财政收入的多元回归分析
财政收入的多元回归分析
定量分析案例：财政收入的多元回归分析一、简介财政收入是指一个国家政府凭借政府的特殊权力，按照有关的法律和法规在一定时期内（一般为一年）取得的各种形式的总和，包括税收、企事业收入、规矩能源交通重点建设基金收入。
债务收入、规费收入、罚没收入等、财政收入水平高低反映一国经济实力的重要标志。
在一定时期内，财政收入规模的大小受许多因素的影响，入国民生产总值大小、社会从业人员数的多少、税收规模的大小、税率高低等。
二、分析的设计在本案例中，我们认为，一个国家的税收水平的高低、国民生产总值的大小、其他收入的多少，是决定一个国家一定时期内财政收入规模的主要影素。
因此本案例只取这三个变量作为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。
三、数据来源本案例的样本数据来自中国统计出版社的有关年份的《中国统计年鉴》，数据时限为1978－1995年，案例数据如下（见表1）：表1财政收入等四项指标观测数据T年份Y财政收入X1国民生产总值X2税收X3其他收入1978 1132.62 3624.1 519.28 40.991979 1146.38 4038.2 537.82 113.531980 1159.93 4517.8 517.7 152.991981 1175.79 4860.3 629.89 192.221982 1212.33 5301.8 700.02 215.841983 1866.95 5957.1 755.59 257.841984 1642.86 7206.7 947.35 296.291985 2004.82 8989.1 2040.79 280.511986 2122.01 10201.4 2090.73 156.951987 2199.35 11954.5 2140.36 212.381988 2357.24 14922.3 2390.47 176.181989 2664.9 16917.8 2727.4 179.411990 2937.1 18598.4 2821.86 299.531991 3149.48 21662.5 2990.17 240.11992 3483.37 26651.9 3296.91 265.151993 4348.95 34650.5 4255.3 191.041994 5218.1 46532.9 5126.88 280.181995 6242.2 57277.3 6038.04 369.19四、数据分析首先考察数据的分布情况，在EXCEL中对数据进行描述统计分析，得出如下结果（见表2）：表2Descriptive statisticsY财政收入X1国民生产总值X2税收X3其他收入count 18 18 18 18mean 2,559.1322 16,881.367 2,251.4756 217.7956 sample variance 2,170,506.7863 239,304,226.319 2,754,808.1072 6,033.6743 sample standard deviation 1,473.2640 15,469.461 1,659.7615 77.6767 minimum 1132.62 3624.1 517.7 40.99maximum 6242.2 57277.3 6038.04 369.19 range 5109.58 53653.2 5520.34 328.2统计量表明，四个变量的取值范围差别较大，从描述统计量中并不能清楚地看到各个变量之间的关系，需要进一步的分析。
财政收入的多元线性回归模型
我国财政收入的多元线性回归模型一、影响我国财政收入增长因素的实证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。
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、国内生产总值和固定资产投资和社会消费品零售总额和社会总人口，并且在总人口里面考虑了65岁以上的老年化人口数对税收的负面影响。
为了考察这一问题，从国家统计局的国家数据里抽选出1995-2014年税收、国内生产总值、固定资产投资总额,社会消费品零售额,社会总人口（包括老年化人口）的数据，利用eviews7.2进行回归分析，建立财政收入影响因素模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。
二、模型的设定1.将财政收入作为被解释变量，用Y 表示。
