eviews分析中国国内生产总值对财政收入的计量分析.doc
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1、中国国内生产总值对财政收入的计量分析一、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19781997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
2、否有影响,根据19781997年中国国内生产总值X和财政收入Y,如图1:19781997年中国国内生产总值和财政收入 (单位:亿元)年份国内生产总值X财政收入Y19783624.11132.2619794038.21146.3819804517.81159.9319814860.31175.7919825301.81212.3319835957.41366.9519847206.71642.8619858989.12004.82198610201.42122.01198711954.52199.35198814992.32357.24198916917.82664.90199018598.42
3、937.10199121662.53149.48199226651.93483.37199334560.54348.95199446670.05218.10199557494.96242.20199666850.57407.99199773452.58651.14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:财政收入Y和国内生产总值X的散点图020004000600080001000001000020000300004000050000600007000080000国内生产总值X财政收入Y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
4、线性模型:(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 WorkfileExcelGDP.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: YMethod: Least SquaresDate: 10/10/10 Time: 02:02Sample: 1978 1997Included observations:
5、 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C857.837567.1257812.779550.0000X0.1000360.00217246.049100.0000R-squared0.991583Mean dependent var3081.158Adjusted R-squared0.991115S.D. dependent var2212.591S.E. of regression208.5553Akaike info criterion13.61293Sum squared resid782915.7Schwarz criteri
6、on13.71250Log likelihood-134.1293F-statistic2120.520Durbin-Watson stat0.864032Prob(F-statistic)0.000000参数估计结果为:= 857.8375 + 0.100036 (67.12578) (0.002172) t =(12.77955) (46.04910) =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(Fit
7、ted). (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,为国内生产总值;)所估计的参数=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。这与经济学中的增加值增加,产出增加,使得财政收入也增加的原理相符。2、 拟合优度和统计检验(1)拟合优度的度量:对回归模型的参数进行估计,根据回归结果得: 857.8375 + 0.100036 (67.12578)(0.002172) t =(12.77955) (46.04910) =0.991583 F=2120.520 S.E.=208.555
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