計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文--影響我國(guó)財(cái)政收入因素實(shí)證分析

1、-課程論文題 目： 影響我國(guó)財(cái)政收入因素的實(shí)證分析. z-目錄1、引言22、研究背景23、財(cái)政收入影響因素的定量分析43.1變量選擇43.2數(shù)據(jù)說(shuō)明44、模型建立54.1模型說(shuō)明54.2模型數(shù)據(jù)說(shuō)明54.3模型建立64.4回歸模型65.模型檢驗(yàn)75.1經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)75.2.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)76、多重共線性檢驗(yàn)及其修正86.1多重共線性檢驗(yàn)86.2多重共線性的修正87.異方差檢驗(yàn)及其修正107.1異方差檢驗(yàn)107.1.1繪制殘差平方對(duì)*2、*4的散點(diǎn)圖107.1.2 Goldfeld-Quanadt檢驗(yàn)117.1.3White檢驗(yàn)127.2異方差的修正138、自相關(guān)的檢驗(yàn)及其修正168.1自相關(guān)的檢驗(yàn)168

2、.2自相關(guān)修正179、結(jié)論與對(duì)策199.1結(jié)論：199.2對(duì)策：19參考文獻(xiàn)：20影響我國(guó)財(cái)政收入因素的實(shí)證分析摘要：影響一國(guó)財(cái)政收入的因素有很多，比方稅收收入、三大產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資、從業(yè)人員數(shù)量等等。本文針對(duì)我國(guó)財(cái)政收入影響因素建立了計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，并利用Eviews軟件對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)展相關(guān)回歸以及多重共線性分析，建立了財(cái)政收入影響因素的模型，分析了影響財(cái)政收入主要因素及其影響程度，并提出了相關(guān)政策建議。ABSTRAT:There are many factors that influence a country's fiscal revenue, such as ta* r

3、evenue, the three major industries, investment in fi*ed assets, number of employees etc. In this paper the factors influencing Chinese state revenue to establish an econometric model, and the collected data were analyzed using Eviews software correlation regression and multiple linear model, the est

4、ablishment of financial ine factors influence, analyzed the main factors that influence the financial ine and its influence, and puts forward relevant policy suggestions.關(guān)鍵字：財(cái)政收入，財(cái)政收入影響因素,DW檢驗(yàn)，Goldfeld-Quanadt檢驗(yàn),White檢驗(yàn)1、引言財(cái)政作為一個(gè)政府的活動(dòng)，是政府職能的具體表達(dá)，主要有資源配置、收入再分配和宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控三大職能。財(cái)政收入是政府部門的公共收入，是國(guó)民收入分配中用于保證政府

5、行使其公共職能、實(shí)施公共政策以及提供公共效勞的資金需求。財(cái)政收入的增長(zhǎng)情況關(guān)系著一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的開(kāi)展和社會(huì)的進(jìn)步。因此，研究財(cái)政收入的增長(zhǎng)就顯得尤為必要。財(cái)政收入的主要來(lái)源是各項(xiàng)稅收收入，此外還有政府其他收入和基金收入等。同時(shí)，一個(gè)國(guó)家財(cái)政收入的規(guī)模還要受到經(jīng)濟(jì)規(guī)模等諸多因素的影響。因此我們以財(cái)政收入為因變量，國(guó)生產(chǎn)總值、年末從業(yè)人員數(shù)、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額、國(guó)家財(cái)政決算中的各項(xiàng)稅收 4個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為自變量，利用軟件進(jìn)展回歸分析，建立財(cái)政收入影響因素模型，分析影響我國(guó)財(cái)政收入的主要因素為如何，合理有效的制定我國(guó)的財(cái)政收入方案提供一些政策建議。2、研究背景 中國(guó)自1991年市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)確立以來(lái)，國(guó)民經(jīng)