税收，GDP ，固定资产投资总额、社会消费品零售额、社会总人口作为解释变量，分别用X1，X2，X3，X4，X5表示。
2.数据性质的选择是：时间序列数据3.模型设定为：1122334455y c x x x x x u βββββ=++++++三、数据收集如表四、参数估计：用eviews7.2做回归分析。
假定模型中随机项满足基本假设，可用OLS （最小二乘估计）法估计其参数。
具体操作：（1）打开file-new-workfile ，设置start date 为1995，end date 为2014，在命令框中输入data y x1 x2 x3 x4 x5在命令框中输入series ()1111()/@()x x mean x stdev x =-series ()2222()/@()x x mean x stdev x =- series ()3333()/@()x x mean x stdev x =- series ()4444()/@()x x mean x stdev x =- series ()5555()/@()x x mean x stdev x =- series ()()/@()y y mean y stdev y =-将变量进行标准化得在命令框中输入ls y c x1 x2 x3 x4 x5即出现回归结果根据表中的样本数据，模型估计结果为^1234521.8443061,0132710.0764080.0900720.0255650.050390x xx x x uy =-+-+--+20.999969R = 20.999958R = F=91397.54 D.W=2.713325可以看出，可决系数20.999969R=，说明R=，修正的可决系数20.999958α=，x2、x4、x5系数均不能通过t检验，且均模型的拟合程度很好。
浅析运用多元线性回归模型分析影响税收收入的经济因素
浅析运用多元线性回归模型分析影响税收收入的经济因素一、概述税收收入作为国家财政收入的重要组成部分，其变化情况与国家的经济状况密切相关。
为了探究影响税收收入的经济因素，本文将运用多元线性回归模型进行分析。
我们需要明确研究的问题。
影响税收变化的因素多种多样，为了找出对税收具有显著性影响的指标，我们将根据文献阅读和实际经济经验，选取国内生产总值（GDP）、财政支出、物价水平等因素作为模型的自变量，进行多因素计量分析。
近年来，我国税收的增长速度显著超过了GDP的增长速度，这一现象可能暗示着我国的经济政策体系、政府调控机制等方面存在一些问题。
对税收收入及其主要影响因素进行多元线性回归分析，有助于我们改善税收现状，并为完善税收政策和经济体制提供参考。
在建立计量经济模型时，我们将明确解释变量和被解释变量。
被解释变量为税收收入总额，而解释变量则包括国内生产总值（GDP）、财政支出、物价水平等。
通过建立模型，我们可以得出各个变量与税收收入之间的变动关系，从而为税收收入的预测和政策制定提供依据。
1. 税收收入在国家经济中的重要地位税收收入作为国家财政收入的主要来源之一，在国家经济中占据了举足轻重的地位。
它不仅关系到政府的财政状况和公共服务的提供，更是衡量一个国家经济发展水平和社会稳定程度的重要指标。
税收收入是国家实现宏观经济调控的重要工具。
政府通过调整税收政策，如改变税率、调整税目或实行税收优惠等，可以影响企业和个人的经济行为，进而调控宏观经济运行。
例如，降低企业所得税率可以激励企业增加投资，扩大生产规模，从而促进经济增长提高个人所得税起征点则可以增加居民的可支配收入，刺激消费需求，拉动内需增长。
税收收入对于保障社会公共服务和基础设施建设具有重要意义。
税收作为一种强制性的财政收入形式，能够确保政府有足够的资金用于提供公共教育、医疗、社会保障等公共服务，以及建设交通、水利、能源等基础设施。
这些服务和设施的建设和完善，不仅能够提高人民的生活质量，也是国家经济发展的重要支撑。
影响我国财政收入的多元线性回归模型
影响我国财政收入的多元线性回归模型题目：影响我国财政收入的多元线性回归模型内容摘要财政收入按收入形式可以分为：各项税收收入、企业收入、债务收入、国家能源交通重点建设基金收入、基本建设贷款归还收入、国家预算调节基金收入、其他收入等。
从定性分析的角度来说，财政收入会受到各种不同因素的影响，如：农业增加值、工业增加值、建筑业增加值、社会总人口数、社会消费额总额、国土受灾面积等等。
本文建立模型仅选取我国第一产业增加值、第二产业增加值（包括工业和建筑业）、第三产业增加值、社会从业人数，以及其他收入水平5个因素为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。
