财政收入的多元线性回归分析(通径)

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财政收入的多元回归分析

财政收入的多元回归分析

定量分析案例:财政收入的多元回归分析一、简介财政收入是指一个国家政府凭借政府的特殊权力,按照有关的法律和法规在一定时期内(一般为一年)取得的各种形式的总和,包括税收、企事业收入、规矩能源交通重点建设基金收入。

债务收入、规费收入、罚没收入等、财政收入水平高低反映一国经济实力的重要标志。

在一定时期内,财政收入规模的大小受许多因素的影响,入国民生产总值大小、社会从业人员数的多少、税收规模的大小、税率高低等。

二、分析的设计在本案例中,我们认为,一个国家的税收水平的高低、国民生产总值的大小、其他收入的多少,是决定一个国家一定时期内财政收入规模的主要影素。

因此本案例只取这三个变量作为解释变量,分析它们对财政收入的影响程度。

三、数据来源本案例的样本数据来自中国统计出版社的有关年份的《中国统计年鉴》,数据时限为1978-1995年,案例数据如下(见表1):表1财政收入等四项指标观测数据T年份Y财政收入X1国民生产总值X2税收X3其他收入1978 1132.62 3624.1 519.28 40.991979 1146.38 4038.2 537.82 113.531980 1159.93 4517.8 517.7 152.991981 1175.79 4860.3 629.89 192.221982 1212.33 5301.8 700.02 215.841983 1866.95 5957.1 755.59 257.841984 1642.86 7206.7 947.35 296.291985 2004.82 8989.1 2040.79 280.511986 2122.01 10201.4 2090.73 156.951987 2199.35 11954.5 2140.36 212.381988 2357.24 14922.3 2390.47 176.181989 2664.9 16917.8 2727.4 179.411990 2937.1 18598.4 2821.86 299.531991 3149.48 21662.5 2990.17 240.11992 3483.37 26651.9 3296.91 265.151993 4348.95 34650.5 4255.3 191.041994 5218.1 46532.9 5126.88 280.181995 6242.2 57277.3 6038.04 369.19四、数据分析首先考察数据的分布情况,在EXCEL中对数据进行描述统计分析,得出如下结果(见表2):表2Descriptive statisticsY财政收入X1国民生产总值X2税收X3其他收入count 18 18 18 18mean 2,559.1322 16,881.367 2,251.4756 217.7956 sample variance 2,170,506.7863 239,304,226.319 2,754,808.1072 6,033.6743 sample standard deviation 1,473.2640 15,469.461 1,659.7615 77.6767 minimum 1132.62 3624.1 517.7 40.99maximum 6242.2 57277.3 6038.04 369.19 range 5109.58 53653.2 5520.34 328.2统计量表明,四个变量的取值范围差别较大,从描述统计量中并不能清楚地看到各个变量之间的关系,需要进一步的分析。

财政收入的多元线性回归分析(通径)

财政收入的多元线性回归分析(通径)

财政收入的多元线性回归分析1通径分析的应用财政收支是指一个国家政府凭借政府的特殊权利,按照有关的法律和法规在一定时期内取得的各种形式收入的总和。

包括税收、企事业单位的收入、国家能源交通重点建设基金、债务收入、规费收入和罚没收入等。

财政收入水平的高低是反映一个国家经济实力的重要指标。

在一定的时期内财政收支规模的大小受许多因素的影响,本案例讨论国家财政的影响因素。

数据如下表一。

表一财政收入的有关资料1数据来源于2007年中国统计年鉴。

123表二变量的相关系数表4“**”表示在显著性水平0.01下显著不为零。

解释变量之间有比较强的相关关系。

结论:自变量有高度的多重共线性。

表三各解释变量与被解释变量之间的偏相关系数和简单相关系数的比较56可以看出简单相关系数与偏相关系数之间是有差异的,这是因为简单相关系数夸大了变量之间的关系。

解释变量之间的相关关系密切是导致这个结果的原因。

经济关系的通径分析是分析这种奇怪现象的方法。

二、通径分析定义:i x 对y 的直接影响=(,)i P x y ,即变量标准化后的回归系数,称为通径系数。

设Y 与X 1,…,X k 间存在线性关系,其回归方程为:01122k k Y X X X ββββ=++++ (1)01122(2)k kY X X X ββββ=++++将(1)-(2)7111()()k k k Y Y X X X X ββ-=-++-两边同时除以被解释变量的标准差σy111()/()/()/y y k k k y Y Y X X X X σβσβσ-=-++-11111()()()/kkx x k k y k y x y xX X X X Y Y σσσββσσσσ---=++令(,)jxi jyP x y σβσ=,称为i x 对y 的直接影响。

定义:i x 通过j x 对y 的间接影响=(,)(,)i j j x x P x y ρ。

8定义:ix 对Y 的总间接影响=(,)(,)kijji jx x P x y ρ≠∑。

多元回归统计模型在国家财政收入预测中的应用

多元回归统计模型在国家财政收入预测中的应用

多元回归统计模型在国家财政收入预测中的应用作者:王宇轩来源:《科学家》2017年第12期摘要本文从多元线性回归分析的特点出发,探讨国家财政收入的影响因素,并对选定的影响因素进行回归分析,确定了最终的预测方程,并应用实际数据对模型的预测能力进行检验,获得了效果好且精度高的预测结果,对我国未来财政收入的发展具有辅助指导意义。

关键词多元线性回归;财政收入;预测;影响因素中图分类号 F8 文献标识码 A 文章编号 2095-6363(2017)12-0023-03在经济建设稳步发展的基础上,维持财政收入健康持续增长始终是政府追求的主要目标之一。