6、濟(jì)得到了跨越式的開(kāi)展，完成了歷史性的轉(zhuǎn)變，這一轉(zhuǎn)變無(wú)疑是建立在經(jīng)濟(jì)體制改革根底上完成的。經(jīng)濟(jì)金融市場(chǎng)超速開(kāi)展的大潮滲入到中國(guó)開(kāi)展的方方面面，人民的生活水平得到了顯著的提高，中國(guó)的外資外貿(mào)量迅速提升，同樣地，我國(guó)的財(cái)政收入水平也得到了階梯式提高。而中國(guó)財(cái)政收入規(guī)模的不斷擴(kuò)大，其影響也是方方面面的，社會(huì)保障制度的有效確立，城鄉(xiāng)根底設(shè)施建立的全面落實(shí)，政治體制的不斷完善，都離不開(kāi)堅(jiān)實(shí)有效的財(cái)政收入做保障。因此，能夠了解影響中國(guó)財(cái)政收入的因素，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的開(kāi)展和國(guó)民生活水平的提高都有著深遠(yuǎn)的意義。一理論意義：作為政府行使其職能的可靠保障，財(cái)政收入占據(jù)著極為重要的地位。一切政府工作的運(yùn)行都離不開(kāi)財(cái)政的有

7、效支持。第一，財(cái)政收入是實(shí)現(xiàn)國(guó)家職能的財(cái)力保證。國(guó)家為了實(shí)現(xiàn)其職能，必須掌握一定數(shù)量的社會(huì)產(chǎn)品，而財(cái)政收入正是國(guó)家掌握資金運(yùn)行的重要手段，對(duì)實(shí)現(xiàn)國(guó)家職能有重要意義。第二，財(cái)政收入是正確處理和權(quán)衡物質(zhì)利益關(guān)系的重要方式。財(cái)政收入的取得不僅僅是個(gè)聚集資金的問(wèn)題，在具體操作過(guò)程中，取得多少、采取何種方式，關(guān)系到黨的方針政策的貫徹落實(shí)，涉及到各方面的物質(zhì)利益關(guān)系的處理。只有在組織財(cái)政收入的過(guò)程中正確處理各種物質(zhì)利益關(guān)系，才能到達(dá)充分調(diào)動(dòng)各方面的積極性，到達(dá)優(yōu)化資源配置，協(xié)調(diào)分配關(guān)系的目的。第三，財(cái)政收入是財(cái)政支出的前提。財(cái)政分配是收入預(yù)支出的統(tǒng)一過(guò)程，財(cái)政支出是財(cái)政收入的目的，財(cái)政收入則是財(cái)政支出的前

8、提和保證。在一般情況下，收入的數(shù)量決定著財(cái)政支出的規(guī)模，收入多財(cái)政支出就多。因此，只有在開(kāi)展生產(chǎn)力的根底上，積極籌措資金，才有位更多的財(cái)政支出創(chuàng)造前提。（2） 現(xiàn)實(shí)意義：首先，財(cái)政收入是一個(gè)國(guó)家各項(xiàng)收入得以實(shí)現(xiàn)的物質(zhì)保證。一個(gè)國(guó)家財(cái)政收入規(guī)模大小往往是衡量其經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要標(biāo)志。其次，財(cái)政收入是國(guó)家對(duì)經(jīng)濟(jì)實(shí)行宏觀調(diào)控的重要經(jīng)濟(jì)杠桿。宏觀調(diào)控的首要問(wèn)題是社會(huì)總需求與總供應(yīng)的平衡問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)社會(huì)總需求與總供應(yīng)的平衡，包括總量上的平衡和構(gòu)造上的平衡兩個(gè)層次的容。財(cái)政收入的杠桿既可通過(guò)增收和減收來(lái)發(fā)揮總量調(diào)控作用，也可通過(guò)對(duì)不同財(cái)政資金繳納者的財(cái)政負(fù)擔(dān)大小的調(diào)整，來(lái)發(fā)揮構(gòu)造調(diào)整的作用。此外，財(cái)政收入分配也