关键词：财政收入；多元线性回归；分析影响我国财政收入的多元线性回归模型一、提出解释变量与被解释变量Y表示财政收入（亿元），为被解释变量；五个解释变量分别为：X1 表示第一产业增加值（亿元），X2表示第二产业增加值（亿元）， X3表示第三产业增加值（亿元），X4表示社会从业人数（万人），X5表示其他收入（亿元）。
数据的搜集如下：模型中各个解释变量和被解释变量1994年到2013年共20年的数据R-squared 0.999570 Mean dependent var 41895.78Adjusted R-squared 0.997423 S.D. dependent var 10089.94S.E. of regression 512.2151 Akaike info criterion 15.08374Sum squared resid 262364.3 Schwarz criterion 15.03738Log likelihood -46.79310 Hannan-Quinn criter. 14.51071F-statistic 465.4439 Durbin-Watson stat 2.370180Prob(F-statistic) 0.035176通过Eviews软件分析结果计算如下：=3366.676+0.2202X1-0.0838X2+0.0028X3+0.0237X4+0.8712X5 Yˆ(0.8085) (2.0218) (-2.1312) (0.0109) (1.8083) (1.1715)R2=0.99, F=465.44, T=20通过公式可以看出，X2的系数为负值，显然不合理，因为第二产业增加值不可能对财政收入产生负相关关系。
影响我国财政收入的多元线性回归模型
金融与财经 JINRONGYUCAIJING058财政收入增长情况关系到国家经济发展和社会进步，因此，研究财政收入增长尤为必要。
财政收入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、债权收入等。
同时一个国家财政收入的规模还要受到经济规模、进出口贸易等诸多因素的影响。
那么，哪些因素是财政收入大小的决定性因素?影响财政收入大小的因素各自以怎样的程度影响着财政收入呢?一、理论综述以往对一个国家的财政收入的研究多是围绕财政收入内容的划分，财政收入与国民经济发展(主要是以GDP为代表)的协整关系(韦邦荣、杨玉生)[6]以及适应性研究，国外不少学者偏向于讨论国家财政收入与税收的关系，以及以税收为出发点研究未来财政收入以及对整个国民经济的影响，但是很少有较全面分析国家财政收入影响因素以及各因素影响程度的文献。
（一）税收作为预测财政收入的主要指标税收是财政收入最主要形式，通过分析税收对财政的影响,以及如何制定最优税率是国外学者积极探寻的课题。
也有学者将税收细分，采用因子分析法研究影响税收的主要税种。
胡燕京、姜涛[1]指出要研究不同地区和城市财政收入及影响因素的具体数据，得出今后促进我国财政收入发展的潜力指标,并结合这些指标的目前情况,提出相应的建议及措施。
（二）财政收入与GDP 的协整研究[2]——GDP 显著影响财政收入通过对财政收入与GDP二者增率进行协整检验和Granger因果检验后[3]，发现我国财政收入与GDP 之间存在长期均衡增长关系，但就二者的相互影响作用而言，财政收入增长对GDP 增长的影响作用不显著，而GDP 增长对财政收入增长的影响作用显著。
一国的财政收入与GDP之间有着高度的相关关系,普通的静态回归虽然可以把它们之间的关系展示出来，然而可能存在虚假回归。
通过协整研究，可以较好地解决伪回归问题。
李进江提出的经验规则，并在用动态分布滞后模型ADL(2,2)进行协整分析的基础上建立误差修正模型。
财政收入决定因素的多元回归分析
龙源期刊网
财政收入决定因素的多元回归分析
作者：刘倩
来源：《时代经贸》2012年第11期
一、研究背景、目的及意义
我国从1978年改革开放以来，国民经济一直保持着较高的增长速度，人民生活水平大幅度提高。
但近年来由于全球竞争的加剧，国际金融危机的爆发及中国对外开放程度的加深，使得我国国民经济的发展面临着很大的挑战。
为了促进国民经济的发展，拉动经济的增长，政府采取了一系列扩张性的财政政策，如加大政府投资力度、增加转移支付等。
这些政策的确收到了明显的效果，但它同时带来一个不容忽视的后果就是财政赤字的迅速增加。
虽然适度的财政赤字并不会对国民经济造成严重危害，但如果财政长期入不敷出，使得赤字无限制扩大，将会导致财政高风险、通货膨胀、经济停滞等一系列严重后果。