改革开放以来,我国财政收入随着财政体制的调整和社会经济的发展而不断增加。

为认识和掌握财政收入持续稳定发展的客观经济规律,需要探求了解影响财政收入的主要因素,为促进财政收入与经济的协调发展制定有关政策。

本文研究目的:即通过选择相关产业的增加值、消费情况以及旅游外汇等与财政收入有关的影响因素,运用多元回归分析方法探讨选取的诸多因素对我国财政收入的发展有何影响,并建立可行有效的数学模型来预测未来我国的财政收入。

1 回归分析预测模型背景知识回归分析是通过构建统计模型研究变量间相互关系的密切程度、结构状态、模型预测的一种有效工具。

回归分析方法进行预测时首先对预测对象(因变量)进行定性分析,确定影响其变化的一个或多个因素,然后通过预测对象和影响因素间的多组实验观察值建立起适当的回归模型进行预测。

这种方法分析了客观事物变量间(因变量和自变量)的因果关系,因而也称因果回归分析法。

在经济领域里,一个经济变量往往受多个因素的影响[2-3],因此,需要建立多元回归模型进行预测。

为分析此模型效果,下将2014、2015年对应的(全国居民消费水平)、(全国人口数)和(农林牧渔业增加值)的数据代入上述得到的模型,预测出2014年全国财政收入,与2014年实际值140 370.03数据相差约160;预测出2015年全国财政收入,与2015年实际值152 269.23数据相差约2 900,求得的模型预测值和实际财政收入值相当接近,且相对误差控制在2%以内,模型稳定性再次得到肯定。

国家财政收入的多元线性回归模型

国家财政收入的多元线性回归模型

应用数理统计国家财政收入的回归分析院(系)名称专业名称学生姓名任课教师2013年12月目录摘要.............................................................................. 错误!未定义书签。

符号说明........................................................................ 错误!未定义书签。

1引言............................................................................. 错误!未定义书签。

2解决问题的方法和计算结果 (3)2.1 样本数据的选取与整理 (3)2.2 模型的建立与分析 (4)2.3 分析结果 (9)3 结论 (10)参考文献 (11)国家财政收入的多元线性回归模型摘要:本文以多元线性回归为出发点,选取了我国自1990至2011年间的财政收入为因变量,并初步选取了6个影响因素,进一步利用统计软件SPSS 对以上数据进行了筛选,采用多元逐步线性回归的方法,从而找到了能反映财政收入与各因素之间关系的“最优”回归方程:514242.0068.0348.0890.27809X X X Y +++-=进而得出结论,国家财政收入与建筑业、工业总产值和人口数具有显著地线性关系。

关键词:多元逐步线性回归;财政收入;SPSS0符号说明变 量符号 财政收入(亿元)Y 工业总产值(亿元)X 1 农业总产值(亿元)X 2 受灾面积(万公顷) X 3 建筑业总产值(亿元) X 4 人口总数(万人) X 5 社会商品销售总额(亿元)X 61 引言改革开放以来,我国的国民经济取得了快速发展,经济上的飞速发展并带动了国家财政收入的飞速增加,国家财政的状况对整个社会的发展影响巨大。

政府根据国家的财政收入,通过预算安排,用于环境保护、社会保障以及政府行政管理等,从而不断提高人民的生活水平,早日实现中华民族的伟大复兴。

基于SPSS回归分析研究影响国家财政收入的因素

基于SPSS回归分析研究影响国家财政收入的因素

基于SPSS回归分析研究影响国家财政收入的因素一、本文概述随着全球经济的不断发展和国家财政管理体系的日益完善,探究影响国家财政收入的因素变得尤为重要。

财政收入作为衡量一个国家经济实力和政府治理能力的重要指标,其稳定与增长对于国家的可持续发展和社会福祉具有决定性的影响。

本文旨在通过SPSS回归分析,深入探讨影响国家财政收入的各项因素,以期为政策制定者提供科学依据,推动国家财政收入的稳步增长。

具体而言,本文将首先对相关文献进行梳理,总结前人研究成果和不足,明确研究问题和假设。

接着,通过收集各国财政收入及相关影响因素的数据,运用SPSS软件进行多元线性回归分析,探讨各因素对国家财政收入的影响程度和方向。

在分析结果的基础上,本文将进一步讨论各因素之间的相互作用及其对国家财政收入的共同影响,揭示影响国家财政收入的关键因素。

本文的研究不仅有助于丰富和发展财政收入理论,还为政策制定者提供了实践指导。

通过深入了解影响国家财政收入的因素,政府可以更加精准地制定财政政策,优化税收结构,提高财政收入的稳定性和可持续性。

本文的研究也有助于增进国际社会对国家财政收入问题的认识和理解,促进全球经济的健康发展。

二、研究方法和数据来源本研究旨在通过SPSS回归分析,深入探究影响国家财政收入的因素。

SPSS,即Statistical Package for the Social Sciences,是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件,其功能强大,包括数据管理、统计分析、图表分析等多个方面。

本研究选择SPSS作为主要分析工具,正是基于其强大的数据处理能力和多样的统计分析方法。

在数据来源方面,本研究主要采用了国家统计局、财政部等官方渠道发布的国家财政收入相关数据。

这些数据具有权威性、准确性、全面性等特点,能够为本研究提供坚实的数据基础。

同时,为了更全面地分析影响国家财政收入的因素,本研究还结合了国内外相关文献,对相关影响因素进行了梳理和分类。

影响我国财政收入的多元线性回归模型

影响我国财政收入的多元线性回归模型

影响我国财政收入的多元线性回归模型题目:影响我国财政收入的多元线性回归模型内容摘要财政收入按收入形式可以分为:各项税收收入、企业收入、债务收入、国家能源交通重点建设基金收入、基本建设贷款归还收入、国家预算调节基金收入、其他收入等。

