計(jì)量軟件eviews期末論文

1、計(jì)量軟件Eviews & Stata 基礎(chǔ)應(yīng)用 課程論文 學(xué)生姓名： 學(xué) 號(hào)： 任課教師： 平時(shí)成績(jī)期末成績(jī)總分 評(píng)語(yǔ)： 目錄 TOC o 1-3 h z u A1.中國(guó)稅收收入多元回歸模型 PAGEREF _Toc489057585 h 2A2.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素實(shí)證分析 PAGEREF _Toc489057586 h 5B.中國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證分析 PAGEREF _Toc489057587 h 9C.社會(huì)保障與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究 PAGEREF _Toc489057588 h 16A1.中國(guó)稅收收入多元回歸模型研究目的：本文在參考了多個(gè)關(guān)于影響我國(guó)稅收收入的主要觀點(diǎn)

2、的基礎(chǔ)上，對(duì)影響我國(guó)1978年至2007年的稅收收入的主要因素進(jìn)行實(shí)證分析。選取的自變量有稅收收入、GDP、財(cái)政支出和零售商品價(jià)格指數(shù)，利用EVIEWS軟件對(duì)設(shè)定的計(jì)量模型進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)，并對(duì)可能出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行了假設(shè)檢驗(yàn)，使這個(gè)模型盡量完美研究?jī)?nèi)容：（一）模型形式設(shè)定（二）Y，X2 , X3 , X4的趨勢(shì)圖從以上的圖可以看出Y與X2和X3均呈線性關(guān)系，但Y與X4不存在線性關(guān)系（三）AIC和SC準(zhǔn)則在 eviews 中輸入LS Y C X2 X3 和 LS Y C X2 X3 X4 ，得到分析結(jié)果如下：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDa

3、te: 07/28/17 Time: 17:52Sample: 1978 2007Included observations: 30CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-1.6889950.248375-6.8001820.0000LNX20.5864350.1254104.6761250.0001LNX30.4646800.1392623.3367230.0025R-squared0.986052Mean dependent var8.341376Adjusted R-squared0.985019S.D. dependent var1.357225S

4、.E. of regression0.166122Akaike info criterion-0.657549Sum squared resid0.745106Schwarz criterion-0.517430Log likelihood12.86324Hannan-Quinn criter.-0.612724F-statistic954.3715Durbin-Watson stat0.536092Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 07/28/17 Time: 17:53Sam

5、ple: 1978 2007Included observations: 30CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-2.7553670.640080-4.3047220.0002LNX20.4512340.1421283.1748310.0038LNX30.6271330.1615663.8815810.0006X40.0101360.0056451.7955670.0842R-squared0.987591Mean dependent var8.341376Adjusted R-squared0.986159S.D. dependent var1.35

6、7225S.E. of regression0.159676Akaike info criterion-0.707778Sum squared resid0.662904Schwarz criterion-0.520952Log likelihood14.61668Hannan-Quinn criter.-0.648011F-statistic689.7317Durbin-Watson stat0.616136Prob(F-statistic)0.000000在以上模擬中 ： AIC = -0.707778 SC = -0.520952加入X4之后的模型AIC和SC的值均有所減小，由赤池信息準(zhǔn)

7、則和施瓦茨準(zhǔn)則可知X4應(yīng)該包含在模型中。根據(jù)上圖得模型估計(jì)結(jié)果為：Se = (0.640080) (0.142128)(0.161566)(0.005645)t = (-4. 304722)(3.174831)(3.881581)(1.795567)R2 = 0.987591 ,R2 = 0.986159 ,F = 689.7317（四）模型檢驗(yàn)A經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：影響力排序?yàn)長(zhǎng)NX2LNX3X4，模型估計(jì)結(jié)果說(shuō)明，在假定其他變量不變的情況下，當(dāng)年GDP的對(duì)數(shù)每增長(zhǎng)1億元，稅收收入就會(huì)增長(zhǎng)0.45億元；在假定其他變量不變的情況下，當(dāng)年財(cái)政支出的對(duì)數(shù)每增長(zhǎng)1億元，稅收收入會(huì)增長(zhǎng)0.63億元；在假定其

