计量经济学论文eviews
计量经济学EViews操作
计量经济学作业操作过程详解1.进入Eviews软件2.主菜单-->File--->Workfile3.打开工作文件范围选择框，选择Annual,分别输入1985,1998。
点击完成。
4.数据输入：方法一：导入excel文件中的数据1）在excel中先建立数据文件2）点击file/import/read text-lotus-excel选项，在对话框中选择已建立的excel文件4）打开后，在新的对话框中输入想要分析的变量名称，然后点击OK即可。
此时工作文件中出现变量图标。
方法二：手工数据输入主菜单--->Quick----->Empty Group分别输入变量Y、GDP的数据。
点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。
（方法一：一个一个输入方法二：在Excel中输入完再复制粘贴）5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation打开估计模型对话框，输入Y C GDP ，（如上图所示，注意字母之间要有空格）点击OK键。
得出Eviews的估计结果：β（上面还要带个帽子，电脑打不出来），26.95415为1β。
其中12596.27为0第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果6.一元线性回归模型的预测1）在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围)，弹出对话框，在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号，点击OK2）在工作文件窗口中双击解释变量文件，在变量窗口中点击edit+/-键，进入编辑模式，在变量窗口底端输入新序号的数值，再点击edit+/-键，关闭编辑模式3）再次进行估计，点击quick/estimate equation，在对话框中输入方程，注意样本范围应不包括新序号，点击OK得到估计结果4）点击结果窗口中的forecast键，产生对话框，在对话框中选择样本范围，点击OK可得预测曲线图。
EViews计量经济学实验报告-简单线性回归模型分析
时间地点实验题目简单线性回归模型分析一、实验目的与要求：目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国内生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。
为研究国内生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。
要求：为研究国内生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。
二、实验内容根据1978－1997年中国国内生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用，得出回归结果。
三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。
（一）模型设定为研究中国国内生产总值对财政收入是否有影响，根据1978－1997年中国国内生产总值X 和财政收入Y，如图1：1978－1997年中国国内生产总值和财政收入（单位：亿元）根据以上数据，作财政收入Y 和国内生产总值X 的散点图，如图2：从散点图可以看出，财政收入Y 和国内生产总值X 大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：01i i i Y X u ββ=++（二）估计参数1、双击“Eviews ”，进入主页。
输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —GDP.xls;2、在EV 主页界面点击“Quick ”菜单，点击“Estimate Equation ”,出现“Equation Specification ”对话框，选择OLS 估计，输入“y c x ”,点击“OK ”。
即出现回归结果图3：图3. 回归结果Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/10/10 Time: 02:02 Sample: 1978 1997 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 857.8375 67.12578 12.77955 0.0000 X0.1000360.00217246.049100.0000R-squared 0.991583 Mean dependent var 3081.158 Adjusted R-squared 0.991115 S.D. dependent var 2212.591 S.E. of regression 208.5553 Akaike info criterion 13.61293 Sum squared resid 782915.7 Schwarz criterion 13.71250 Log likelihood -134.1293 F-statistic 2120.520 Durbin-Watson stat0.864032 Prob(F-statistic)0.000000参数估计结果为：i Y = 857.8375 + 0.100036i X（67.12578） （0.002172）t =（12.77955） （46.04910）2r =0.991583 F=2120.520 S.E.=208.5553 DW=0.8640323、在“Equation ”框中，点击“Resids ”,出现回归结果的图形（图4）:剩余值（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted ）.（三）模型检验1、 经济意义检验回归模型为：Y = 857.8375 + 0.100036*X （其中Y 为财政收入，i X 为国内生产总值；）所估计的参数2ˆ =0.100036，说明国内生产总值每增加1亿元，财政收入平均增加0.100036亿元。