9、是調(diào)整國(guó)民收入初次分配格局，實(shí)現(xiàn)社會(huì)財(cái)富公平合理分配的主要工具。在我國(guó)，財(cái)政收入的主體是稅收收入。因此，在稅收體制及政策不變的情況下，財(cái)政收入會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)繁榮而增加，隨著經(jīng)濟(jì)衰退而下降。因此，對(duì)影響財(cái)政收入規(guī)模的因素進(jìn)展有效科學(xué)的分析具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義，而計(jì)量工具的應(yīng)用對(duì)其理論分析和結(jié)果預(yù)測(cè)的效果是事半功倍的。3、財(cái)政收入影響因素的定量分析3.1變量選擇研究財(cái)政收入的影響因素離不開(kāi)一些根本的經(jīng)濟(jì)變量。大多數(shù)相關(guān)的研究文獻(xiàn)中都把總稅收、國(guó)生產(chǎn)總值這兩個(gè)指標(biāo)作為影響財(cái)政收入的根本因素，還有一些文獻(xiàn)中也提出了其他一些變量，比方從業(yè)人員數(shù)、固定資產(chǎn)投資等。影響財(cái)政收入的因素眾多復(fù)雜，本文從國(guó)生產(chǎn)總值

10、、稅收收入、從業(yè)人員數(shù)、固定資產(chǎn)投資四方面進(jìn)展分析。3.2數(shù)據(jù)說(shuō)明1財(cái)政收入：是指政府為履行其職能、實(shí)施公共政策和提供公共物品與效勞需要而抽泣的一切資金的總和。財(cái)政收入表現(xiàn)為政府部門在一定時(shí)期一般為一個(gè)財(cái)政年度所取得的貨幣收入。財(cái)政收入是衡量一國(guó)政府財(cái)力的重要指標(biāo)，政府在社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中提供公共物品和效勞的圍和數(shù)量，在很大程度上決定于財(cái)政收入的充裕狀況。財(cái)政就是為了滿足社會(huì)公共需要，彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈，以國(guó)家為主體參與的社會(huì)產(chǎn)品分配活動(dòng)。它既是政府的集中性分配活動(dòng)，又是國(guó)家進(jìn)展宏觀調(diào)控的重要工具。2國(guó)生產(chǎn)總值：是指在一定時(shí)期(一個(gè)季度或一年)，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價(jià)值，

11、常被公認(rèn)為衡量國(guó)家經(jīng)濟(jì)狀況的最正確指標(biāo)。它不但可反映一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，更可以反映一國(guó)的國(guó)力與財(cái)富。3固定資產(chǎn)投資：是建造和購(gòu)置固定資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，即固定資產(chǎn)再生產(chǎn)活動(dòng)。固定資產(chǎn)再生產(chǎn)過(guò)程包括固定資產(chǎn)更新局部和全部更新、改建、擴(kuò)建、新建等活動(dòng)。4從業(yè)人員數(shù)：人口中參加經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的人口數(shù)。不包括從事家務(wù)勞動(dòng)人口、就學(xué)人口、長(zhǎng)期患病不能工作人口、年老或退休人口等。5稅收收入：稅收收入是指國(guó)家按照預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)，向經(jīng)濟(jì)組織和居民無(wú)償?shù)卣魇諏?shí)物或貨幣所取得的一種財(cái)政收入。是國(guó)家預(yù)算資金的重要來(lái)源。在我國(guó)的稅收收入構(gòu)造中，流轉(zhuǎn)稅和所得稅居于主體地位。具體有以下來(lái)源：增值稅、消費(fèi)稅、營(yíng)業(yè)稅、企業(yè)所得稅、個(gè)人所得稅