8、他變量不變的情況下，當(dāng)年零售商品價(jià)格指數(shù)上漲一個(gè)百分點(diǎn)，稅收收入就會(huì)增長(zhǎng)0.01億元。國(guó)家稅收收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出、商品零售價(jià)格指數(shù)均為正相關(guān)。 B擬合優(yōu)度檢驗(yàn)R2 = 0.987591 ,R2 = 0.986159 與1 十分接近，說(shuō)明擬合度很好。CF檢驗(yàn)針對(duì)H0：1=2=3=0，給定顯著性水平=0.05，在F分布表中查出自由度為3和13的臨界值F0.05(3，13)=3.41。由于F=689.7317 3.41，應(yīng)拒絕原假設(shè)H0，說(shuō)明回歸方程顯著,即GDP（X2）、財(cái)政支出(X3) 、商品零售價(jià)格指數(shù)(X4)對(duì)國(guó)家稅收收入（Y）有顯著影響DT檢驗(yàn)分別針對(duì)H0：j=0（j=1,2,3

9、）,給定顯著性水平=0.05，查t分布表得自由度為17-4=13，臨界值t0.025(13)=2.160。j=0（j=1,2,3）對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量分別為3.175，3.882，1.796。GDP（X2）、財(cái)政支出(X3) 絕對(duì)值均大于臨界值2.160，通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，而商品零售價(jià)格指數(shù)(X4) 絕對(duì)值小于臨界值，所以沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)。（五）建議國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值會(huì)帶來(lái)稅收的增加。經(jīng)濟(jì)是收入的來(lái)源，只有提高產(chǎn)出，才有可能提高稅收。財(cái)政支出對(duì)稅收的影響是顯著正相關(guān)的，財(cái)政支出增加，稅收也會(huì)增加。適時(shí)調(diào)整商品零售價(jià)格指數(shù)，提高商品零售價(jià)格指數(shù)有利提高稅收收入。另外，政府進(jìn)行積極的宏觀調(diào)控，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，以

10、及財(cái)政支出政策的改進(jìn)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的良性循環(huán)，提高稅收A2.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素實(shí)證分析研究目的：以中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作為研究對(duì)象，選擇時(shí)間序列數(shù)據(jù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型方法，將中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與和其相關(guān)的經(jīng)濟(jì)變量聯(lián)系起來(lái)，建立多元線性回歸模型，研究我國(guó)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變動(dòng)趨勢(shì)，以及重要的影響因素，并根據(jù)所得的結(jié)論提出相關(guān)的建議與意見(jiàn)研究?jī)?nèi)容：（一）模型形式設(shè)定GDP、CS、I、EX的趨勢(shì)圖：（二）LNGDP、LNCS、LNI、LNEX的趨勢(shì)圖（三）自相關(guān)模型的影響A不考慮自相關(guān) : Dependent Variable: LNGDPMethod: Least SquaresDate: 07/28/17 Ti

11、me: 10:35Sample: 1980 2003Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.5533160.1741133.1779190.0047LNCS0.8840480.05275216.758470.0000LNI0.0633730.0390351.6234950.1201LNEX0.0587980.0285742.0577210.0529R-squared0.999709Mean dependent var10.14063Adjusted R-squared0.999665S.D

12、. dependent var1.118918S.E. of regression0.020468Akaike info criterion-4.788915Sum squared resid0.008379Schwarz criterion-4.592572Log likelihood61.46698Hannan-Quinn criter.-4.736825F-statistic22905.17Durbin-Watson stat0.803584Prob(F-statistic)0.000000B.考慮自相關(guān) ：Dependent Variable: LNGDPMethod: Least S

13、quaresDate: 07/28/17 Time: 10:37Sample (adjusted): 1982 2003Included observations: 22 after adjustmentsConvergence achieved after 13 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.6597600.1967953.3525180.0040LNCS0.8144920.06396712.733020.0000LNI0.1374770.0467472.9408840.0096LNEX0.0465470.

14、0264831.7576520.0979AR(1)0.8993040.2620893.4312870.0034AR(2)-0.2840490.255747-1.1106660.2831R-squared0.999845Mean dependent var10.29339Adjusted R-squared0.999797S.D. dependent var1.038126S.E. of regression0.014783Akaike info criterion-5.363656Sum squared resid0.003497Schwarz criterion-5.066099Log li

15、kelihood65.00021Hannan-Quinn criter.-5.293560F-statistic20708.45Durbin-Watson stat1.886754Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots.45-.29i.45+.29i在添加AR(1)和AR(2)項(xiàng)后，杜賓沃森檢驗(yàn)項(xiàng)的DW值達(dá)到1.886754的水平，已經(jīng)非常接近2了，由此可以認(rèn)為自相關(guān)在模型中已經(jīng)基本消除（四）回歸方程及殘差圖Se = (0.1968)(0.0639)(0.0468) (0.0265)T = (3.3525) (12.7330)(2.9409)(1.

