 629.89 1982 5323.40 1229.98 101.90 700.02 1983 5962.70 1409.53 101.50 775.59 1984 7208.10 1701.02 102.80 947.35 1985 9016.00 2004.25 108.80 2040.79 1986 10275.20 2204.91 106.00 2090.73 1987 12058.60 2262.18 107.30 2140.36 1988 15042.80 2491.21 118.50 2390.47 1989 16992.30 2823.78 117.80 2727.40 1990 18667.80 3083.59 102.10 2821.86 1991 21781.50 3386.62 102.90 2990.17 1992 26923.50 3742.20 105.40 3296.91 1993 35333.90 4642.30 113.20 4255.30 1994 48197.90 5792.62 121.70 5126.88 1995 60793.70 6823.72 114.80 6038.04 1996 71176.60 7937.55 106.10 6909.82 1997 78973.00 9233.56 100.80 8234.04 1998 84402.30 10798.18 97.40 9262.80 1999 89677.10 13187.67 97.00 10682.58 2000 99214.60 15886.50 98.50 12581.51 2001 109655.20 18902.58 99.20 15301.38 2002 120332.70 22053.15 99.70 17636.45 2003 135822.80 24649.95 99.90 20017.31 2004 159878.30 28486.89 102.80 24165.68 2005 184937.40 33930.28 100.80 28778.54 2006 216314.40 40422.73 101.00 34809.72 2007 265810.30 49781.35 103.80 45621.97 2008 314045.40 62592.66 105.90 54223.79 2009 340902.80 76299.90 98.80 59521.59 2010 401202.00 89874.16 103.10 73210.79 回归分析：相关分析

《我国财政收入影响因素分析》计量经济学论文(eviews分析)要点

《我国财政收入影响因素分析》班级：姓名：学号：指导教师：完成时间：

摘要：对我国财政收入影响因素进行了定量分析，建立了数学模型，并提出了提高我国财政收入质量的政策建议。关键词：财政收入实证分析影响因素一、引言财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。宏观调控的首要问题是社会总需求与总供给的平衡问题，实现社会总需求与总供给的平衡，包括总量上的平衡和结构上的平衡两个层次的内容。财政收入的杠杆既可通过增收和减收来发挥总量调控作用，也可通过对不同财政资金缴纳者的财政负担大小的调整，来发挥结构调整的作用。此外，财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局，实现社会财富公平合理分配的主要工具。在我国，财政收入的主体是税收收入。因此，在税收体制及政策不变的情况下，财政收入会随着经济繁荣而增加，随着经济衰退而下降。我国的财政收入主要包括税收、国有经济收入、债务收入以及其他收入四种形式，因此，财政收入会受到不同因素的影响。从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政

收入的关系。我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。因此，本文认为财政收入主要受到总税收收入、国内生产总值、其他收入和就业人口总数的影响。二、预设模型令财政收入Y（亿元）为被解释变量，总税收收入X1（亿元）、国内生产总值X2（亿元）、其他收入X3（亿元）、就业人口总数为X4（万人）为解释变量，据此建立回归模型。二、数据收集从《2010中国统计年鉴》得到1990--2009年每年的财政收入、总税收收入、国内生产总值工、其他收入和就业人口总数的统计数据如下： obs 财政收入Y 总税收收入X1 国内生产总值X2 其他收入X3 就业人口总数X4 1990 2937.1 2821.86 18667.8 299.53 64749 1991 3149.48 2990.17 21781.5 240.1 65491 1992 3483.37 3296.91 26923.5 265.15 66152 1993 4348.95 4255.3 35333.9 191.04 66808 1994 5218.1 5126.88 48197.9 280.18 67455 1995 6242.2 6038.04 60793.7 396.19 68065 1996 7407.99 6909.82 71176.6 724.66 68950 1997 8651.14 8234.04 78973 682.3 69820 1998 9875.95 9262.8 84402.3 833.3 70637 1999 11444.08 10682.58 89677.1 925.43 71394 2000 13395.23 12581.51 99214.6 944.98 72085 2001 16386.04 15301.38 109655.2 1218.1 73025 2002 18903.64 17636.45 120332.7 1328.74 73740 2003 21715.25 20017.31 135822.8 1691.93 74432 2004 26396.47 24165.68 159878.3 2148.32 75200 2005 31649.29 28778.54 184937.4 2707.83 75825 2006 38760.2 34804.35 216314.4 3683.85 76400 2007 51321.78 45621.97 265810.3 4457.96 76990 2008 61330.35 54223.79 314045.4 5552.46 77480

