计量经济学论文(2)

图3

由以上散点图发现存在较强的线性关系，故此选择建立线性模型。 建立模型：

(四)模型参数估计与回归结果基本分析

利用EVIEWS软件对数据进行普通最小二乘回归，得到如图4结果：

图4

Y??6399.847?0.021407X1?0.769364X2?56.32459X3

(-0.887261) (0.778066) (6.720461) (0.866755)

R2?0.996089 nR2?0.99557 9 F?1952.484

（五）模型检验 1.经济意义检验

我国税收收入与、财政支出及呈正相关关系，当国内其他因素不变时，中国内生产总值每增加1单位，我国税收收入增加0.021407单位；当国内其他因素不变时，财政支出每增加1单位，我国税收收入增加0.769364单位；当其他因素不变时，商品零售物价指数每增加1单位，我国税收收入增加56.32459单位，三者与税收收入呈正相关符合现实经济意义。 2.统计检验

由

=0.996089，

=0.995579与1十分接近，说明模型拟合优度很好。

F统计量等于1952.484大于5%显著性水平下F（3，23）的临界值3.03，表明模型整体的显著性较高。除X1与X3外，X2的t检验值大于5%显著性水平下自由度为23的临界值2.069，通过了变量的显著性检验。故还须对模型进行计量经济学检验并作出修正。 3.计量检验 （1）多重线性检验

①对各解释变量进行多重共线性检验

利用EVIEWS软件得到各变量间相关系数矩阵表：

从系数矩阵表中看出，X1与X2之间的相关系数较高，可能存在多重共线性。 ②修正多重共线性

Ⅰ.用EVIEWS分别对Y与各解释变量X1、X2、X3做最小二乘回归：

Y=-4528.889+0.202249*X1 (-4.674335) (42.47105)

R2?0.986330 DW?0.624684

?

?Y=109.9989+0.855977*X2

(0.225539) (78.13336)

R2?0.995922 DW?1.83447 1

?Y=150052.0-1196.1*X3

(1.680302) (-1.406896)

R2?0.073366 DW?0.11494 8以上3个方程根据经济理论和统计检验得出，财政支出X2是最重要的解释变量（t检验值=78.13336也最大），从而得出最优简单回归方程Y=f(X2)。 Ⅱ.对模型进行逐步回归，在初始模型的基础上加入解释变量X1与X3，得到如下回归结果： 加入X1，

?Y=-185.5798+0.012221*X1+0.804785*X2

(-0.235964) (0.483866) (7.564988) 加入X3,

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