16、7577)R2 = 0.999 ,R2 = 0.999 ,F = 20708.45影響因素：LNCSCLNIEX殘差圖：（五）模型檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕?jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：回歸系數(shù)估計(jì)值LNCS0.814492；LNI0.137477；LNEX0.046547說(shuō)明GDP與消費(fèi)需求、投資需求、出口同方向變動(dòng)，當(dāng)其他條件不變時(shí)，消費(fèi)需求每增加一個(gè)百分點(diǎn)，產(chǎn)出將平均增加0.81%，投資需求每增加一個(gè)百分點(diǎn)，平均產(chǎn)出將增加0.14%。出口每增加一個(gè)百分點(diǎn)，產(chǎn)出將平均增加0.05%，均符合解釋變量與被解釋變量之間的關(guān)系，所以，模型通過(guò)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。B. 回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)誤差的評(píng)價(jià)：S.E=0.014783說(shuō)明，回歸方程與各

17、觀測(cè)點(diǎn)（或估計(jì)值與觀測(cè)值）的評(píng)價(jià)誤差為0.014783。C擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：R2=0.9998=0.999797說(shuō)明，回歸方程即上述樣本函數(shù)的解釋能力為 99.8%，即其他條件不變時(shí)消費(fèi)需求、投資需求、出口能對(duì)GDP變動(dòng)的99.98%作出解釋?；貧w方程的擬合優(yōu)度相當(dāng)好，具有一定的經(jīng)濟(jì)含義。D回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)：F檢驗(yàn)，方程總體的顯著性檢驗(yàn)的伴隨概率為0.00000，在5%顯著水平下方程顯著成立，具有經(jīng)濟(jì)意義。E. 單個(gè)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)：T檢驗(yàn)，C, LNCS , LNI 的t檢驗(yàn)伴隨概率均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于5%，所以，解釋變量的系數(shù)顯著不為零，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，常數(shù)項(xiàng)同時(shí)也通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，保留在模型

18、當(dāng)中不必剔除,而LNEX 的伴隨概率大于5% ，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明存在多重共線性的可能。VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.6597600.1967953.3525180.0040LNCS0.8144920.06396712.733020.0000LNI0.1374770.0467472.9408840.0096LNEX0.0465470.0264831.7576520.0979（六）建議協(xié)調(diào)好消費(fèi)需求、投資需求、出口需求三大需求之間的關(guān)系，在保證投資保持較快增長(zhǎng)的同時(shí)，要更加重視消費(fèi)和出口(輸出)對(duì)GDP的拉動(dòng)作用；在擴(kuò)大社會(huì)

19、需求的同時(shí)，更要高度重視引導(dǎo)增加拉動(dòng)本地GDP關(guān)聯(lián)度高、影響力大的產(chǎn)業(yè)部門(mén)的需求，并且努力擴(kuò)大本地投資品、消費(fèi)品和服務(wù)的市場(chǎng)占有份額；要把擴(kuò)大社會(huì)需求與推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的戰(zhàn)略性調(diào)整，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)結(jié)合起來(lái)，加快深入落實(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的轉(zhuǎn)型，以消費(fèi)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為主，投資和出口協(xié)同拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，充分發(fā)揮消費(fèi)這一經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原動(dòng)力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康協(xié)調(diào)發(fā)展。B.中國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證分析研究目的：根據(jù)Keynes的絕對(duì)收入假說(shuō)：居民的消費(fèi)水平是由可支配收入決定的；通過(guò)建立1996-2003中國(guó)29個(gè)省市居民家庭人均消費(fèi)（Consume）和收入（Income）數(shù)據(jù)，建立城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平的面板數(shù)據(jù)模型（

20、Panel Data），分析自發(fā)性消費(fèi)支出（截距項(xiàng)）的省際差異，居民可支配收入是如何決定消費(fèi)的，即對(duì)城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行對(duì)比分析二研究?jī)?nèi)容：（一）面板數(shù)據(jù)序列相關(guān)圖（二）三種面板模型類(lèi)型的軟件回歸結(jié)果A混合模型Dependent Variable: CONSUME?Method: Pooled Least SquaresDate: 07/28/17 Time: 21:23Sample: 1996 2003Included observations: 8Cross-sections included: 29Total pool (balanced) observations: 232Varia

21、bleCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C265.086646.322235.7226640.0000INCOME?0.7473360.006999106.78020.0000R-squared0.980227Mean dependent var4952.143Adjusted R-squared0.980141S.D. dependent var1599.622S.E. of regression225.4217Akaike info criterion13.68241Sum squared resid11687434Schwarz criterion

