税收收入预测模型计量经济学作业
计量经济学实验一 一元回归模型
实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】【例1】建立我国税收预测模型。
表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
一、建立工作文件⒈菜单方式在录入和分析数据之前，应先创建一个工作文件（Workfile）。
启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1所示），将弹出一个对话框（如图2所示）。
用户可以选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期。
图1 Eviews菜单方式创建工作文件示意图图2 工作文件定义对话框本例中选择时间频率为Annual（年度数据），在起始栏和终止栏分别输入相应的日期85和98。
然后点击OK，在Eviews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口（如图3所示）。
图3 Eviews工作文件窗口一个新建的工作文件窗口内只有2个对象(Object）,分别为c（系数向量）和resid（残差）。
它们当前的取值分别是0和NA（空值）。
可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据，也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。
⒉命令方式还可以用输入命令的方式建立工作文件。
在Eviews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，其格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期本例应为：CREATE A 85 98二、输入数据在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DA TA Y X此时将显示一个数组窗口（如图4所示），即可以输入每个变量的数值图4 Eviews数组窗口三、图形分析借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。
⒈趋势图分析命令格式：PLOT 变量1 变量2 ……变量K作用：⑴分析经济变量的发展变化趋势⑵观察是否存在异常值本例为：PLOT Y X⒉相关图分析命令格式：SCAT 变量1 变量2作用：⑴观察变量之间的相关程度⑵观察变量之间的相关类型，即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线说明：⑴SCAT命令中，第一个变量为横轴变量，一般取为解释变量；第二个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量⑵SCAT命令每次只能显示两个变量之间的相关图，若模型中含有多个解释变量，可以逐个进行分析⑶通过改变图形的类型，可以将趋势图转变为相关图本例为：SCA T Y X图5 税收与GDP趋势图图5、图6分别是我国税收与GDP时间序列趋势图和相关图分析结果。
计量经济学模型研究税收收入
用计量经济学模型研究税收收入[摘要]本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1978年至2008年的税收收入的主要因素进行实证分析。
选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验。
得出的结论是——进出口总额、财政支出是影响税收收入的主要因素[关键词]税收收入多重共线性异方差性序列相关检验目录前言 (3)一、文献综述 (3)二、分析指标及方法的选择 (4)（一）分析指标的选择 (5)（二）采用的分析方法 (5)三、具体分析过程和检验 (5)（一）多元线性回归模型 (5)1、对多元线性总体回归模型用普通最小二乘法进行估计及检验 (6)2、多重共线性检验 (6)（二）逐步回归法消除多重共线性 (9)（三）异方差检验——white检验 (16)（四）序列相关性检验 (17)1、拉格朗日乘数检验法 (17)2、C-O迭代法 (18)（五）格兰杰因果关系检验 (19)四、模型的经济意义分析 (20)五、结论 (21)六、政策建议 (21)致谢 (22)附录 (23)参考文献 (25)前言经济决定税收，税收有反作用于经济。
要实现经济的持续发展，必须要求与经济紧密关联的税收符合其发展的要求，即政府筹集的税收收入以尽可能的满足其实现职能的需要，同时又小至于损害经济的发展，影响未来的需要。
因此，我们需要对影响税收的各个因素加以分析，从结构上对税收收入的影响做出一个很好的了解，有助于我们运用政策工具对税收收入的影响做出一个很好的了解，有助于我们运用政策工具对税收结构进行优化。
对于这个主题，国内很多学者已经做过相关研究，这些学者的研究为本文的写作提供了一个很好的借鉴，但我们认为他们的研究尚存可细化之处。
我们通过理论分析，选择合适的指标以税收收入为被解释变量，税收收入各可能的影响因素为解释变量运用逐步回归法建立计量模型，并对模型进行了严格的统计检验。
计量经济学机考练习
《计量经济学》上机考试模拟题总体要求：将Eviews 主要运行结果（包括回归结果、检验结果、修正结果等）截图放入作业中，并辅以必要的文字描述和公式。
显著性水平α=0.05.1、根据下表数据建立我国税收预测模型，设置虚拟变量反映1996年税收政策的影响，要求写出虚拟变量的设置方法和回归模型，并分析1996年税收政策是否对税收有影响。
不考虑自相关问题。