从定性分析的角度来说,财政收入会受到各种不同因素的影响,如:农业增加值、工业增加值、建筑业增加值、社会总人口数、社会消费额总额、国土受灾面积等等。

本文建立模型仅选取我国第一产业增加值、第二产业增加值(包括工业和建筑业)、第三产业增加值、社会从业人数,以及其他收入水平5个因素为解释变量,分析它们对财政收入的影响程度。

关键词:财政收入;多元线性回归;分析影响我国财政收入的多元线性回归模型一、提出解释变量与被解释变量Y表示财政收入(亿元),为被解释变量;五个解释变量分别为:X1 表示第一产业增加值(亿元),X2表示第二产业增加值(亿元), X3表示第三产业增加值(亿元),X4表示社会从业人数(万人),X5表示其他收入(亿元)。

数据的搜集如下:模型中各个解释变量和被解释变量1994年到2013年共20年的数据R-squared 0.999570 Mean dependent var 41895.78Adjusted R-squared 0.997423 S.D. dependent var 10089.94S.E. of regression 512.2151 Akaike info criterion 15.08374Sum squared resid 262364.3 Schwarz criterion 15.03738Log likelihood -46.79310 Hannan-Quinn criter. 14.51071F-statistic 465.4439 Durbin-Watson stat 2.370180Prob(F-statistic) 0.035176通过Eviews软件分析结果计算如下:=3366.676+0.2202X1-0.0838X2+0.0028X3+0.0237X4+0.8712X5 Yˆ(0.8085) (2.0218) (-2.1312) (0.0109) (1.8083) (1.1715)R2=0.99, F=465.44, T=20通过公式可以看出,X2的系数为负值,显然不合理,因为第二产业增加值不可能对财政收入产生负相关关系。

影响我国财政收入的多元线性回归模型

影响我国财政收入的多元线性回归模型

金融与财经 JINRONGYUCAIJING058财政收入增长情况关系到国家经济发展和社会进步,因此,研究财政收入增长尤为必要。

财政收入主要来源是各项税收收入,此外还有政府其他收入和基金收入、债权收入等。

同时一个国家财政收入的规模还要受到经济规模、进出口贸易等诸多因素的影响。

那么,哪些因素是财政收入大小的决定性因素?影响财政收入大小的因素各自以怎样的程度影响着财政收入呢?一、理论综述以往对一个国家的财政收入的研究多是围绕财政收入内容的划分,财政收入与国民经济发展(主要是以GDP为代表)的协整关系(韦邦荣、杨玉生)[6]以及适应性研究,国外不少学者偏向于讨论国家财政收入与税收的关系,以及以税收为出发点研究未来财政收入以及对整个国民经济的影响,但是很少有较全面分析国家财政收入影响因素以及各因素影响程度的文献。

(一)税收作为预测财政收入的主要指标税收是财政收入最主要形式,通过分析税收对财政的影响,以及如何制定最优税率是国外学者积极探寻的课题。

也有学者将税收细分,采用因子分析法研究影响税收的主要税种。

胡燕京、姜涛[1]指出要研究不同地区和城市财政收入及影响因素的具体数据,得出今后促进我国财政收入发展的潜力指标,并结合这些指标的目前情况,提出相应的建议及措施。

(二)财政收入与GDP 的协整研究[2]——GDP 显著影响财政收入通过对财政收入与GDP二者增率进行协整检验和Granger因果检验后[3],发现我国财政收入与GDP 之间存在长期均衡增长关系,但就二者的相互影响作用而言,财政收入增长对GDP 增长的影响作用不显著,而GDP 增长对财政收入增长的影响作用显著。

一国的财政收入与GDP之间有着高度的相关关系,普通的静态回归虽然可以把它们之间的关系展示出来,然而可能存在虚假回归。

通过协整研究,可以较好地解决伪回归问题。

李进江提出的经验规则,并在用动态分布滞后模型ADL(2,2)进行协整分析的基础上建立误差修正模型。

财政收入的多元线性回归模型

财政收入的多元线性回归模型

我国财政收入的多元线性回归模型一、影响我国财政收入增长因素的实证分析研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。

回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。

通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察,对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值和固定资产投资和社会消费品零售总额和社会总人口,并且在总人口里面考虑了65岁以上的老年化人口数对税收的负面影响。

为了考察这一问题,从国家统计局的国家数据里抽选出1995-2014年税收、国内生产总值、固定资产投资总额,社会消费品零售额,社会总人口(包括老年化人口)的数据,利用eviews7.2进行回归分析,建立财政收入影响因素模型,分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。

二、模型的设定1.将财政收入作为被解释变量,用Y 表示。

税收,GDP ,固定资产投资总额、社会消费品零售额、社会总人口作为解释变量,分别用X1,X2,X3,X4,X5表示。

2.数据性质的选择是:时间序列数据3.模型设定为:1122334455y c x x x x x u βββββ=++++++三、数据收集如表四、参数估计:用eviews7.2做回归分析。

假定模型中随机项满足基本假设,可用OLS (最小二乘估计)法估计其参数。

具体操作:(1)打开file-new-workfile ,设置start date 为1995,end date 为2014,在命令框中输入data y x1 x2 x3 x4 x5在命令框中输入series ()1111()/@()x x mean x stdev x =-series ()2222()/@()x x mean x stdev x =- series ()3333()/@()x x mean x stdev x =- series ()4444()/@()x x mean x stdev x =- series ()5555()/@()x x mean x stdev x =- series ()()/@()y y mean y stdev y =-将变量进行标准化得在命令框中输入ls y c x1 x2 x3 x4 x5即出现回归结果根据表中的样本数据,模型估计结果为^1234521.8443061,0132710.0764080.0900720.0255650.050390x xx x x uy =-+-+--+20.999969R = 20.999958R = F=91397.54 D.W=2.713325可以看出,可决系数20.999969R=,说明R=,修正的可决系数20.999958α=,x2、x4、x5系数均不能通过t检验,且均模型的拟合程度很好。