22、13.71212Log likelihood-1585.159Hannan-Quinn criter.13.69439F-statistic11402.02Durbin-Watson stat0.633044Prob(F-statistic)0.000000B固定效應(yīng)模型Dependent Variable: CONSUME?Method: Pooled Least SquaresDate: 07/28/17 Time: 21:23Sample: 1996 2003Included observations: 8Cross-sections included: 29Total pool (ba

23、lanced) observations: 232VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C546.240552.7920810.347020.0000INCOME?0.7025070.00826485.008340.0000Fixed Effects (Cross)BEIJ-C528.7945TIANJ-C-2.098388HEB-C-206.0987SHANX-C-150.5853LMG-C-231.7145LIAON-C104.2279JIN-C-19.82496HEILJ-C-219.3924SHANGH-C185.5096JIANGS

24、-C-124.4121ZHEJ-C107.6448ANH-C-106.1617FUJ-C-120.2966JIANGX-C-383.5205SHAND-C-212.4554HEN-C-205.7808HUB-C165.8370HUN-C139.3203GUANGD-C433.8359GUANGX-C47.39929HAIN-C-146.1806SIC-C181.3348GUIZ-C-44.58322YUNN-C96.97064SHANXI-C168.9827GANS-C3.968558QINH-C39.49803NINX-C79.92879XINJ-C-110.1475Effects Spec

25、ificationCross-section fixed (dummy variables)R-squared0.992012Mean dependent var4952.143Adjusted R-squared0.990865S.D. dependent var1599.622S.E. of regression152.8873Akaike info criterion13.01743Sum squared resid4721654.Schwarz criterion13.46313Log likelihood-1480.022Hannan-Quinn criter.13.19718F-s

26、tatistic865.0129Durbin-Watson stat1.497457Prob(F-statistic)0.000000C. 隨機(jī)效益應(yīng)型Dependent Variable: CONSUME?Method: Pooled EGLS (Cross-section random effects)Date: 07/28/17 Time: 21:23Sample: 1996 2003Included observations: 8Cross-sections included: 29Total pool (balanced) observations: 232Swamy and Aro

27、ra estimator of component variancesVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C471.762356.192478.3954720.0000INCOME?0.7143820.00749595.317860.0000Random Effects (Cross)BEIJ-C431.6092TIANJ-C-20.33295HEB-C-177.8866SHANX-C-120.4085LMG-C-193.8990LIAON-C102.4559JIN-C-4.352160HEILJ-C-182.3715SHANGH-C114

28、.2327JIANGS-C-117.7576ZHEJ-C62.97991ANH-C-84.99239FUJ-C-120.0148JIANGX-C-330.1594SHAND-C-190.8111HEN-C-170.1601HUB-C155.6525HUN-C125.8822GUANGD-C350.3158GUANGX-C44.21696HAIN-C-124.1109SIC-C167.9234GUIZ-C-28.00712YUNN-C85.88278SHANXI-C163.9526GANS-C18.98209QINH-C47.84721NINX-C86.14179XINJ-C-92.81100E

29、ffects SpecificationS.D.RhoCross-section random156.76350.5125Idiosyncratic random152.88730.4875Weighted StatisticsR-squared0.974198Mean dependent var1614.285Adjusted R-squared0.974086S.D. dependent var971.4403S.E. of regression156.3815Sum squared resid5624692.F-statistic8684.014Durbin-Watson stat1.2

30、67014Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.978321Mean dependent var4952.143Sum squared resid12813987Durbin-Watson stat0.556155三種模型的表達(dá)式分別如下：混合模型Consumet = 256.087 + 0.7473 incomett 固定效應(yīng)模型Consumet = 546.2405 + 0.7025 incomett + 528.79D1+-110.1475D29其中虛擬變量D 的定義是： 1，如果屬于第i個(gè)個(gè)體，i=1,2,29D 0，其他(3)隨機(jī)模型Consumet = 471.7623 + 0.7144 incomett +431.6092D1 + -92.811D29 1，如果屬于第i個(gè)個(gè)體，i=1,2,29D 0，其他（三）F檢驗(yàn)與Hausman檢驗(yàn)F檢驗(yàn)的原假設(shè)和備用假設(shè)分別如下所示：H。：模型中不同個(gè)體的常數(shù)項(xiàng)系數(shù)口，相同，即模型為混合回歸模型E：模型中不同個(gè)體的常數(shù)項(xiàng)系數(shù)口，不同，即模型為個(gè)