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、实验内容（一）eviews基本操作（二）1、利用EViews软件进行如下操作：（1）EViews软件的启动（2）数据的输入、编辑（3）图形分析与描述统计分析（4）数据文件的存贮、调用2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型中国国民收入与居民消费水平:表1年份X(GDP)Y（社会消费品总量）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：二、实验目的1.掌握eviews的基本操作。
2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。
三、实验步骤（简要写明实验步骤）1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一 个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。
计量经济学EVIEWS自相关检验与修正
一、数据来源
数据：国家统计局（1981~2010年国内生产总值与固定资产投资）软件版本：EVIEWS7.2
二、回归结果
1、一元线性回归：
三、模型诊断与修正
DW检验：相关系数δ=0.8546，查表得，
1.35
1.49
L
U
d
d
=
=
经检验，DW<1.35,自变量呈一阶正自
相关
四、广义差分法修正后的结果
对E 进行滞后一期的自回归，可得回归方程：E=0.9337E(-1)
对原模型进行广义差分，输出结果为：
**ˆˆ6981.723 1.002749t t y x =+
由于使用广义差分数据，样本容量减少了1个，为29个。
查5%的显著性水平的DW
统计表可知， 1.341.48
L U d d ==，模型中的4-DU>DW>DU ，所以广义差分模型已无序列相关。
根据()1ˆˆ16981.723βρ-=，可得1
ˆ=105305.023β。
因此，原回归模型应为 105305.023 1.002749t t y x =+
采用普莱斯-文斯滕变换后第一个观测值变为211y δ-为1750.7019和211x δ-为344.1377，变换后普通最小二乘结果为**ˆˆ7555.503 1.0611t t y
x =+，根据()1ˆˆ17555.503βρ-=，得1
ˆ=113959.321β，由此，最终模型是 ˆ113959.321 1.0611t t y
x =+。
计量经济学论文(eviews分析) 黄金价格影响
用回归分析了解黄金价格的影响摘要：本文主要通过对影响黄金的主要因素变量化后，运用一元线性回归模型对黄金的价格的影响进行简单的回归分析，看黄金价格是否与所列变量有关，如果有关，则存在何种关系。
数据来源：1.Measuring Worth: /2. /3. /参考文献：1.黄金价格影响因素解析/view/34d3580a79563c1ec5da716c.html2.《黄金价格影响因素的实证分析》—顾涛刊名：中国集体经济3.《黄金价格影响因素与中期定价模型研究》/view/93299dd9ad51f01dc281f155.html文献综述：目前通涨情况下如何进行保值？投资黄金已经成为首选。
但如果不了解黄金的价格走势及其影响因素而盲目投资，往往不能达到保值的目的，反而还会造成亏损。
那么影响黄金价格的因素有哪些呢？1.供求关系供求关系是影响黄金价格长期走势的重要因素。
每年的矿产金产量稳定在2500吨左右，仅占到社会存量15万吨的1.67%，所以供需之间的变化不会引起黄金价格的短期剧烈波动。
2.美元走势美元对黄金市场的影响主要有两个方面，一是美元是国际黄金市场上的标价货币，因而与金价呈现负相关；另一个方面是黄金作为美元资产的替代投资工具。
通常投资人选择保本储蓄时，取黄金就会舍美元，取美元会舍黄金。
黄金虽然本身不是法定货币，但始终有其价值，不会贬值成废铁。
若美元走势强劲，投资美元升值机会大，人们自然会追逐美元。
相反，当美元在外汇市场上越弱时，黄金价格就会越强。
3.石油价格原油价格一直和黄金市场息息相关，其原因是黄金具有抵御通货膨胀的功能，而国际原油价格与通胀水平密切相关，因此，黄金价格与国际原油价格具有正向运行的互动关系。
例如2005年四季度，由于美国飓风的影响，导致国际原油价格大幅上涨，推动国际金价大幅上扬。
4.通胀当物价指数上升时，就意味着通货膨胀的加剧。
通涨的到来会影响一切投资的保值功能，故此黄金价格也会有升降。