我国税收与GDP 统计资料 单位：亿元year GDP 税收收入1980 4545.62 571.7 1981 4891.56 629.89 1982 5323.35 700.02 1983 5962.65 775.59 1984 7208.05 947.35 1985 9016.04 2040.79 1986 10275.18 2090.73 1987 12058.62 2140.36 1988 15042.82 2390.47 1989 16992.32 2727.4 1990 18667.82 2821.86 1991 21781.5 2990.17 1992 26923.48 3296.91 1993 35333.92 4255.3 1994 48197.86 5126.88 1995 60793.73 6038.04 1996 71176.59 6909.82 1997 78973.03 8234.04 1998 84402.28 9262.8 1999 89677.05 10682.58 2000 99214.55 12581.51 2001 109655.17 15301.38 2002 120332.69 17636.45 2003 135822.76 20017.31 2004 159878.34 24165.68 2005184937.3728778.54解：模型拟考虑1996年税收政策对税收收入的影响，设置如下虚拟变量：⎩⎨⎧=年及以后年以前199********d回归模型为：t t t t t t u d GDP d GDP tax ++++=1*14321ββββ回归结果如下：t检验的结果表明，回归模型中系数均显著，表明1996年税收政策对税收收入的影响是显著的。
计量经济学EVIEWS模型案例
数据收集
数据来源： 《中国统计年鉴》 其中:
Y ——各项税收收入（亿元）
X2——国内生产总值（亿元） X3——财政支出（亿元） X4——商品零售价格指数（%）
参数估计
假定模型中随机项满足基本假定，可用 假定模型中随机项满足基本假定，可用OLS法估计 法估计 其参数。具体操作： 软件， 其参数。具体操作：用EViews软件，估计结果为： 软件 估 X2t + β2 X3t + β3 X4t + ut
其中： 其中： 各项税收收入（亿元） Y — 各项税收收入（亿元） X2 — 国内生产总值（亿元） 国内生产总值（亿元） X3 — 财政支出（亿元） 财政支出（亿元） 商品零售价格指数（ ） X4 — 商品零售价格指数（%）
上机要求： 上机要求：
1、更新数据至2009年，并对模型进行估 计和检验； 2、上网查2010年各解释变量的数据，求 出2010年税收收入的点预测和区间预测， 并与实际值进行比较分析； 3、形成报告于下次上机课上交打印稿。
R 2 = 0.9971
F = 2717.238
df = 21
模型检验： 模型检验： 拟合优度： 较高， 拟合优度：可决系数 R 2 = 0.9974 较高， R 2 = 0.9971 也较高， 修正的可决系数 也较高， 表明模型拟合较好。 表明模型拟合较好。
显著性检验
F检验： 针对 H0 : β2 =，取β4 = 0 检验： 检验 β3 = 查自由度为 k -1=3 和 的临界值 n - k =21
理论分析 影响中国税收收入增长的主要因素可能有： 影响中国税收收入增长的主要因素可能有： （1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的 ）从宏观经济看， 基本源泉。 基本源泉。 2） （2）社会经济的发展和社会保障等都对公共财政 提出要求， 提出要求，公共财政的需求对当年的税收收入可 能会有一定的影响。 能会有一定的影响。 （3）物价水平。中国的税制结构以流转税为主， ）物价水平。中国的税制结构以流转税为主， 以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与 以现行价格计算的 和经营者的收入水平都与 物价水平有关。 物价水平有关。 （4）税收政策因素。 ）税收政策因素。
计量经济学作业(建立多元线性回归模型)- 副本
税收与三大产业的关系模型目录目录 (1)1.研究背景 (2)2.数据的搜集 (2)3.建立多元线性回归模型 (3)3.1模型估计 (3)3.2模型检验 (6)3.2.1经济意义检验 (6)3.2.2拟合优度检验 (7)3.2.3.F检验 (7)3.2.4 t检验 (7)3.2.5多重共线性检验 (7)3.2.6自相关性检验 (12)3.2.7自相关的修正 (13)3.2.8 异方差性检验 (14)3.2.9异方差的修正 (17)4结论 (22)5参考文献 (22)1.研究背景税收是调控经济运行的重要手段。
经济决定税收，税收反作用于经济。
税收作为经济杠杆，通过增税与减免税等手段来影响社会成员的经济利益，引导企业、个人的经济行为，对资源配置和社会经济发展产生影响，从而达到调控宏观经济运行的目的。
政府运用税收手段，既可以调节宏观经济总量，也可以调节经济结构。
我国税收收入增长率在“下降”，而“质量”却在“提高”。
财政部税政司发布的“2013年一季度税收收入情况分析”显示，2013年一季度全国税收总收入完成27399.20亿元，比去年同期增加2418.96亿元，增长10.3%.从中可以看出，一季度的税收收入增长速度改变了以往税收收入超GDP较多的增长形势，呈现低速增长的态势。
近年来，我国大力发展的高新技术产业、金融业、物流业三大支柱产业，成为纳税大户排行榜上最引人注目的三大集团军。
这三大产业名家荟萃，在本届的三大排行表上纷纷崭露头角。
因此，税收与三大产业的发展有着密不可分的联系，本文将用计量经济学的有关方法来建立具体模型探究它们之间的具体关系。