12、、外國(guó)投資企業(yè)和外國(guó)企業(yè)所得稅、城市維護(hù)建立稅、車船使用稅、房產(chǎn)稅、資源稅、筵席稅、印花稅等。4、模型建立4.1模型說(shuō)明財(cái)政收入一般由以下幾局部構(gòu)成: 稅收收入、國(guó)有企業(yè)上繳的利潤(rùn)收入、債務(wù)收入以及費(fèi)用等其他收入，其中稅收收入是財(cái)政收入的主要來(lái)源。同時(shí)，財(cái)政收入還受到經(jīng)濟(jì)規(guī)模、從業(yè)人員數(shù)、固定資產(chǎn)投資等諸多因素的影響，這里可以用國(guó)生產(chǎn)總值的變化來(lái)說(shuō)明除稅收以外的其他因素的變動(dòng)對(duì)財(cái)政收入的影響。4.2模型數(shù)據(jù)說(shuō)明本研究報(bào)告的數(shù)據(jù)來(lái)源于“中國(guó)統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)年鑒采集數(shù)據(jù)的區(qū)間為1980年2021年表一：附19802021全國(guó)財(cái)政收入及相關(guān)數(shù)據(jù)表年份財(cái)政收入億元國(guó)生產(chǎn)總值現(xiàn)價(jià)億元總稅收收入億元從業(yè)人員數(shù)萬(wàn)

13、人全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額億元19801159.93 4545.60 571.70 42361.00 910.90 19811175.80 4891.60 629.89 43725.00 961.00 19821212.30 5323.40 700.02 45295.00 1230.40 19831367.00 5962.70 775.59 46436.00 1430.10 19841642.90 7208.10 947.35 48197.00 1832.90 19852004.82 9016.00 2040.79 49873.00 2543.20 19862122.00 10275.20 20

14、90.73 51282.00 3120.60 19872199.40 12058.60 2140.36 52783.00 3791.70 19882357.20 15042.80 2390.47 54334.00 4753.80 19892664.90 16992.30 2727.40 55329.00 4410.40 19902937.10 18667.80 2821.86 64749.00 4517.00 19913149.48 21781.50 2990.17 65491.00 5594.50 19923483.37 26923.50 3296.91 66152.00 8080.10 1

15、9934348.95 35333.90 4255.30 66808.00 13072.30 19945218.10 48197.90 5126.88 67455.00 17042.10 19956242.20 60793.70 6038.04 68065.00 20019.30 19967407.99 71176.60 6909.82 68950.00 22913.50 19978651.14 78973.00 8234.04 69820.00 24941.10 19989875.95 84402.30 9262.80 70637.00 28406.20 199911444.08 89677.

16、10 10682.58 71394.00 29854.70 200013395.23 99214.60 12581.51 72085.00 32917.70 200116386.04 109655.20 15301.38 72797.00 37213.50 200218903.64 120332.70 17636.45 73280.00 43499.90 200321715.25 135822.80 20017.31 73736.00 55566.60 200426396.47 159878.30 24165.68 74264.00 70477.40 200531649.29 184937.4

17、0 28778.54 74647.00 88773.60 200638760.20 216314.40 34804.35 74978.00 109998.20 200751321.78 265810.30 45621.97 75321.00 137323.90 202161330.35 314045.40 54223.79 75564.00 172828.40 202168518.30 340902.80 59521.59 75828.00 224598.80 202183101.51 401202.00 73210.79 76105.00 278121.90 2021103874.43 47

18、3104.05 89738.39 78579.00 311485.13 2021117253.52 519470.10 100614.28 78894.00 374694.74 數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局../4.3模型建立以國(guó)家財(cái)政決算收入為被解釋變量，國(guó)生產(chǎn)總值現(xiàn)價(jià)、國(guó)家財(cái)政決算收入中各項(xiàng)稅收、年末從業(yè)人員數(shù)、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額作為解釋變量建立線性回歸模型：Yt=0+1*1t+2*2t +3*3t+4*4t+ui其中，Yt 國(guó)家財(cái)政收入*1t 表示國(guó)生產(chǎn)總值現(xiàn)價(jià)*2t稅收收入*3t表示從業(yè)人員數(shù)*4t 表示全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額0、1、2、3、4、5表示待定系數(shù)ui 表