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：三、模型估计用Eviews 软件进行回归分析，得到如下结果：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 13/12/11 Time: 19:31 Sample: 1 53C 0.664556 0.644854 1.030553 0.3078 LNK 0.478131 0.171585 2.786560 0.0076 LNL 0.367855 0.174496 2.108104 0.0402 R-squared0.740558 Mean dependent var6.280427Adjusted R-squared 0.724674 S.D. dependent var 0.440805 S.E. of regression 0.231297 Akaike info criterion -0.017755Sum squared resid 2.621421 Schwarz criterion 0.130946 Log likelihood4.470508 F-statistic 46.62236从表可以看出，回归方程为：TL K Y ln 140542.0ln 367855.0ln 478131.0664556.0ln +++=T= (1.030553) (2.786560) (2.109104) (1.520604)740558.02=R 724674.02=R（1） 经济意义检验从回归结果可以看出，模型估计的γβα,,的参数值都为正、且小于1，与生产函数理论中γβα,,各数值的意义相符。
eviews论文
eviews论文EViews (Econometric Views) 是由 Quantitative Micro Software （QMS）开发的一种经济学和金融学数据分析软件。
EViews 论文可以涵盖各种经济学和金融学领域的主题，从宏观经济学到微观经济学，从金融市场到国际贸易等。
在EViews论文中，作者可以使用EViews软件来进行经济数据的收集、整理、分析和建模。
EViews提供了一个用户友好的界面，可以轻松地导入各种数据形式，如Excel表格、数据库、文本文件等。
使用EViews的数据管理功能，作者可以对数据进行清理、转换和整合，以便进行后续的经济分析。
在EViews论文中，作者可以使用各种经济计量方法来分析数据。
EViews提供了许多经济学和金融学领域常用的计量模型和技术，例如ARMA模型、VAR模型、ARCH模型、协整关系等。
作者可以使用EViews的图形功能来可视化数据和模型的结果，进一步分析和解释经济学和金融学现象。
EViews论文可以包括以下内容：1. 数据描述和整理：描述经济数据的基本特征，清理和整理数据以准备后续分析。
2. 基本统计分析：使用EViews进行一般的统计分析，如描述统计、相关性分析、回归分析等。
3. 经济计量模型：应用经济计量模型对数据进行建模和预测，如时间序列模型、面板数据模型等。
4. 模型评估和诊断：对建立的经济计量模型进行评估和诊断，检验模型的合理性和拟合度。
5. 数据可视化：使用EViews的图形功能可视化数据和模型的结果，以便更好地理解和解释经济学和金融学现象。
6. 结果分析和讨论：对分析结果进行解释和讨论，提出相关的经济学和金融学见解和结论。
总而言之，EViews论文是利用EViews软件进行经济学和金融学数据分析和建模的论文。
通过使用EViews的功能和方法，作者可以更深入地研究和理解各种经济学和金融学问题，并得出相关的结论和见解。
eviews计量经济学实验报告
eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。
EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。
实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。
实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。
这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。
2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。
3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。
4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。
5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。
实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。
这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。
总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。
这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。
EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。
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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。 (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 (亿元)、全社会固定资产投资 X3(亿元)3个经济指标为自变量，建立多元函数，即: lnY= C+ C1lnX1+ C2lnX2+ C3lnX3+ μ 三、数据的收集 本文以《中国统计年鉴》为源，使用了 1981—2009 年税收、国内生产总值、全社会固定资产投资的数据，数据真实可靠。为了消除异方差，对数据做取对数处理，利用E- views 进行回归分析，排除以往模型存在的多重共线性，建立财政收入影响因素更精确模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。 