2.数据的搜集1993-2012年中国税收收入与三大产业数据统计：单位：亿元3.建立多元线性回归模型3.1模型估计新建一个excel文档，将数据编辑入excel文档，进入Eviews软件包，键入file/open/foreign data as Workfile，将excel文档导入Eviews，再进行回归分析的结果：（命令：LS Y C X1 X2 X3）输入命令（scat X1 Y）、（scat X2 Y）、（scat X3 Y）得到如下的散点图：估计结果为ýi=1755.421-0.79X1i+0.215X2i+0.355X3i（1.7731）（-4.6973）（2.4552）（4.6580）R2=9985 F=3588.752 DW=1.5649括号内为t统计量值。
计量经济学大作业-------税收与三大产业的关系模型
计量经济学大作业大作业名称：税收与三大产业关系模型实证分析学号： 009097 姓名：胡专业： 09级税务（2）班学号： 009097 姓名：徐专业： 09级税务（2）班学号： 009097 姓名：朱专业： 09级税务（2）班选课班级： A02 任课教师：修课时间： 2011-2012第二学期评语：本文研究是是税收与三大产业关系模型，试图通过对1991-2010年税收年收入与三大产业年产值的分析，了解税收收入与三大产业间存在的关系。
综合运用了OLS分析方法和Eviews软件确立模型、估计参数、模型检验与修正，并进行了预测。
经过实证分析发现我国税收收入与第一产业相关关系不明显，与第二、三产业间则存在高度的正相关性。
本次课题研究现实意义极强，税收收入是我国政府履行职能的保障，明确税收与三大产业间的关系有利于及时了解我国税收收入与我国经济发展状况间的关系，保证税收收入的实现。
江西财经大学2011～2012第1学期课程论文考试评分表注：教师提供选题者，选题项不予评分任课教师：徐晔一、摘要本文研究的是税收与三大产业的关系模型，通过对1991-2010年税收与三大产业收入的分析，以了解税收与三大产业之间的相互关系，以及各个因素之间的联系。
运用Eviews软件和OLS分析法对1991—2010的历史数据进行分析，通过逐步剔除不合适的解释变量和对方程进行一系列的检验，最终找出税收与主要影响要素之间的关系。
并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。
关键词：税收三大产业产值 OLSAbstractThis study is a model of taxation and the relationship of the three major industries, through the analysis of the 1991-2010 annual tax revenue and the three major industry revenue, we can understand the relationship between the tax and the three major industries, as well as the links between the various factors. By using Eviews software and OLS analysis of the 1991-2010 historical data analysis and gradually eliminating inappropriate explanatory variables and the equation of a series of tests, finally we can find out the relationship between the tax and the main impact factors. Through the reality of our country's economic development and policy-oriented use of this relationship ,we can predict the subsequent situation.Keywords: tax three major industrial revenue OLS二、经济背景中国的三大产业为：第一产业：农业（包括种植业、林业、牧业和渔业）第二产业：工业（包括采矿业、制造业、电力、煤气及水的生产和供应业、建筑业）第三产业：除上述第一、第二产业以外的其他各业。
计量作业1
1.下表是中国内地2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位: （亿元）要求，以手工和运用Eviews软件（或其它软件）：（1）做出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；（2）对所建立的回归方程进行检验；（3）若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收入的预测值及预测区间。
解：下图是运用Eviews软件分析出的结果。
XDepe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 09/21,/12 Time: 15:26Sample: 2 32In cluded observati ons: 31Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C-10.6296386.06992-0.1235000.9026GDP0.0710470.0074079.5912450.000R-squared0.760315Mean depe ndent var621.0548Adjusted R-squared0.752050S.D.dependent var619.5803S.E. of regressi on308.5176Akaike info criteri on14.36378Sum squared resid2760310.Schwarz criteri on14.45629Log likelihood-220.6385F-statistic91.99198Durbi n- Watson stat 1.570523Prob(F-statistic)0.00000建立模型税收随国内生产总值 GDP 变化的一元线性回归方 程： Y 二-10.62963 0.071047GDP斜率的经济学意义就是每增加一元的GDP ，税收收入 增加0.071047元 模型检验从回归估计的结果看，模型拟合较好：可绝系数R 2 = 0.760315 ，表明税收变化的7.1047%可由GDP 变化来解释。
