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。

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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
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表二变量的相关系数表
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“**”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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