全社会固定资产投年份 国家财政收入 税收 国内生产总值 资额 (亿元) (亿元) (亿元) (亿元) 1983 1175.8 629.89 4891.6 961.01 1984 1212.3 700.02 5323.4 1230.40 1985 1367.0 775.59 5962.7 1369.06 1986 1642.9 947.35 7208.1 2450.50 1987 2004.8 2040.79 9016.0 2543.19 1988 2122.0 2090.73 10275.2 3019.62 1989 2199.4 2140.36 12058.6 3640.86 1990 2357.2 2390.47 15042.8 4496.54 1991 2664.9 2727.40 16992.3 4137.73 1992 2937.1 2821.86 18667.8 4449.29 1993 3149.5 2990.17 21781.5 5508.80 1994 3483.4 3296.91 26923.5 7854.98 1995 4349.0 4255.3 35333.9 12457.88 1996 5218.1 5126.88 48197.9 17042.94 1997 6242.2 6038.04 60793.7 20019.26 1998 7408.0 6909.82 71176.6 22913.55 1999 8651.1 8234.04 78973.0 24941.11 2000 9876.0 9262.8 84402.3 28406.17 2001 11444.1 10682.58 89677.1 29854.71 2002 13395.2 12581.51 99214.6 32917.73 2003 16386.0 15301.38 109655.2 37213.49 2004 18903.6 17636.45 120332.7 43499.91 2005 21715.3 20017.31 135822.8 55566.61 2006 26396.5 24165.68 159878.3 70477.4 2007 31649.3 28778.54 183217.5 88773.6 2008 38760.2 34804.35 211923.5 109998.1624 2009 51321.8 45621.97 257305.6 137323.9381 2010 61330.4 54223.79 314045.4 172828.3998 2011 68476.9 59521.59 335352.9 224598.7679 四、模型的建立与参数估计 1. 参数估计与解释变量问题处理 假定所建模型及其中的随机扰动项μ满足各项古典假定。利用E- views 对上述基本模型进行OLS参数估计: lnY= C+ C1lnX1+ C2lnX2+ C3lnX3+ μ Eviews的最小二乘法计算结果见表1 表1 回归结果
根据表1中数据，模型估计的结果为 ˆ lnY,1.6928，0.6930lnX,0.3195lnX，0.4719lnXi123 (0.6921) (0.1687) (0.2476) (0.2424) t=(2.4457) (4.1080) (-1.2903) (1.9466) 22R,0.9855 F=566.1477 25 df,R,0.9838 (1)多重共线性的检验 22R,0.9855由此可见，该模型，可决系数很高，F检验的值为R,0.9838 566.1477，说明回归方程明显显著。首先，由于税收是国家政府财政收入最主要的收入来源，很大程度上决定于财政收入的充裕状况;国内生产总值与财政收入的增长保持一定的同向性;全社会固定资产投资通过刺激GDP 增长，间接影响财政税收收入整体增长。所以，财政收入一般和税收、GDP、全社会固定资产投资呈正相关关系，即 C1至 C3 应该均为正值。而且财政收入中税收应占很大一部分比重，即 C1 的数值应该比较高。上面模型得到的 C1 和 C3 都为正符合经济理论，但 C2 却为负与经济理论相悖。其次，税收、GDP、全社会固定资产投资的t 统计量值分别为4.1080、-1.2903、1.9466。在显著性水平为0.05 时，t(n,k),t(29,4),2.060，不仅lnX2和lnX3的系数C2、C3的t检验不,/20.025 显著，而且lnX2系数的符号与预期相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。 计算各解释变量的相关系数，选择lnX1、lnX2、lnX3数据，得相关系数矩阵如下表2所示: 表2为相关系数矩阵
由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。 (2)修正多重共线性 采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作lny对lnx1、lnx2、lnx3的一元回归，结果如表3所示 表3 一元回归估计结果 变量 lnX1 lnX2 lnX3 参数估计值 0.9336 0.9322 0.7859 t统计量 39.6998 26.2797 32.5335 20.9832 0.9624 0.9751 R 20.9825 0.961 0.9742 R 2其中，加入lnX1的方程最大，以lnX1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。R 结果如表4所示 表4 加入新变量的回归结果 变量 lnX1 lnX2 lnX3 2 R lnX1,lnX2 0.8643 0.0709 0.9820 (5.7062) (0.4636) lnX1,lnX3 0.6774 0.2186 0.9833 (3.9751) (1.5178) 2经比较，虽然新加入lnX3方程=0.9833，改进最大，但是各参数(除了税收R ,,0.05lnX1)在显著性水平下，t检验均不显著，说明均要剔除lnX2与lnX3，最终修正严重多重共线性影响后的回归结果为: 表5 修正后方程的回归结果