计量经济学大作业
计量经济学大作业――税收影响因素的研究学号：姓名：专业：税收影响因素的研究摘要本文研究的是税收影响因素模型，通过对1991-2010年税收规模资料的分析，以了解税收的结构、规模及演变的新特点，并探讨影响税收的各因素，运用Eviews软件对1991—2010的历史数据进行分析，并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。
关键词：税收财政支出 OLS1 问题的提出从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。
新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而他在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具有非常重要的作用。
改革开放以来，中国经济高涨，对税收影响最大的当属财政支出。
另外各种消费价格指数也是重要影响因素，而前人有对国内生产总值是否具有影响进行过实证分析。
经济发展水平是制约税制结构的生产力要素，两者之间的相关程度较高。
这种相关性主要表现为经济发展水平规定着税收参与社会产品分配的比例，决定着税制结构的选择。
经济发展水平的差异通常以人均国内生产总值的高低来衡量。
在人均国内生产总值不同的国家里，税收规模即税收占国内生产总值的比重是不一样的。
以世界银行公布的1980年的调查材料为例，在人均国内生产总值260美元的低收入国家里，国内生产总值税收率为13.2%；人均国内生产总值为2000美元的中等收入国家，这一比率为23.3%；而在人均国内生产总值为1万美元的高收入国家，这一比例是28.1%。
显然，一国国内生产总值税收率愈高，税负承受能力愈强，因而也为税制结构的调整提供了物质基础。
本文站在前人的基础上，引用计量的方法，将三者综合起来对税收进行探讨，作者认为，在我国经济飞速发展的过程中，国内生产总值有了很大的增长，因而本文将国内生产总值引入该项目的实证研究分析。
计量经济学大作业税收收入的多元回归模型
计量经济学实验报告题目：税收收入的多元回归模型专业： 13金融数学2班姓名：何健华学号： 2二○一五年十二月一、问题的提出改革开放以来，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。
当今社会，财政已经成为社会经济进步的一个判断标准。
税收的增长对财政收入增加的贡献不可谓不突出。
那么影响税收的因素有哪些呢？各影响因素之间是否有关联？那个因素起到的作用比较大？税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。
为了研究影响税收收入增长的主要原因，分析其增长的主要规律，采取适当的方式科学筹集税收，需要建立计量经济学模型。
本文在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国1985年至2014年的税收收入的主要因素进行实证分析。
选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。
并利用中国统计年鉴搜集了相关的数据，利用EVIEWS软件对设定的计量模型进行了参数估计，并对可能出现的问题进行了假设检验，最后再加以修正，使这个模型尽量完美。
二、理论综述税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律规定，通过税收工具强制地、无偿地征收参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。
取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。
税收具有无偿性、强制性和固定性的形式特征。
具体来讲，影响中国税收收入增长的因素有很多，如经济的整体增长、公共财政的需求、物价水平、税收政策等因素。
在这次的分析里，将选用“国家财政收入”中的“税收收入”作为被解释变量，以反映税收的增长情况。
选取的解释变量有：“国内生产总值”（即GDP）作为经济整体增长水平的代表；“财政支出”作为公共财政需求的代表；“商品零售价格指数”作为物价水平的代表。
这里特意去除改革开放初期因税收政策因素造成影响的数据。
三、模型设定为了研究税收增长的因素分析，需要考虑以下几个方面：1、被解释变量：选择了能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”（Y）；2、解释变量：选择“国内生产总值（X1）”表示会影响到税收收入的总宏观经济方面的因素；3、解释变量：选择“财政支出(X2)”表示公共财政的需求；4、解释变量：选择“商品零售价格指数（X3)”表示物价水平。
计量经济学作业(建立多元线性回归模型)- 副本
税收与三大产业的关系模型目录目录 (1)1.研究背景 (2)2.数据的搜集 (2)3.建立多元线性回归模型 (3)3.1模型估计 (3)3.2模型检验 (6)3.2.1经济意义检验 (6)3.2.2拟合优度检验 (7)3.2.3.F检验 (7)3.2.4 t检验 (7)3.2.5多重共线性检验 (7)3.2.6自相关性检验 (12)3.2.7自相关的修正 (13)3.2.8 异方差性检验 (14)3.2.9异方差的修正 (17)4结论 (22)5参考文献 (22)1.研究背景税收是调控经济运行的重要手段。
