经济学院实验报告

经济学院实验报告

课程：经济学实验

学期：2015年春季学期

任课教师：胡峰老师

专业：经济学

学号：20121030123

姓名：蒋枷玥

完成日期：2015年6月22日

目录：

实验一：序列相关性检验 (1)

实验二：异方差检验和修正 (7)

实验三：多重共线性检验和修正 (12)

实验四：完全竞争市场均衡实验 (16)

实验五：寡头垄断实验 (20)

实验一：序列相关性检验

EViews案例分析:中国税收增长的分析

中国税收增长的分析《中国统计年鉴》数据（已更新）

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。现在02年基础上添加了至2013年的数据，使结果更加准确。

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。

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。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。设定线性回归模型。

三、估计参数

利用EViews估计模型的参数，方法是：

1、建立工作文件：启动EViews，点击File\New\Workfile。在“Workfile frequency”中选择“Annual” (年度)，并在“Start date”中输入开始时间“1978”，在“end date”中输入最后时间“2013”，点击“ok”，出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”—截距项“resid”—剩余项。在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。

2、输入数据：点击“Quik”下拉菜单中的“Empty Group”，出现“Group”窗口数据编辑框，点第一列与“obs”对应的格，在命令栏输入“Y”，点下行键“↓”，即将该序列命名为Y，并依此输入Y的数据。用同样方法在对应的列命名X2、X

3、X4，并输入相应的数据。或者在EViews命令框直接键入“data Y X2 X3 X4 … ”，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y、X2、X3、X4下输入响应的数据。

3、估计参数：点击“Procs“下拉菜单中的“Make Equation”，在出现的对话框

的“Equation Specification”栏中键入“Y C X2 X3 X4”，在“Estimation Settings”栏中选择“Least Sqares”(最小二乘法)，点“ok”，或者使用命令，即出现回归结果。

四、模型检验

1、经济意义检验

模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，由得到的方程为Y =

0.0452001355063*X2 + 0.565305963217*X3 - 212.0409314*X4 + 22785.9637157，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.0452亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.5653亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数下降一个百分点，税收收入就会增长212.041亿元。这与理论分析和经验判断相一致。

2、统计检验

（1）拟合优度：R^2=0.7722说明模型对样本的拟合并不是十分好。

（2）F检验：针对系数为0的原假设，给定显著性水平0.05 ，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=32的临界值F≈2.92。

由表中得到F=36.165，由于F=36.165>2.92，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售物价指数”等变量联合起来确实对“税收收入”有显著影响。

（3）t 检验：分别针对原假设（系数为0），给定显著性水平0.05 ，查t 分布表得自由度为n-k=32临界值t=1.69。由表中数据可得，对应的t统计量分别为0.2993、0.8858、-0.4457、0.4513，其绝对值均小于1.69，则效果不显著。但是在课堂上从1978到2003年的t 检验情况，分别针对原假设（系数为0），给定显著性水平0.05 ，查t分布表得自由度为n-k=32临界值t=2.08 。由表中数据可得，对应的t统计量分别为-2.7459、3.9566、21.1247、2.7449，其绝对值均大于 2.08，这说明分别都应当拒绝原假设，也就是说，当在其它解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售物价指数”分别对被

解释变量“税收收入”Y都有显著的影响。

说明：由于数据选取可能有出入，所以得出的效果并没有至2002的显著。

（4）预测2014年观测值：在二乘法界面中，点击菜单栏上的“proc”→“forecast”→“ok”。然后在workfile：双击“range”→”end date”改为”2014”→”ok”，双击“x2”、“x3”、“x4”、“y”然后按上面方法重新预测，在“yf”得到2014年的预测值。

（5）系数检验：在二乘法界面，“view”→“coefficient tese”→“wald”“coefficient restrictions”→“c（1）=1”→“ok”。得到probability=0.0000,说明系数为1 的概率为0。即“c（1）=1”不可能。