财政收入回归分析

财政收入回归分析

财政收入回归模型摘要财政收入可能受到多种因素的影响。

本文选取了可能影响山东财政收入的6个因素,用逐步回归法建立山东省财政收入回归模型。

然后使用SPSS软件得出回归方程,并针对该方程及其系数进行了显著性检验以及验证,最后结合山东省的实际情况解释和讨论了回归方程关键词多元回归逐步回归显著性检验财政收入1.引言地方财政在通常情况下负责对本行政区内居民提供公共物品和服务。

运行良好的地方财政有助于国家公共财政体系的稳定及效率的改善。

相反,运行不高的地方财政则给公共财政体系带来风险。

因此,对地方财政收入进行分析,找出影响地方财政收入的因素对建立良好的地方财政体系来说十分必要的。

本文搜集了近十年的山东省财政收入相关方面的数据,选定了可能影响山东省财政收入的6个因素,通过逐步回归法确定最具影响的因素建立回归方程,并对结果进行了分析和讨论。

本文的第一部分简介了问题的来源、相关背景和意义,并对论文内容以及组织结构做了简要说明。

第二部分说明了运用搜集的数据,基于逐步回归法建立山东省财政收入回归模型,给出了计算的结果。

本部分还解释了得出的回归方程的意义,并用数据进行了验证。

第三部分对得出的结果进行了讨论。

2.解决方法和计算结果在分析多个因素对某个变量产生的影响的问题时,通常我们会采用回归分析得方法。

在数理统计中,我们把呈现不确定性关系的变量间的联系称为相关关系。

回归分析是处理变量间的相关关系的一种有效工具。

2.1 多元线性回归考虑含P 个因素的回归模型:其中y 是可观测的随机变量,β0、β1、…、βp 是未知参数,称为回归系数,ε是不可观测的随机误差,x1、x2、…称为回归因子或设计因子,简称因子。

改写为矩阵形式为:通过计算后得到,y X X X T T 1)(ˆ-=β,再经过回归方程检验和回归系数检验,便可建立回归方程。

2.2 逐步回归法此方法的基本思想是:先对全部自变量按其对y 的影响程度的大小排队,从大到小逐个依次引入回归方程,并随时检验,及时将由于引入新的自变量而变得作用不显著的因素剔除出去,剔除后,再继续引入新的自变量,再检验,再剔除,直到无法剔除,也无法再选入新变量为止。

财政收入多元化线性回归分析

财政收入多元化线性回归分析

280.18
6242.20
57277.30
6038.04
369.19
X 社会从业 人数 (万人) 40152 40581 42361 43280 44706 46004 47597 79873 51282 52783 54334 55329 56740 88360 59482 60220 61470 62388
0.000
0.003
0.004
(1-tailed)
0.000
0.000
0.000
0.006
0.009
X1
0.003
0.006
0.006
0.006
0.001
X2 0.004
0.009
0.001
0.004
0.004
X3
X4
N
Y 18
18
18
18
18
X1 18
18
18
18
18
X2 18
18
18
18
18
X3 18
1
X4,X1,X3,X
Enter
说明:a.All Requested Variables Entered
b.Dependent Variable:Y 表 8—6 是回归模型的决定系数、估计值的标准误差和 Durbin-Watson 检验值。 表 8—6 模型拟和效果分析表(Model Summary )
一行的变量删去,即可进行分析. 第三,用其它软件读取本案例数据的程序和思路参照以上程序进行.
三 案例所涉及的统计理论和统计方法 本案例主要涉及的理论和方法包括:多元线性回归分析建模方法,多元线性回 归方程的统计检验,回归方程的评价与预测方法,非线性统计方法及其他统计建模 方法.具体方法的原理与说明倾向间隔终于回归分析相关的统计学教材.

数理统计回归分析-国家财政收入的多元线性回归模型

数理统计回归分析-国家财政收入的多元线性回归模型

应用数理统计学号:姓名:班级:2010年12月国家财政收入的多元线性回归模型摘 要本文以多元线性回归为出发点,选取我国自1990至2008年连续19年的财政收入为因变量,初步选取了7个影响因素,并利用统计软件PASW Statistics 17.0对各影响因素进行了筛选,最终确定了能反映财政收入与各因素之间关系的“最优”回归方程:46ˆ578.4790.1990.733yx x =++ 从而得出了结论,最后我们用2009年的数据进行了验证,得出的结果在误差范围内,表明这个模型可以正确反映影响财政收入的各因素的情况。

关键词:多元线性回归,逐步回归法,财政收入,SPSS0符号说明变 量 符号 财政收入 Y 工 业 X 1 农 业 X 2 受灾面积 X 3 建 筑 业 X 4 人 口 X 5 商品销售额 X 6 进出口总额X 71 引言中国作为世界第一大发展中国家,要实现中华民族的伟大复兴,必须把发展放在第一位。

近年来,随着国家经济水平的飞速进步,人民生活水平日益提高,综合国力日渐强大。

经济上的飞速发展并带动了国家财政收入的飞速增加,国家财政的状况对整个社会的发展影响巨大。

政府有了强有力的财政保证才能够对全局进行把握和调控,对于整个国家和社会的健康快速发展有着重要的意义。

所以对国家财政的收入状况进行研究是十分必要的。

国家财政收入的增长,宏观上必然与整个国家的经济有着必然的关系,但是具体到各个方面的影响因素又有着十分复杂的相关原因。

为了研究影响国家财政收入的因素,我们就很有必要对其财政收入和影响财政收入的因素作必要的认识,如果能对他们之间的关系作一下回归,并利用我们所知道的数据建立起回归模型这对我们很有作用。