经济决定税收，税收反作用于经济。
税收作为经济杠杆，通过增税与减免税等手段来影响社会成员的经济利益，引导企业、个人的经济行为，对资源配置和社会经济发展产生影响，从而达到调控宏观经济运行的目的。
政府运用税收手段，既可以调节宏观经济总量，也可以调节经济结构。
我国税收收入增长率在“下降”，而“质量”却在“提高”。
财政部税政司发布的“2013年一季度税收收入情况分析”显示，2013年一季度全国税收总收入完成27399.20亿元，比去年同期增加2418.96亿元，增长10.3%.从中可以看出，一季度的税收收入增长速度改变了以往税收收入超GDP较多的增长形势，呈现低速增长的态势。
近年来，我国大力发展的高新技术产业、金融业、物流业三大支柱产业，成为纳税大户排行榜上最引人注目的三大集团军。
这三大产业名家荟萃，在本届的三大排行表上纷纷崭露头角。
因此，税收与三大产业的发展有着密不可分的联系，本文将用计量经济学的有关方法来建立具体模型探究它们之间的具体关系。
2.数据的搜集1993-2012年中国税收收入与三大产业数据统计：单位：亿元2004 17636.45 16537.02 53896.77 49898.92005 20017.31 17381.72 62436.31 56004.732006 24165.68 21412.73 73904.31 64561.292007 28778.54 22420 87598.09 74919.282008 34804.35 24040 .5 88554.882009 45621.97 28627 .4 .92010 54223.79 33702 .42011 59521.59 35226 .82012 73210.79 40533.6 .43.建立多元线性回归模型3.1模型估计新建一个excel文档，将数据编辑入excel文档，进入Eviews软件包，键入file/open/foreign data as Workfile，将excel文档导入Eviews，再进行回归分析的结果：（命令：LS Y C X1 X2 X3）输入命令（scat X1 Y）、（scat X2 Y）、（scat X3 Y）得到如下的散点图：估计结果为ýi=1755.421-0.79X1i+0.215X2i+0.355X3i（1.7731）（-4.6973）（2.4552）（4.6580）R2=9985 F=3588.752 DW=1.5649括号内为t统计量值。
计量经济学关于税收收入影响因素分析
计量经济学大作业――关于税收收入影响因素分析姓名(学号)：专业：国际经济与贸易修课时间：任课教师：成绩：评语：在收集了相关数据之后，通过建立多元线性回归模型，利用EVIEWS软件对模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后得出结论是财政支出和零售商品物价水平对我国税收收入有很大影响。
摘要一国的经济增长是以其财政收入的增长为前提的，而财政收入的增长又离不开税收。
本文采用我国自1992年至2011年的税收收入的主要因素的相关统计数据进行的分析。
选取的自变量有国内生产总值，财政支出、商品零售价格指数和城镇居民家庭人均可支配收入。
然后，在收集了相关数据之后，通过建立多元线性回归模型，利用EVIEWS软件对模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后得出结论是财政支出和零售商品物价水平对我国税收收入有很大影响。
关键词：税收收入国内生产总值 OLSAbstractA country's economic growth is the premise of its fiscal revenue grow th, and fiscal revenue growth without tax. In this paper our country tax re venue from 1992 to 1992 of the main factors related to statistical data ana lysis. Selection of the independent variable is gross domestic product (G DP), the fiscal expenditure, commodity retail price index and the per capi ta disposable income of urban households. And then, after collecting the r elevant data, through the establishment of multiple linear regression mode l, using EVIEWS software to parameter estimation and model test, and m odify it. The last conclusion is that fiscal spending and retail commodity price level has a great influence to our country tax revenue.Key words: tax revenue gross domestic product OLS目录――关于税收收入影响因素分析 (1)1.问题的提出 (4)2.模型设定 (4)3．参数估计 (6)4．模型的检验及修正 (6)(一) 经济意义检验: (6)（二）统计意义检验 (7)（三）计量经济检验 (8)5.确定模型 (11)6.结语 (11)1.问题的提出税收是我国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。
计量经济学作业 (1)