19、示隨機(jī)誤差項(xiàng)4.4回歸模型利用Eviews軟件，用OLS法回歸可得如下結(jié)果 表二：OLS回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/28/14 Time: 22:48Sample: 1980 2021Included observations: 33VariableCoefficientt-StatisticProb.  C1368.7630.0082821.8783680.0708*1-0.0208930.056463-2.5226650.0176*21.1914680.01394721.101740.00

20、00*3-0.0238220.008544-1.7080510.0987*40.0218272.5547900.0163R-squared0.999863    S.D. dependent var22220.32Adjusted R-squared0.999843    Akaike info criterion31238.58S.E. of regression391.5801    Schwarz criterion14.91698Sum squared resid42

21、93379.    Hannan-Quinn criter.15.14373Log likelihood-241.1302    Durbin-Watson stat14.99328F-statistic50906.311.799578Prob(F-statistic)0.000000*1+1.191468*2-0.023822*3+0.021827*4t=1.878368-2.52266521.10174-1.7080512.554790R2=0.999863 =0.999843 F=50906.31 DW=1.

22、7995785.模型檢驗(yàn)5.1經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)結(jié)果說(shuō)明，在假定其他變量不變的情況下，國(guó)生產(chǎn)總值現(xiàn)價(jià)每增長(zhǎng)1%，平均來(lái)說(shuō)國(guó)家財(cái)政收入降低2.0893%；在假定其他變量不變的情況下，稅收收入增長(zhǎng)1%，平均來(lái)說(shuō)國(guó)家財(cái)政收入會(huì)增長(zhǎng)119.1468%;在假定其他變量不變的情況下，從業(yè)人員數(shù)增長(zhǎng)1%，平均來(lái)說(shuō)國(guó)家財(cái)政收入會(huì)降低2.3822%；在假定其他變量不變的情況下，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額增長(zhǎng)1%，平均來(lái)說(shuō)國(guó)家財(cái)政決算收入會(huì)增長(zhǎng)2.1827%。這與理論分析與經(jīng)歷判斷相一致。5.2.統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 1擬合優(yōu)度檢驗(yàn)由3.4中數(shù)據(jù)可以得到R2=0.999863 ，修正的可決系數(shù)=0.999843，這說(shuō)明模型對(duì)樣本的

23、擬合很好。2)變量的顯著性檢驗(yàn)( t檢驗(yàn))分別針對(duì)H0：j=0j=1，2，3，4，5，給定顯著性水平=0.05，查t分布表得自由度為n-k-1=28的臨界值t/2n-k-1=2.048。由3.4中數(shù)據(jù)可得對(duì)應(yīng)t統(tǒng)計(jì)量分別為1.87836，-2.522665，21.10174，-1.708051，2.554790，其中*2,*4的t統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值大于2.048，都應(yīng)當(dāng)拒絕原假設(shè)，*1,*3的t統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值小于2.048，應(yīng)該拒絕備擇假設(shè)，也就是說(shuō)稅收收入，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額，分別對(duì)被解釋變量國(guó)家財(cái)政收入都有顯著的影響，而國(guó)生產(chǎn)總值現(xiàn)價(jià)，從業(yè)人員數(shù)對(duì)被解釋變量國(guó)家財(cái)政收入沒(méi)有顯著的影響。3)方程

24、的顯著性檢驗(yàn)( F檢驗(yàn))針對(duì)H0：j=0j=2，3，4，5，給定顯著性水平=0.05，在F分布表中查出自由度k-1=3和n-k-1=28的臨界值F3，28=2.95.由3.4中得到F=50906.31，由于F=50906.31> F3，28=2.95，應(yīng)拒絕原假設(shè)H0：j=0j=2，3，4，5，說(shuō)明回歸方程顯著，即國(guó)生產(chǎn)總值現(xiàn)價(jià),稅收收入，從業(yè)人員數(shù)，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額等變量聯(lián)合起來(lái)對(duì)國(guó)家財(cái)政收入有顯著影響。6、多重共線性檢驗(yàn)及其修正6.1多重共線性檢驗(yàn)從回歸結(jié)果的系數(shù)以及t值我們可以看出模型可能存在多重共線性，下面我們計(jì)算出解釋變量的相關(guān)系數(shù)。解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣如下： 表三：相