因此，我们提出国家财政收入决定因素统计分析这一课题，通过统计的方法，研究多项因素对我国财政收入的影响，从而建立财政收入决定因素多元回归分析模型，以达到对现实经济活动进行指导的目的。
基于多元回归分析方法的财政收入影响因素分析
基于多元回归分析方法的财政收入影响因素分析一、问题提出及背景分析近年来，随着国家的财政收入保持高速增长的姿态。
财政作为一个经济范畴，是一种以国家为主体的经济行为，是政府集中一部分国民收入用于满足公共需要的收支活动，以达到优化资源配置、公平分配及稳定和发展经济的目标,主要有资源配置、收入分配和稳定经济发展等职能。
国家或地区政府为社会经济活动提供公益服务与公共物品的种类和范围，很大程度上取决于国家或地区财政收入的状况。
所以，研究一国或地区的财政收入增长因素就显得尤为必要,这有助于政府认清现状,作出合理的决策.目前，财政输入的主要影响因素主要有各项税收、经济活动和国内生产总值等，因此，文章是通过前人学者的基础之上，从国家统计局获取相关数据，采用多元线性回归分析方法对其进行分析。
二、数据获取为探究国家财政收入的影响因素，从中国国家统计局（2014中国统计年鉴）中获得1978—2013年国家财政收入及各个影响因素的数据并采用多元回归分析法利用Eviews对其进行分析，具体数据见表1：7.2表1 1979—2013年财政收入及各项影响因素数据（单位：亿元）年份财政收入（Y）各项税收（1X）经济活动（2X) 国内生产总值（3X) 1978 1132。
26 519。
28 40682 3645。
21979 1146。
38 537。
82 41592 4062.61980 1159。
93 571.70 42903 4545。
61981 1175.79 629.89 44165 4889.51982 1212。
33 700.02 45674 5330.51983 1366。
95 775。
59 46707 5985。
61984 1642.86 947.35 48433 7243.81985 2004.82 2040。
79 50112 9040。
71986 2122。
01 2090。
73 51546 10274。
4 1987 2199.35 2140。
浙江财政收入的回归分析
作业三组员：陈强（02）刘刚（11）李成飞（08）王锐（19）陈一鹏（03）赵海龙（28）题目：为了研究浙江省财政预算收入与全省生产总值的关系，由浙江省统计年鉴得到如图1的数据。
图1 浙江省财政预算收入与全省生产总值数据在已知图中数据的情况下，我们将会解决以下问题：（1） 浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性，用规范的形式写出估计检验结果，并解释所估计参数的经济意义。
（2） 如果2011年全省生产总值为32000亿元，比上一年增长9.0%，利用计量经济模型对浙江省2011年的财政预算收入做出点预测和区间预测。
（3） 建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性，并解释所估计参数的经济意义。
一、模型的设定为了解决以上问题，选择”浙江省财政预算收入”(单位：亿元)为被解释变量Y;选择“全省生产总值（亿元）”为解释变量X.。
在分析了图1浙江省财政预算收入与全省生产总值的数据关系后，运用计算机软件Eviews 去作计量经济分析。
由图1作Y 与X 的相关图图2 浙江省财政收入与全省生产总值散点图从散点图可以看出浙江省财政收入伴随全省上产总值的增加而增加，近似于线性，为分析财政收入与全省生产总值的变动的数量规律性，可以考虑建立如下简单线性回归模型：i t X Y μββ++=21t二、估计参数假定所建模型及其中的随机扰动项i μ满足各项古典假设，可以用OLS 法估计其参数。
Eiews 软件估计参数的方法如下：打开Eviews ，file →open →Foreign data as wotkfile →数据按住ctrl 点击t x y →open →as group →quick →Estimata Equation →输入Y C X →ok 。
得图3图3 回归结果分析：对回归系数的t 检验：针对010=β：H 和020=β：H由图3可以得出c 的p 值为0.0004＜0.05，故拒绝原假设，X 的p 值为0＜a=0.05.故拒绝原假设，2,1ββ，具有显著性，而斜率系数显著性表明，全省生产总值对财政预算总收入的确有显著性影响。