而影响财政收入的因素有很多,如人口状况、引进的外资总额,第一产业的发展情况,第二产业的发展情况,第三产业的发展情况等等。

本文从国家统计信息网上选取了1990-2009年这20年间的年度财政收入及主要影响因素的数据,包括工业,农业,建筑业,批发和零售贸易餐饮业,人口总数等。

多元回归模型在分析财政收入影响因素上的应用

多元回归模型在分析财政收入影响因素上的应用

多元回归模型在分析财政收入影响因素上的应用一、研究背景随着我国改革创新开放试点工作的进一步深入开展,我国公共财政收入需求总量每年有了较大的增长,能否解决需求总量不足的问题已经成为直接制约我国经济社会发展的重要决定因素[1]。

虽然适度的控制财政赤字并不会对国民经济发展造成任何严重危害,但如果国家财政长期入不敷出,将可能会直接导致国家财政高利率风险、通货膨胀、经济增长停滞等一系列社会严重后果[2]。

因此,有必要对当前我国财政收入状况进行综合分析,找出其主要具有影响力的因素并确定解决问题的政策。

二、我国财政收入规模分析据财政部近日发布的2019年的全国财政收支预算统计数据报告表示,全国企业税收收入157992亿元,同比上年增长1%;其中非税业务收入32390亿元,同比上年增长20.2%。

我国公共财政收入是随着近年我国国民经济快速增长而不断快速增长的,年平均经济增速:“六五”三个时期平均为11.6%,“七五”三个时期平均为7.9%,“八五”三个时期平均为16.3%,“九五”三个时期平均为18.7%,“十五”三个时期平均为18.7%[3]。

这么高的经济增长速度与今年我国的国民经济总量整体的同比上升速度不无直接关系,在整个我国经济历史甚至整个世界经济历史上都已经是很罕见的一个现象。

三、模型建立财政收入是否会分别受到不同经济因素的直接影响。

本文主要选取四个其中可能的主要影响经济因素一并进行统计分析:x1-国内生产总值(亿元);x2-就业人员(万人);x3-城镇单位就业人员平均工资(元);x4-城镇居民家庭人均可支配收入(元)。

设定的多元线性回归模型为:(一)参数估计将上述计算数据运Minitab软件中心并进行二次回归计算分析,得到以下计算结果:自变量系数系数标T P准误常量-6978533301-2.100.051X10.268300.04499 5.960.000X20.56650.4794 1.180.254X3-5.48270.4700-11.670.000X410.559 1.3178.010.000S=1890。

基于多元线性回归对影响我国财政收入的计量分析

基于多元线性回归对影响我国财政收入的计量分析

基于多元线性回归对影响我国财政收入的计量分析摘要:2020年新冠肺炎疫情得到控制后,国家正在大力恢复经济。

而财政收入与国家经济发展密切相关,各种宏观经济变量综合影响着财政收入的规模。

因此,财政收入的影响因素分析是当前中国恢复经济,促进财政收入增长的一个重要课题。

本文收集了1980—2020年的宏观经济数据,通过建立多元回归模型,探究财政收入的主要影响因素。

研究结果显示,固定资产投资总额对财政收入总额有显著的正向影响,而国内生产总值对财政收入总额的影响不大。

最后,基于研究结论投资等角度提出建议,为促进国家资源合理配置以及国民经济的发展提供依据。

关键词:财政收入、国内生产总值、固定资产投资、多元线性回归1引言财政收入是经济发展的主要影响因素。

2019年中国财政收入为190390.08亿元,在国民经济的发展与建设中发挥重要作用,财政收入增长是中国经济运行平稳发展的突出表现。

2020年,新冠肺炎疫情的爆发使得中国经济遭遇巨大打击,我国财政支出发挥了巨大的作用。

因此,研究财政收入水平对促进中国经济秩序快速恢复具有重要实际意义,对财政收入影响因素的研究可以帮助国家更加有效地实施宏观经济调控,为调节国民收入的再分配和制定完善有效的财政收入政策提供理论依据。

本文从中国财政收入增长的主要因素出发,分析论证影响中国财政收入水平变化的因素,促进社会资源的优化配置,快速有序的恢复经济。

2经济理论依据2.1 国民生产总值(GDP)国内生产总值(GDP)是一定时期内一个国家所发生的生产活动的总体经济价值。

GDP与财政收入之间有较为紧密的联系,主要表现为经济水平规定了税收参与社会分配的比例,进而决定了税制结构。

由于税收是财政收入的重要组成部分,从而影响财政收入。

2.2 全社会固定资产投资总额固定资产投资是构成投资的一个重要部分,而投资在促进社会经济发展的过程中起着决定作用,因此可以推断出固定资产投资在推动经济和促进财政收入方面发挥着重要作用。

财政收入多元化线性回归分析

财政收入多元化线性回归分析

案例3财政收入多元化线性回归分析一、案例简析本案例来自作者主持,参与的财政部“九五”科研课题《我国财政收支决定因素的统计分析》(该课题现已通过接题鉴定),作者从中选取了财政收入线性回归分析问题进行提炼,归纳,形成了本案例。

我们试图通过对财政收入及其影响因素问题的研究,从教学上来说明如何利用多元回归分析这一常用的统计方法,解决现实问题的实证分析过程。

财政收入是指一个国家政府凭借政府的特殊权力,按照有关的法律和法规在一定时期内(一般为一年)取得的各种形式收入的总和,包括税收,企事业收入, 国家能源交通重点建设基金收入,债务收入,规费收入,罚没收入等。

