计量经济学课程论文——影响我国财政收入因素的实证分析(2)

Std. Error 552.6750 0.007274 0.047751 0.010683 0.006526

t-Statistic 4.038066 0.131554 22.30264 -3.919010 3.477443

Prob. 0.0004 0.8963 0.0000 0.0006 0.0018 16520.73 22001.07 14.27158 14.50287 14.34698 1.463028

0.999857 Mean dependent var 0.999835 S.D. dependent var 282.4520 Akaike info criterion 2074258. Schwarz criterion -216.2096 Hannan-Quinn criter. 45498.54 Durbin-Watson stat 0.000000

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t=2231.738+0.000957X1+1.064963X2-0.041868X3+0.022694X4 Y

t=（4.038066）（0.131554）（22.30264）（-3.919010）（3.477443） R2=0.999857 R2=0.999835 F=45498.54 DW=1.463028

4模型检验

4.1经济检验

模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，国家财政决算收入中各项税收每增长1%，平均来说国家财政决算收入中各项税收会增长0.096%；在假定其他变量不变的情况下，年末从业人员数增长1%，平均来说国家财政决算收入会增长106.5%;在假定其他变量不变的情况下，全社会固定资产投资总额增长1%，平均来说国家财政决算收入会降低4.19%；在假定其他变量不变的情况下，国内生产总值（现价）增长1%，平均来说国家财政决算收入会增长2.27%。这与理论分析与经验判断相一致。 4.2.统计检验 1）拟合优度检验

由3.4中数据可以得到R2=0.999857，修正的可决系数 R2=0.999835，这说明模型对样本的拟合很好。

2)变量的显著性检验( t检验)

分别针对H0：βj=0（j=1，2，3，4，5），给定显著性水平α=0.05，查t分布表得自由

度为n-k=26的临界值tα/2（n-k）=2.056。由3.4中数据可得 1 2 3 4 5对应t统计量分别 为4.038066，0.131554，22.30264，-3.919010，3.477443，其中 1 3 4 5的t统计量绝对值大

于2.056，都应当拒绝原假设，β2的t统计量绝对值小于2.056，应该拒绝备择假设，

也就是说国家财政决算收入，全社会固定资产投资总额，国内生产总值（现价）分别对被解释变量国家财政决算收入都有显著的影响，而年末从业人员数对被解释变量国家财政决算收入没有显著的影响。

3)方程的显著性检验( F检验)

针对H0：βj=0（j=2，3，4，5），给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度k-1=4和n-k=26的临界值Fα（4，26）=2.74.由3.4中得到F=45498.54，由于F=45498.54> Fα（4，26）=2.74，应拒绝原假设H0：βj=0（j=2，3，4，5），说明回归方程显著，即国家财政决算收入，年末从业人员数，全社会固定资产投资总额，国内生产总值（现价）等变量联合起来对国家财政决算收入有显著影响。

5、多重共线性检验及其修正

5.1多重共线性检验

从回归结果的系数以及t值我们可以看出模型可能存在多重共线性，下面我们计算出解释变量的相关系数。解释变量的相关系数矩阵如下：

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由各相关系数值可知, 解释变量之间都高度相关，模型存在严重的多重共线性。

5.2多重共线性的修正

采用逐步回归法，来检验并解决多重共线性问题。分别作y对x1、x2、x3、x4的一元回归

可见加入X2的修正可决系数最大，应该以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归。

加入新变量的回归结果（一）

比较可得，当加入X3时方程的R改进最大，而且个参数的t再继续加入其他新变量逐步回归。 加入新变量的回归结果（二）

检验显著，因此选择保留X3，

在加入X2、X3的基础上加入X4后方程的R有所改善，且各个参数的t检验均显著，所以应当保留X4。

当加入X1时，R没有提高，其参数的t检验不显著。因此去除X1

最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为： t=2178.690+1.070374X2-0.040765X3+0.022562X4 Y

t=（5.872354）（44.93790）（-6.268515）（3.564277） R2=0.999857 R2=0.999841 F=62956.07 DW=1.470169

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6异方差检验及其修正

6.1异方差检验

6.1.1绘制e2对X2、X3、X4的散点图

从图上看，散点集中于左下角，模型可能存在异方差。下面我们运用其他方法进一步检验模型的异方差是否存在。

6.1.2 Goldfeld-Quanadt检验

由于n=31 删除四分之一的观测值，也就是大约7个观测值，余下部分平分得到两个样本区间：1980~1991和1999~2010，它们的样本个数均为12个，即n1=n2=12。采用OLS进行估计。

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/11 Time: 13:53 Sample: 1980 1991 Included observations: 12

Variable C X2 X3 X4

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid

Coefficient -787.7499 0.370479 0.039131 0.042018

Std. Error 299.0150 0.089751 0.007550 0.054456

t-Statistic -2.634483 4.127868 5.183180 0.771589

Prob. 0.0300 0.0033 0.0008 0.4625 1999.403 697.8872 11.61478 11.77641

0.992545 Mean dependent var 0.989749 S.D. dependent var 70.65790 Akaike info criterion 39940.31 Schwarz criterion

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F-statistic Prob(F-statistic)

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/11 Time: 13:55 Sample: 1999 2010 Included observations: 12

Variable C X2 X3 X4

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

有结果计算F统计量：

Coefficient 9743.162 1.119609 -0.150443 0.012428

Std. Error 14283.10 0.057258 0.200618 0.012368

t-Statistic 0.682146 19.55373 -0.749897 1.004818

Prob. 0.5144 0.0000 0.4748 0.3444 36910.18 23848.43 14.87448 15.03612 14.81464 2.290085

355.0346 Durbin-Watson stat 0.000000

2.502786

0.999834 Mean dependent var 0.999771 S.D. dependent var 360.5755 Akaike info criterion 1040118. Schwarz criterion -85.24689 Hannan-Quinn criter. 16037.13 Durbin-Watson stat 0.000000

F=

判断

e2e1i

1040118

39940.31

在α=0.05下，分子分母的自由度都是（31-7）/2-4=8，查F分布表得到临界值F0.05（8，8）=3.44，因为F=26.04181> F0.05（8，8）=3.44，所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。

6.1.3White检验

使用EViews得到以下结果：

Heteroskedasticity Test: White F-statistic

28.71478 Prob. F(9,21)

0.0000 0.0007 0.0064

Obs*R-squared Scaled explained SS

28.67028 Prob. Chi-Square(9) 22.91936 Prob. Chi-Square(9)

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