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财政收入的多元回归分析定量分析案例析分回归收入的多元定量分析案例：财政介简一、财政收入是指一个国家政府凭借政府的特殊权力，按照有关的法律和法规、在一定时期内（一般为一年）取得的各种形式的总和，包括税收、企事业收入规矩能源交通重点建设基金收入。
债务收入、规费收入、罚没收入等、财政收入水平高低反映一国经济实力的重要标志。
在一定时期内，财政收入规模的大小受许多因素的影响，入国民生产总值大小、社会从业人员数的多少、税收规模的大小、税率高低等。
计析的设二、分在本案例中，我们认为，一个国家的税收水平的高低、国民生产总值的大小、其他收入的多少，是决定一个国家一定时期内财政收入规模的主要影素。
因此本案例只取这三个变量作为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度来源数据三、》，数本案例的样本数据来自中国统计出版社的有关年份的《中国统计年鉴）：1案例数据如下（见表1978－1995 年，据时限为1表财政收入等四项指标观测数据其他收入X3 X2 税收国民生产总值年份 Y 财政收入 X1 T40.99 3624.1 519.28 1978 1132.62113.53 537.82 1146.38 1979 4038.2152.99 517.7 1980 1159.93 4517.8192.22 629.89 1175.79 4860.3 1981215.84 5301.8 1212.33 700.02 1982257.84 5957.1 755.59 1983 1866.95296.29 947.35 1984 1642.86 7206.7280.51 2040.79 2004.82 8989.1 1985156.95 2090.73 10201.4 1986 2122.01212.3811954.5 2140.36 2199.35 19871．财政收入的多元回归分析定量分析案例176.18 2357.24 14922.3 2390.47 1988179.41 2664.9 16917.8 1989 2727.4299.53 2937.1 2821.86 1990 18598.4240.1 3149.48 1991 21662.5 2990.17265.15 1992 3483.37 3296.91 26651.9191.04 4348.95 34650.5 4255.3 1993280.18 5218.1 46532.9 1994 5126.88369.1919956242.2 6038.04 57277.3分析数据四、中对数据进行描述统计分析，得出如首先考察数据的分布情况，在EXCEL ）：2下结果（见表2表statistics Descriptive生产总值民国收税财其他收入政收入Y X2 X1X3count 18181818mean217.7956 2,251.4756 2,559.1322 16,881.367239,304,226.3196,033.67432,754,808.1072sample variance 2,170,506.78631,659.7615 sample standard77.67671,473.2640 15,469.461deviationminimum40.993624.1 517.7 1132.62maximum369.1957277.3 6242.2 6038.04range5520.345109.5853653.2328.2统计量表明，四个变量的取值范围差别较大，从描述统计量中并不能清楚中利用图形生成地看到各个变量之间的关系，需要进一步的分析。
在EXCEL ）。
工具，可得表示各列数据发展趋势的折线图（见表33表700006000050000政收入财Y40000 国X1民生产总值收X2税30000他收入X3其2000010000017 9 73 1 5 11 13152．财政收入的多元回归分析定量分析案例根据上图，可以看出这些变量之间基本上是线性关系，说明可以对数据进行多元回归分析。
在做多元回归分析之前，首先考察各个变量之间得相关性。
）：4中利用MegaStat 工具中可生成相关矩阵如下（见表在EXCEL4表MatrixCorrelation他其税X3X2生产总值民入国财政收X1Y 收入收财政收入 1.000 Y生产总值民国 1.000.992 X1.972.985收税X21.000.577.612.5791.000收入他其X3sample size18.05critical value (two-tail).01critical value (two-tail)根据上图，可以看出三个自变量与因变量之间的相关关系，自变量国民生产总值与税收与因变量财政收入之间的相关系数分别为0.992 和0.985，可知它们之间的关系为强相关；而自变量其他收入与因变量财政收入之间的相关系数为0.612，可知它们之间的关系为中度相关。