财政收入水平高低是反映一国经济实力的重要标志。

在一定时期内,财政收入规模大小受许多因素的影响,如国民生产总值大小, 社会从业人数多少,税收规模大小,税率高低等。

在本案例中,我们认为,一个国家税收水平高低,国民生产总值规模的大小,社会从业人数多少,其他收入的多少,是决定一个国家一定时期内财政收入规模的主要影响因素。

二案例数据的描述本案例的样本数据来自中国统计出版社出版的有关年份的《中国统计年鉴》和《改革开放十七年的中国地区经济》,数据时限为1978-1995 年。

案例数据如表8-1。

表8-1 的数据已经制成数据文件存入磁盘。

该文件数据在磁盘中的位置是: 人数多少a:\case08\data1.txt 数据的排列格式及其变量名与表8-1 相同。

本案例的数据可以使用TSP 软件,SPSS 软件和SAS 软件进行分析。

我门建议使用SPSS软件进行分析。

用SPSS forWIN.7.5软件读取本案例数据的基本步骤是:第一,用OPEN 命令打开软件中的数据文件a:\case08\data1.txt,杂SPSS 句法编辑器(SPSS Synax Editor)中观察文件中的数据结构,包括变量名,变量数,变量顺序和样本数;
表8-1 财政收入等五项指标观测数据取本案例的数据文件,并对每一变量进行定义,否则,读入后的数据结构会发生混乱,无法进行分析. 还需注意的是:说句文件中包含了六个变量名,即T,Y,X,X,X,X,而变量名本身是字符不是数值,因而不能直接进行运算.处理方法是:读入文件后,把第一个样本继第一行的变量删去,即可进行分析. 第三,用其它软件读取本案例数据的程序和思路参照以上程序进行.三案例所涉及的统计理论和统计方法本案例主要涉及的理论和方法包括:多元线性回归分析建模方法,多元线性回归方程的统计检验,回归方程的评价与预测方法,非线性统计方法及其他统计建模方法.具体方法的原理与说明倾向间隔终于回归分析相关的统计学教材.四组织本案例教学的一些建议1.在进行本案例教学前,应先将本案例所涉及的统计理论和方法作义介绍,尤其是对回归方程的显著性检验(F 检验),回归系数显著性检验和 D.W 检验要给以详细讲述.2.结合样本数据的时间序列土,启发学生就建立经济模型的形式进行分析. 如旧本案例的资料而言,是建立线性回归模型还是建立非线性回归模型?为什莫要建立线性模型?最好通过图形来接解释说明.3.本案例已在机房讲授,可以一边上机,以便演示整个回归分析和汴梁筛选的过程,教学效果会更好.五本案例的解析过程及参照结果1.收集有关数据.可根据表8-1 数据直接录入,也可以从数据文件中读取原始数据文件a:/case08/data1>txt. 2.对样本数据进行初步的描述统计分析.具体可使用SPSS 软件中STATISTICS 功能中SUMMARIZE 菜单下的DESCRIPTIVES 选项进行分析.其运算结果如下(见表8-2):标8-2描述统计量表(Discriptive Statistics)77.6810007.39步的分析.但是统计量表明,五个变量的取值范围差别较大,因此在下面的分析过程中要考虑对变量进行标准化处理。

浙江财政收入的回归分析

浙江财政收入的回归分析

作业三组员:陈强(02)刘刚(11)李成飞(08)王锐(19)陈一鹏(03)赵海龙(28)题目:为了研究浙江省财政预算收入与全省生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到如图1的数据。

图1 浙江省财政预算收入与全省生产总值数据在已知图中数据的情况下,我们将会解决以下问题:(1) 浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义。

(2) 如果2011年全省生产总值为32000亿元,比上一年增长9.0%,利用计量经济模型对浙江省2011年的财政预算收入做出点预测和区间预测。

(3) 建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,并解释所估计参数的经济意义。

一、模型的设定为了解决以上问题,选择”浙江省财政预算收入”(单位:亿元)为被解释变量Y;选择“全省生产总值(亿元)”为解释变量X.。

在分析了图1浙江省财政预算收入与全省生产总值的数据关系后,运用计算机软件Eviews 去作计量经济分析。

由图1作Y 与X 的相关图图2 浙江省财政收入与全省生产总值散点图从散点图可以看出浙江省财政收入伴随全省上产总值的增加而增加,近似于线性,为分析财政收入与全省生产总值的变动的数量规律性,可以考虑建立如下简单线性回归模型:i t X Y μββ++=21t二、估计参数假定所建模型及其中的随机扰动项i μ满足各项古典假设,可以用OLS 法估计其参数。

Eiews 软件估计参数的方法如下:打开Eviews ,file →open →Foreign data as wotkfile →数据按住ctrl 点击t x y →open →as group →quick →Estimata Equation →输入Y C X →ok 。

得图3图3 回归结果分析:对回归系数的t 检验:针对010=β:H 和020=β:H由图3可以得出c 的p 值为0.0004<0.05,故拒绝原假设,X 的p 值为0<a=0.05.故拒绝原假设,2,1ββ,具有显著性,而斜率系数显著性表明,全省生产总值对财政预算总收入的确有显著性影响。