25、關(guān)系數(shù)矩陣變量*1*2*3*4*1 1.000000 0.994618 0.713051 0.985822*2 0.994618 1.000000 0.652140 0.995642*3 0.713051 0.652140 1.000000 0.618040*4 0.985822 0.995642 0.618040 1.000000由各相關(guān)系數(shù)值可知, 解釋變量之間都高度相關(guān)，模型存在嚴(yán)重的多重共線性。6.2多重共線性的修正采用逐步回歸

26、法，來(lái)檢驗(yàn)并解決多重共線性問(wèn)題。分別作y對(duì)*1、*2、*3、*4的一元回歸一元回歸估計(jì)結(jié)果 表四：OLS回歸結(jié)果變量*1*2*3*4參數(shù)估計(jì)值0.2157661.1537961.7296600.315383t統(tǒng)計(jì)量45.04898242.13844.61998068.18362R20.9849540.9994720.4077660.9933760.9844690.9994550.3886620.993162按修正可決系數(shù)的大小排序：*2,*4,*1,*3,可見(jiàn)*2的修正可決系數(shù)最大，應(yīng)該以*2為根底順次參加其他變量逐步回歸。以*2為根底，順次參加其他變量逐步回歸。首先參加*4回歸結(jié)果為： 表五

27、：OLS回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/29/14 Time: 10:40Sample: 1980 2021Included observations: 33VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-210.0655149.2651-1.4073320.1696*20.9815610.04123523.804360.0000*40.0474300.0113064.1952420.0002R-squared0.999667  

28、;  Mean dependent var22220.32Adjusted R-squared0.999645    S.D. dependent var31238.58S.E. of regression588.7962    Akaike info criterion15.68055Sum squared resid10400429    Schwarz criterion15.81659Log likelihood-255.7290 

29、60;  F-statistic45022.32Durbin-Watson stat1.192772    Prob(F-statistic)0.000000 t (23.80436) (4.195242) R2=0.9999667當(dāng)=5%時(shí)，*4參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著，不予剔除，參加*1回歸得： 表六：OLS回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/29/14 Time: 10:55Sample: 1980 2021Included observations: 33Var

30、iableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C139.6388118.48281.1785570.2482*21.2360540.05169623.910190.0000*40.0236510.0087522.7023010.0114*1-0.0318460.005412-1.8840120.0000R-squared0.999848    Mean dependent var22220.32Adjusted R-squared0.999832    

31、S.D. dependent var31238.58S.E. of regression404.3182    Akaike info criterion14.95549Sum squared resid4740724.    Schwarz criterion15.13689Log likelihood-242.7657    Hannan-Quinn criter.15.01653F-statistic63664.69    Dur

32、bin-Watson stat1.623986Prob(F-statistic)0.000000 t (23.91019) (2.702301) (-1.884012) R2=0.999848當(dāng)=5%時(shí)，*1參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著，而且其系數(shù)與經(jīng)濟(jì)意義不符，予以剔除，參加*3回歸得： 表七：OLS回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/29/14 Time: 11:02Sample: 1980 2021Included observations: 33VariableCoefficientStd. Errort-Statisti

33、cProb.  C2682.357554.90364.8339160.0000*21.0736060.03451331.107620.0000*40.0259900.0091252.8481850.0080*3-0.0510630.009609-1.3142160.0000R-squared0.999831    Mean dependent var22220.32Adjusted R-squared0.999814    S.D. dependent var31238.58S.E. of re

34、gression426.2579    Akaike info criterion15.06118Sum squared resid5269178.    Schwarz criterion15.24257Log likelihood-244.5094    Hannan-Quinn criter.15.12221F-statistic57278.69    Durbin-Watson stat1.685456Prob(F-statis