下一步将对数据进行多元回归分析，事先假设显著性水平为0.05，在EXCEL 中MegaStat 工具中可得分析结果如下表（见表5）表5Regression Analysis0.993R0.992 R Adjusted0.997 R134.616Error Rtd.observations18predictor variables3variabledependent财政收入is the YANOVA tableSource SSdf MSFp-value2.28E-15674.0612,214,971.887836,644,915.6635Regression33．财政收入的多元回归分析定量分析案例18,121.4074Residual253,699.7031 1417Total36,898,615.3665output Regression interval confidencestd.t95%95%lowervariables coefficients std. errorcoeff. VIF(df=14)upperp-value 2.19E-05intercept430.4653 656.2662 105.2790 6.2340.000882.0671 X1 国民生产 1.33E-050.03986.5310.0788 0.0593 0.00910.623总值18.498.0024X2 税收0.1308 0.3513.6940.31180.0844 0.4929 18.4160.91790.5170-0.19090.0481.5131.776.09752.0268其他收入X3检验结果表明，虽然方程常数项(Intercept)以及自变量X1、X2 的t-检验的p-值(P-value)和整个回归方程的F-检验的p-值(Significance F)等统计量达到了回归检验的标准，但是X3 这个变量没有通过 F 检验，因为我们预设显著性水平为0.05，而变量X3 其他收入的p-value=0.095>0.05，所以该变量没有通过回归检验，因此要对回归方程进行调整。
考虑到变量X3 没有通过回归检验，因此不能将其保留在方程中，我们下一步将该变量X3 剔除，再在EXCEL 中对其他变量进行多元回归分析，得分析结果如下（见表6）：表6Regression Analysis0.992R0.990 R Adjusted0.996R143.950 Error Rtd.observations18predictor variables2variable is the Y 财政收入dependent ANOVA tableSource SSdf MSF p-value2.76E-16882.84Regression 2 36,587,789.3499 18,293,894.674920,721.7344Residual15 310,826.016717 Total36,898,615.3665Regression outpu t confidenceintervalstd.95%t95%std.VIFlowerp-value(df=15)uppercoeff. errorcoefficientsvariables4.61E-09intercept0.000949.7105662.092067.4702805.9012 11.9454．财政收入的多元回归分析定量分析案例国民生产总X1 1.43E-050.6390.0609 0.0097 6.2990.0814 0.0403值18.324.0027税收X2 0.13050.3633.5810.51440.32250.090018.324检验结果表明，回归方程各个变量的 F 检验值和T 检验值(P-value)等统计量都达到了回归检验的标准，而且修正的R 达到0.990，模型的拟合程度较高，那么我们可以认为该回归模型是成功的。
五、结论从上述分析中，可以得出结论：税收水平和国民生产总值作为变量，可以解释财政收入的发展水平，即表明一个国家的税收水平的高低、国民生产总值的大小是对财政收入水平影响较大得两个主要因素；而变量其他收入对财政收入虽有影响，但它对财政收入的解释程度不高。
小结：经过以上分析，我们看到，运用统计分析的方法对于在解释一些经济现象时，是非常有帮助的。
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