我国财政收入影响因素的逐步回归分析

我国财政收入影响因素的逐步回归分析

我国财政收入影响因素的逐步回归分析【摘要】本文通过对我国财政收入影响因素的逐步回归分析,旨在揭示财政收入的变动与其影响因素之间的关系。

在首先介绍了研究背景,指出财政收入对国家经济发展的重要性;其次阐明研究目的,即探究财政收入的影响因素;最后阐述研究意义,强调研究的政策价值。

在分别阐述了相关理论、研究方法、数据来源、回归分析结果和影响因素分析,通过具体数据和模型分析揭示了各种因素对财政收入的影响程度。

在总结了研究成果,提出了政策建议,并展望了未来研究方向,为我国财政收入的管理和调控提供了理论支持和实践参考。

通过本文的研究,有助于更好地了解和优化我国财政收入的影响因素。

【关键词】财政收入、影响因素、回归分析、研究背景、研究目的、研究意义、相关理论、研究方法、数据来源、研究结果、影响因素分析、研究总结、政策建议、未来研究方向。

1. 引言1.1 研究背景我国财政收入是国家经济运行的重要组成部分,直接影响着国家的财政健康和经济发展。

随着经济社会的发展,我国的财政收入也呈现出不断增长的趋势,但其受到许多因素的影响。

我国的财政收入受到经济发展水平的影响。

随着经济的增长,企业盈利能力和个人收入也相应增加,从而带动了财政收入的增长。

税收政策的调整也会对财政收入产生重要影响。

税收政策的变化将直接影响到纳税主体的税负水平,从而影响到财政收入的规模和结构。

国际经济形势、国内外市场需求变化、政府支出水平等因素也会对我国财政收入产生一定的影响。

深入研究我国财政收入的影响因素,对于科学制定财政政策、保障国家财政收入稳定增长具有重要意义。

1.2 研究目的研究目的的目标是通过逐步回归分析,深入探讨我国财政收入的影响因素及其之间的关联关系。

通过对各种可能的影响因素进行综合分析和比较,可以进一步揭示财政收入波动的原因和规律,为制定更加科学、合理的财政政策提供理论支持和决策依据。

通过对财政收入影响因素的逐步回归分析,可以帮助政府部门更好地把握财政收入的变化规律,预测未来的财政收入情况,从而有效规划财政支出,促进经济稳定增长和社会发展。

财政收入的多元线性回归模型

财政收入的多元线性回归模型

我国财政收入的多元线性回归模型一、影响我国财政收入增长因素的实证分析研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。

回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。

通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察,对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值和固定资产投资和社会消费品零售总额和社会总人口,并且在总人口里面考虑了65岁以上的老年化人口数对税收的负面影响。

为了考察这一问题,从国家统计局的国家数据里抽选出1995-2014年税收、国内生产总值、固定资产投资总额,社会消费品零售额,社会总人口(包括老年化人口)的数据,利用eviews7.2进行回归分析,建立财政收入影响因素模型,分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。

二、模型的设定1.将财政收入作为被解释变量,用Y 表示。

税收,GDP ,固定资产投资总额、社会消费品零售额、社会总人口作为解释变量,分别用X1,X2,X3,X4,X5表示。

2.数据性质的选择是:时间序列数据3.模型设定为:1122334455y c x x x x x u βββββ=++++++三、数据收集如表四、参数估计:用eviews7.2做回归分析。

假定模型中随机项满足基本假设,可用OLS (最小二乘估计)法估计其参数。

具体操作:(1)打开file-new-workfile ,设置start date 为1995,end date 为2014,在命令框中输入data y x1 x2 x3 x4 x5在命令框中输入series ()1111()/@()x x mean x stdev x =-series ()2222()/@()x x mean x stdev x =- series ()3333()/@()x x mean x stdev x =- series ()4444()/@()x x mean x stdev x =- series ()5555()/@()x x mean x stdev x =- series ()()/@()y y mean y stdev y =-将变量进行标准化得在命令框中输入ls y c x1 x2 x3 x4 x5即出现回归结果根据表中的样本数据,模型估计结果为^1234521.8443061,0132710.0764080.0900720.0255650.050390x xx x x uy =-+-+--+20.999969R = 20.999958R = F=91397.54 D.W=2.713325可以看出,可决系数20.999969R=,说明R=,修正的可决系数20.999958α=,x2、x4、x5系数均不能通过t检验,且均模型的拟合程度很好。

财政收入的逐步回归分析

财政收入的逐步回归分析

财政收入的逐步回归分析摘要:财政收入是国民经济基础,是实现国家职能的财力保证。

本文采用SPSS19.0多元统计软件中的逐步回归分析方法,得出影响我国财政收入的显著性变量,建立国家财政收入回归模型,并将所得的模型给予合理的经济解释。

关键词:财政收入;逐步回归;显著性;SPSS1.引言财政收入是指国家财政参与社会产品分配所取得的收入,是实现国家职能的财力保证[1]。

一方面,国家可通过控制财政收入的计划和执行情况,起到宏观调控的效果;其次,在安排和预测财政一般收入的过程中,也能够了解到经济系统的变化过程,从而及时发现经济系统运行中可能存在的问题并加以纠正;此外,通过对财政一般收入中的各分项收入进行预测,能够及时地发现现行税制和政策是否适应经济发展情况,产业结构是否合理。

因此,有必要建立一套科学的国家财政收入模型使收入预算尽量适应经济形势的变化,及时反映政府的宏观经济政策和政府活动对经济的影响。

本文选取1990年-2009年20个年度的国家财政收入数据,采用线性回归中的逐步回归方法,利用SPSS多元统计软件得出影响我国财政收入的显著性变量,建立国家财政收入回归模型,并将所得的模型给予合理的经济解释。

2.提出问题2.1 提出自变量与因变量从定性分析的角度来说,财政收入会受到各种不同因素的影响,如:农业总产值、工业总产值、建筑业总产值、人口数、社会消费品零售总额、国土受灾面积等等。

本文选取财政收入y(亿元)为因变量,自变量选取如下:第一产业国内生产总值x1(亿元), 第二产业国内生产总值x2(亿元),第三产业国内生产总值x3(亿元), 人口数x4(万人),社会消费品零售总额x5(亿元),受灾面积x6(万公顷)。