计量经济学论文(eviews分析)《消费状况的影响因素研究》

计量经济学论文及作业姓名：陈敏捷学号：2011012475

消费状况的影响因素研究摘要：本文选取的是现已充分掌握数据资料的2013年全国31个省市的城镇居民的人均全年可支配收入和人均全年消费支出，以及各地区的失业率。通过建模分析，找出三者之间的量化关系，进一步分析得出现实指导意义。关键词：消费支出可支配收入失业率(%) 具体数据如下：消费支出(元/每人全年) Y 可支配收入 (元/每人全年) X1 失业率 (%) X2 北京11123.84 13882.62 1.4 天津7867.53 10312.91 3.8 河北5439.77 7239.06 3.9 山西5105.38 7005.03 3 内蒙5419.14 7012.9 4.5 辽林6077.92 7240.58 6.5 吉林5492.1 7005.17 4.3 黑龙江5015.19 6678.9 4.2 上海11040.34 14867.49 4.9 江苏6708.58 9262.46 4.1 浙江9712.89 13179.53 4.2 安徽5064.34 6778.03 4.1 福建7356.26 9999.54 4.1 江西4914.55 6901.42 3.6 山东6069.35 8399.91 3.6 河南4941.6 6926.21 3.1 湖北5963.25 7321.98 4.3 湖南6082.62 7674.2 3.8 广东9636.27 12380.43 2.9 广西5763.5 7785.04 3.6 海南5502.43 7259.25 3.4 重庆7118.06 8093.67 4.1 四川5759.21 7041.87 4.4

计量经济学论文eviews

计量经济学论文eviews 吉林财经大学期末论文题目:财政收入影响因素的计量分析学院:税务学院姓名: 学号: 日期13年12月21日评分表: 选题意义建模分析计量检验研究结论总分一、问题提出中国经济的高速增长是有目共睹的，中国的财政收入也在高速的增长，从2002年中国财政收入不足2万亿元，到2006年接近4万亿元，再到2007年上半年突破2.6万亿元，短短5年间中国国家财政收入实现高速增长。2007年上半年我国财政收入达到2.6万亿元，可以说是继2006年财政收入突破4万亿元大关后的又一个惊人数据。在经济高增长的背景下，财政收入的持续高速增长，特别是税收收入增长持续高于同期GDP增长，成为推动财政收入增长的主要原因。目前，我国财政收入的主体是税收收入，2006年税收收入已经占到了全部财政收入的95.7,。目前在我国税收当中，占比重最大的是增值税，由于现阶段我国依然依靠投资来拉动经济，这也带来了目前我国财政收入增长比较快的结果。其实，财政收入增长过快只是表象，而投资增长过快造成的经济过热的体制顽疾才是最需要担心的，因此，面对高速增长的财政收入，人们担心的是经济过热问题还会越来越严重。如果财政收入大幅度增长，远远高于国民收入的增长速度，就会出现一系列问题。

收入是一国政府实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模的大小通常是衡量其经济实力的重要标志。其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。财政收入的增长情况关系着一个国家的经济的发展和社会的进步。因此，研究财政收入的增长显得尤为重要。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。同时一个国家的财政收入的规模还受到经济规模等诸多因素的影响。本文就建立财政收入影响因素模型，实证分析影响我国财政收入的主要因素，为如何合理有效地制定我国的财政收入计划提供一些政策性建议。二、理论模型分析研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。如果遗漏了某些重要变量，回归方程的效果肯定不会好。而考虑过多的变量，不仅计算量增大许多，而且得到的回归方程稳定性也很差，直接影响到回归方程的应用。通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值、全社会固定资产投资等。 (1)税收。税收由于具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。因此，各国都将其作为政府财政收入的最重要的收入形式和最主要的收入来源。 (2)国内生产总值。常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。GDP会促进国民收入，从而会提高居民个人收入水平直接影响居民储蓄量，并与财政收入的增长保持一定的同向性。

计量经济学Eviews多重共线性实验报告记录

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实验报告课程名称计量经济学实验项目名称多重共线性班级与班级代码专业任课教师学号：姓名：实验日期：2014 年05 月11日