35、tic)0.000000 t (31.10762) (2.848185) (-1.314216) R2=0.999831當(dāng)=5%時(shí)，*3參數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著，予以剔除。最后修正嚴(yán)重多重共線性影響后的回歸結(jié)果為： t (23.80436) (4.195242) R2=0.9999667=0.999645F=45022.32DW=1.1927727.異方差檢驗(yàn)及其修正7.1異方差檢驗(yàn)7.1.1繪制殘差平方對(duì)*2、*4的散點(diǎn)圖圖一:*2 *4散點(diǎn)圖從圖上看，散點(diǎn)集中于左下角，模型可能存在異方差。下面我們運(yùn)用其他方法進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷漠惙讲钍欠翊嬖凇?.1.2 Goldfeld-Quanadt檢驗(yàn)由于n=

36、33刪除四分之一的觀測(cè)值，也就是大約7個(gè)觀測(cè)值，余下局部平分得到兩個(gè)樣本區(qū)間：19801992和20012021，它們的樣本個(gè)數(shù)均為13個(gè)，即n1=n2=13。采用OLS進(jìn)展估計(jì)。第一組1980-1992數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果： 表八：OLS回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/29/14 Time: 11:40Sample: 1980 1992Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C746.239382.

37、260669.0716420.0000*20.4771970.1094474.3600680.0014*40.1450680.0511562.8357720.0177R-squared0.976405    Mean dependent var2113.554Adjusted R-squared0.971686    S.D. dependent var784.7651S.E. of regression132.0501    Akaike info criterion12.

38、80341Sum squared resid174372.3    Schwarz criterion12.93379Log likelihood-80.22219    Hannan-Quinn criter.12.77662F-statistic206.9107    Durbin-Watson stat1.281482Prob(F-statistic)0.000000殘差平方和RSS1=174372.3第二組2001-2021數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果： 表九：OLS回歸結(jié)果Dep

39、endent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/29/14 Time: 18:17Sample: 2001 2021Included observations: 12VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-2000.494501.3152-3.9904910.0032*21.1630400.06031719.282140.0000*40.0040360.0152980.2638440.7978R-squared0.999788   

40、0;Mean dependent var53267.57Adjusted R-squared0.999741    S.D. dependent var34089.78S.E. of regression548.9453    Akaike info criterion15.66619Sum squared resid2712068.    Schwarz criterion15.78742Log likelihood-90.99716   &#

41、160;Hannan-Quinn criter.15.62131F-statistic21206.10    Durbin-Watson stat2.019121Prob(F-statistic)0.000000殘差平方和RSS2=2712068所以F= RSS2/RSS1= 2712068/174372.3=15.5533在給定=5%下查得臨界值 ，因此否認(rèn)兩組子樣方差一樣的假設(shè)，從而該總體隨機(jī)項(xiàng)存在遞增異方差性。7.1.3White檢驗(yàn)使用EViews得到以下結(jié)果： 表十：OLS回歸結(jié)果Heteroskedasticity Test: WhiteF-

42、statistic5.390677    Prob. F(5,27)0.0015Obs*R-squared16.48574    Prob. Chi-Square(5)0.0056Scaled e*plained SS22.69269    Prob. Chi-Square(5)0.0004Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/29/14 Time: 18:48Sample:

43、 1980 2021Included observations: 33VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C358749.1164260.72.1840230.0378*2-191.3157111.0285-1.7231220.0963*220.0134650.0162160.8303850.4136*2*4-0.0071060.008786-0.8088350.4257*455.0053229.511951.8638320.0733*420.0009360.0011970.7819930.4410R-squared

44、0.499568    Mean dependent var315164.5Adjusted R-squared0.406895    S.D. dependent var584138.3S.E. of regression449864.1    Akaike info criterion29.03424Sum squared resid5.46E+12    Schwarz criterion29.30634Log likelihoo