由《中国统计年鉴》获取20个年份的统计数据,见表1。

表1 1990-2009年财政收入与部分项目的统计数据2.2做散点图,设定理论模型作数据散点图,并进行线性拟合,观察因变量与自变量之间关系是否有线性特点。

第三章 多元线性回归案例分析

第三章   多元线性回归案例分析

多元回归现行回归习题分析【例3.2】中国税收增长的分析一、研究的目的要求改革开放以来,随着经济体制改革的深化和经济的快速增长,中国的财政收支状况发生很大变化,中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元,到2002年已增长到17636.45亿元,25年间增长了33倍,平均每年增长%。

为了研究影响中国税收收入增长的主要原因,分析中央和地方税收收入的增长规律,预测中国税收未来的增长趋势,需要建立计量经济模型。

影响中国税收收入增长的因素很多,但据分析主要的因素可能有:(1)从宏观经济看,经济整体增长是税收增长的基本源泉。

(2)公共财政的需求,税收收入是财政收入的主体,社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求,因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。

(3)物价水平。

我国的税制结构以流转税为主,以现行价格计算的GDP等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。

(4)税收政策因素。

我国自1978年以来经历了两次大的税制改革,一次是1984-1985年的国有企业利改税,另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。

税制改革对税收会产生影响,特别是1985年税收陡增215.42%。

但是第二次税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。

因此,可以从以上几个方面,分析各种因素对中国税收增长的具体影响。

二、模型设定为了全面反映中国税收增长的全貌,选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”(简称“税收收入”)作为被解释变量,以反映国家税收的增长;选择“国内生产总值(GDP)”作为经济整体增长水平的代表;选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表;选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。

由于财税体制的改革难以量化,而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大,可暂不考虑税制改革对税收增长的影响。

所以解释变量设定为可观测的“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售物价指数”等变量。

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财政收入的多元线性回归分析1
通径分析的应用
财政收支是指一个国家政府凭借政府的特殊权利,按照有关的法律和法规在一定时期内取得的各种形式收入的总和。

包括税收、企事业单位的收入、国家能源交通重点建设基金、债务收入、规费收入和罚没收入等。

财政收入水平的高低是反映一个国家经济实力的重要指标。

在一定的时期内财政收支规模的大小受许多因素的影响,本案例讨论国家财政的影响因素。

数据如下表一。

表一财政收入的有关资料
1数据来源于2007年中国统计年鉴。

1
2
3
表二变量的相关系数表
4
“**”表示在显著性水平0.01下显著不为零。

解释变量之间有比较强的相关关系。

结论:自变量有高度的多重共线性。

表三各解释变量与被解释变量之间的偏相关系数和简单相关系数的比较
5
6
可以看出简单相关系数与偏相关系数之间是有差异的,这是因为简单相关系数夸大了变量之间的关系。

解释变量之间的相关关系密切是导致这个结果的原因。

经济关系的通径分析是分析这种奇怪现象的方法。

二、通径分析
定义:i x 对y 的直接影响=(,)i P x y ,即变量标准化后的回归系数,称为通径系数。

设Y 与X 1,…,X k 间存在线性关系,其回归方程为:
01122k k Y X X X ββββ=++++ (1)
01122(2)k k Y X X X ββββ=++++
将(1)-(2)
7
111()()k k k Y Y X X X X ββ-=-++- 两边同时除以被解释变量的标准差σy
111()/()/()/y y k k k y Y Y X X X X σβσβσ-=-++-
1
1
111()
()()/k
k
x x k k y k
y x y x
X X X X Y Y σσσββσσσσ---=++ 令(,)j
x
i j
y
P x y σβσ=,称为i x 对y 的直接影响。

定义:i x 通过j x 对y 的间接影响=(,)(,)i j j x x P x y ρ。

定义:i x 对Y 的总间接影响=(,)(,)k
i j j i j x x P x y ρ≠∑。

8
可以证明i x 对y 的总影响(即相关系数),有
(,)(,)(,)(,)k
i i i j j i j
x y P x y x x P x y ρρ≠=+∑。

(相关系数)= 直接效应+间接效应
事实上,
01122k k Y X X X ββββε=+++++
()()()()01122k k E Y E X E X E X ββββ=++++ 则
()()()()()111222k k k k Y E Y X E X X E X X E X X βββε⎡⎤-=-+-++-+⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦
两边同乘以()(1,2,...,)i i X E X i k ⎡⎤-=⎣⎦,并求数学期望,有
9
()()()()()()()(){}
111222i i i i i i k k k i i E Y E Y X E X E X E X X E X E X E X X E X E X E X E X E X βββε⎡⎤--⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎡⎤=--⎡⎤⎣⎦⎣⎦
⎡⎤⎡⎤⎡⎤+--++-+-⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦ 1122(,)
(,)(,)...(,)...(,)
i i i i i i k k i COV Y X COV X X COV X X COV X X COV X X ββββ=+++++
上式两边同时除以y σ和i
x σ,得
121
2
(,)
(,)
(,)
(,)
(,)
(i)
i
i
i
i
i y x
i i i i k i i
k
y x
y x
y x
y x
COV Y X COV X X COV X X COV X X COV X X σσββββσσσσσσσσ=+++++
10
1
2
1122(,)
(,)(,)(,)...(,)
k
i x x x
i i i k k i y y y
Y X P x y X X X X X X ρσσσβρβρβρσσσ=++++ 由此可见,某一个自变量i x 与Y 的相关性讨论要注意以下问题:
一是,通径系数(,)i P x y 表示i x 与Y 的直接影响;
二是,取决于自变量i x 通过j x 的联合作用,称间接效应。

所以,若自变量间相关系数很高,必然导致通径系数符号发生变化,造成模型解释上的困难。

三是,模型应该结合其偏相关系数的符号进行讨论,一般而言,回归系数的符号回与偏相关系数的符号一致。

表四 回归方程的系数
表五变量对财政收入的总影响
11
从表五中的数据可以看出,税收对财政收入的影响最大,无论是直接影响还是间接影响。

而居于第二位的是GDP。

12。

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