广东商学院教务处制姓名实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日

说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。计量经济学实验报告一、实验目的：掌握多元线性回归模型的估计方法、掌握多重共线性模型的识别和修正。二、实验要求：应用教材第127页案例做多元线性回归模型，并识别和修正多重共线性。三、实验原理：普通最小二乘法、简单相关系数检验法、综合判断法、逐步回归法。四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、F检验、2 R值。五、实验步骤 1、选择数据理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此，收集了中国能源消费标准煤总量、国民总收入、国内生产总值GDP、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均生活电力消费、能源加工转换效率等1985——2007年的统计数据。本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。主要数据如下： 1985~2007年统计数据年份能源消费国民总收入国内生产总值工业增加值建筑业增加值交通运输邮电增加值人均生活电力消费能源加工转换效率 y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 1985766829040.7 9016 3448.7 417.9 406.9 21.3 68.29 198680850 10274.4 10275.2 3967 525.7 475.6 23.2 68.32 198786632 12050.6 12058.6 4585.8 665.8 544.9 26.4 67.48 198892997 15036.8 15042.8 5777.2 810 661 31.2 66.54 198996934 17000.9 16992.3 6484 794 786 35.3 66.51 199098703 18718.3 18667.8 6858 859.4 1147.5 42.4 67.2 1991103783 21826.2 21781.5 8087.1 1015.1 1409.7 46.9 65.9 1992109170 26937.3 26923.5 10284.5 1415 1681.8 54.6 66.00 1993115993 35260 35333.9 14188 2266.5 2205.6 61.2 67.32 1994122737 48108.5 48197.9 19480.7 2964.7 2898.3 72.7 65.2 1995131176 59810.5 60793.7 24950.6 3728.8 3424.1 83.5 71.05 1996138948 70142.5 71176.6 29447.6 4387.4 4068.5 93.1 71.5 1997137798 77653.1 78973 32921.4 4621.6 4593 101.8 69.23 1998132214 83024.3 84402.3 34018.4 4985.8 5178.4 106.6 69.44 1999133831 88189 89677.1 35861.5 5172.1 5821.8 118.2 69.19 2000138553 98000.5 99214.6 40033.6 5522.3 7333.4 132.4 69.04 2001143199 108068.2 109655.2 43580.6 5931.7 8406.1 144.6 69.03 2002151797 119095.7 120332.7 47431.3 6465.5 9393.4 156.3 69.04 2003174990 135174 135822.8 54945.5 7490.8 10098.4 173.7 69.4 2004203227 159586.7 159878.3 65210 8694.3 12147.6 190.2 70.71 2005223319 183956.1 183084.8 76912.9 10133.8 10526.1 216.7 71.08 2006 246270 213131.7 211923.5 91310.9 11851.1 12481.1 249.4 71.24

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大连海事大学实验报告Array 实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1 姓名：安妮指导教师：赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月

一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。二、实验环境 WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况

（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：

Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000 AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000 R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300 Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765 S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816 Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773 Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760 F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709 Prob(F-statistic) 0.000000 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: （令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP）） Y = 691.0225+0.352770* X 其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。检验结果R2=0.996528，说明99.6528%的样本可以被模型解释，只有0.3472%的样本未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度很高。（2）对所建立的回归方程进行检验：（5%显著性水平下，t（18）=2.101）对于参数c假设: H 0: c=0. 对立假设:H 1 : c≠0 对于参数GDP假设: H 0: GDP=0. 对立假设:H 1 : GDP≠0 由上表知: 对于c,t=6.094104>t(n-2)=t(18)=2.101 因此拒绝H 0: c=0,接受对立假设:H 1 : c≠0 对于GDP, t=71.88054﹥t(n-2)=t(18)=2.101

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吉林财经大学期末论文题目：财政收入影响因素的计量分析学院：税务学院姓名：学号：日期13年12月21日评分表：选题意义建模分析计量检验研究结论总分

一、问题提出中国经济的高速增长是有目共睹的，中国的财政收入也在高速的增长，从2002年中国财政收入不足2万亿元，到2006年接近4万亿元，再到2007年上半年突破2.6万亿元，短短5年间中国国家财政收入实现高速增长。2007年上半年我国财政收入达到2.6万亿元，可以说是继2006年财政收入突破4万亿元大关后的又一个惊人数据。在经济高增长的背景下，财政收入的持续高速增长，特别是税收收入增长持续高于同期GDP增长，成为推动财政收入增长的主要原因。目前，我国财政收入的主体是税收收入，2006年税收收入已经占到了全部财政收入的95.7％。目前在我国税收当中，占比重最大的是增值税，由于现阶段我国依然依靠投资来拉动经济，这也带来了目前我国财政收入增长比较快的结果。其实，财政收入增长过快只是表象，而投资增长过快造成的经济过热的体制顽疾才是最需要担心的，因此，面对高速增长的财政收入，人们担心的是经济过热问题还会越来越严重。如果财政收入大幅度增长，远远高于国民收入的增长速度，就会出现一系列问题。收入是一国政府实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模的大小通常是衡量其经济实力的重要标志。其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。财政收入的增长情况关系着一个国家的经济的发展和社会的进步。因此，研究财政收入的增长显得尤为重要。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。同时一个国家的财政收入的规模还受到经济规模等诸多因素的影响。本文就建立财政收入影响因素模型，实证分析影响我国财政收入的主要因素，为如何合理有效地制定我国的财政收入计划提供一些政策性建议。二、理论模型分析研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。如果遗漏了某些重要变量，回归方程的效果肯定不会好。而考虑过多的变量，不仅计算量增大许多，而且得到的回归方程稳定性也很差，直接影响到回归方程的应用。通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值、全社会固定资产投资等。（1）税收。税收由于具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。因此，各国都将其作为政府财政收入的最重要的收入形式和最主要的收入来源。（2）国内生产总值。常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。GDP会促进国民收入，从而会提高居民个人收入水平直接影响居民储蓄量，并与财政收入的增长保持一定的同向性。（3）全社会固定资产投资。是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。主要通过投资来促进经济增长，扩大税源，进而拉动财政税收收入整体增长。（4）模型形式的设计本文以财政收入Y（亿元）为因变量，税收X1（亿元）、国内生产总值X2