45、d-473.0650    Hannan-Quinn criter.29.12580F-statistic5.390677    Durbin-Watson stat1.902545Prob(F-statistic)0.001454從表可看出nR2 =16.48574，而在5%的顯著性水平下，查表得臨界值25=11.07。因?yàn)閚R2 =16.48574>25=11.07,所以，說(shuō)明模型存在異方差。 從上述幾種方法檢驗(yàn)結(jié)果可以看出模型存在異方差性，則我們將對(duì)其進(jìn)展修正。7.2異方差的修正運(yùn)用加權(quán)最小二乘法估計(jì)過(guò)

46、程中，我們分別使用權(quán)w1=1/sqr(r2),w2=1/r22,w3=1/r2，(r2=resid2)。經(jīng)比擬發(fā)現(xiàn)用權(quán)數(shù)w3的效果比擬好，下面給出權(quán)數(shù)w1、w2、w3的回歸結(jié)果權(quán)數(shù)為w1時(shí)：結(jié)果如下 表十一：OLS回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/29/14 Time: 19:04Sample: 1980 2021Included observations: 33Weighting series: W1VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C6

47、95.994244.6802515.577220.0000*20.4926710.0867595.6786040.0000*40.1712940.0285545.9989740.0000Weighted StatisticsR-squared0.988723    Mean dependent var3300.513Adjusted R-squared0.987972    S.D. dependent var788.8441S.E. of regression252.2865   &

48、#160;Akaike info criterion13.98552Sum squared resid1909455.    Schwarz criterion14.12156Log likelihood-227.7610    Hannan-Quinn criter.14.03129F-statistic1315.194    Durbin-Watson stat0.625484Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-

49、squared0.996646    Mean dependent var22220.32Adjusted R-squared0.996422    S.D. dependent var31238.58S.E. of regression1868.534    Sum squared resid1.05E+08Durbin-Watson stat0.813248根據(jù)結(jié)果得WLS回歸結(jié)果 SE 44.68025 0.086759 (0.028554) t (15.57722)

50、(5.678604) (5.998974)R2=0.9887230.987972 F= 1315.194 p=0.000000為了分析異方差的校正情況，利用WLS估計(jì)出每個(gè)模型后，還需要利用White檢驗(yàn)再次判斷模型是否存在異方差。 表十二：White檢驗(yàn)結(jié)果Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic3.825036    Prob. F(5,27)0.0095Obs*R-squared13.68300    Prob. Chi-Square(5)0.0178Scaled e

51、*plained SS7.699220    Prob. Chi-Square(5)0.1736取顯著性水平=0.05，由于nR2=13.68300>,所以仍舊存在異方差。W1為權(quán)數(shù)不可取。權(quán)數(shù)為w2時(shí)：結(jié)果如下 表十三：OLS回歸結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/29/14 Time: 19:05Sample: 1980 2021Included observations: 33Weighting series: W2VariableCoefficientStd. Error

52、t-StatisticProb.  C747.783133.8312722.103310.0000*20.3711200.1278562.9026300.0069*40.2126100.0572143.7160270.0008Weighted StatisticsR-squared0.930695    Mean dependent var1505.366Adjusted R-squared0.926075    S.D. dependent var2581.279S.E. of regress

53、ion119.1164    Akaike info criterion12.48459Sum squared resid425661.8    Schwarz criterion12.62063Log likelihood-202.9957    Hannan-Quinn criter.12.53036F-statistic201.4343    Durbin-Watson stat1.631015Prob(F-statistic)0

54、.000000Unweighted StatisticsR-squared0.997055    Mean dependent var22220.32Adjusted R-squared0.996859    S.D. dependent var31238.58S.E. of regression1750.700    Sum squared resid91948524Durbin-Watson stat1.331100根據(jù)結(jié)果得WLS回歸結(jié)果 SE 33.83127 0.127856 (0.057214) t (22.10331) (2.902630) (3.716027)R2=0.9306950.926075 F= 201.4343 p=0.000000為了分析異方差的校正情況，利用WLS估計(jì)出每個(gè)模型后，還需要利用White檢驗(yàn)再次判斷模型是否存在異方差。 表十四：White檢驗(yàn)結(jié)果Heteroskedasticity Test: WhiteF-statis