计量经济学大作业――我国税收与经济产业的关系模型研究学号：0090938 0090979 0090959姓名：郑彬彬王苗孙弋峰专业：税务修课时间：2011至2012学年第一学期任课教师：朱永军成绩：评语：该小组研究了我国税收的影响因素，通过对宏观税负与税收影响因素之间的实证分析，采用了我国税收收入及相关影响因素的统计数据，探讨了我国经济产业的发展方式和改革方向，为促进中国经济的良性发展提供科学合理的意见和建议。
从大作业的完成情况来看，说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解，能使用Eviews软件进行实证分析，并且得到了比较准确的结论。
Email:350051882@我国税收与经济产业的关系模型研究摘要近年来，随着我国国民经济的迅速发展、综合国力的日益提高，财政税收收入也在逐年增加。
我国经济产业在良好的经济环境下，得到了快速发展，其对税收收入的贡献是不容忽视的。
本文通过对宏观税负与产业收入之间的实证分析，重点研究我国税收与产业收入的关系模型，探讨了我国经济产业的发展方式和改革方向，为促进中国经济的良性发展提供科学合理的意见和建议。
关键词：宏观税负产业收入关系模型经济产业abstractNowadays, taxes revenue is raising year after year with economy developing rapidly and strength boosting up. Economy growth under the peaceful economic environment whose taxes revenue play an important role. We investigate in macro scopical tax and industry income. especially the relationship between them. We also discuss the way and direction of the industry income ,hope represent a reasonable advice for our economy development.Key words: macro scopical tax, industry income, relation model, economic industry目录1问题的提出 (4)2 理论综述 (5)3模型设定 (7)4数据的搜集 (8)5模型的估计与调整 (9)6结论 (16)参考文献: (16)1问题的提出改革开放前的很长一个时期，我们非常重视工农业的比例关系，这当然是对的，问题是仅仅着眼于它们之间的比例关系，就容易忽略对工农产业地位和作用的分析，忽略产业间的协调发展，以致影响农业地位的巩固和其应有作用的发挥。
计量经济学课程作业分析
广东石油化工学院2015-2016学年第二学期《计量经济学》作业班级：作业11、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位：亿元地区Y GDP地区Y GDP北京1435.7 9353.3 湖北434.0 9230.7天津438.4 5050.4 湖南410.7 9200.0河北618.3 13709.5 广东2415.5 31084.4山西430.5 5733.4 广西282.7 5955.7内蒙古347.9 6091.1 海南88.0 1223.3辽宁815.7 11023.5 重庆294.5 4122.5吉林237.4 5284.7 四川629.0 10505.3黑龙江335.0 7065.0 贵州211.9 2741.9上海1975.5 12188.9 云南378.6 4741.3江苏1894.8 25741.2 西藏11.7 342.2浙江1535.4 18780.4 陕西355.5 5465.8安徽401.9 7364.2 甘肃142.1 2702.4福建594.0 9249.1 青海43.3 783.6江西281.9 5500.3 宁夏58.8 889.2山东1308.4 25965.9 新疆220.6 3523.2河南625.0 15012.5以Eviews软件完成以下问题:（1）作出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；散点图如图所示：回Group: UNTITLED Workfile UNTITLED::Untitled\ - B XView | Proc | Object | Print | Name | Freeze Default ▼ Options | Position Sample32,00028,00024,00020,000g 16,00012,0008,0004,0000 500 1.000 1,500 2.000 2,500Y(=)Equation: UNTITLED Worlcfile: UNTITLED!:Untitled\ _ n X View|Proc|Object Print Name Freeze |Estimate Forecast|Stats Resids Dependent Variable: YMethod': Least SquaresDate: 05/12/16 Time: 21:04Sample: 1 31In eluded observati ons: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -10.62963 86.06992 -0.123500 0.9026GDP 0.071047 0.007407 9.591245 0.0000R-squared0.760315Mean dependentvar621.054-8 Adjusted R-squared 0.752050 S.D. dependent var 619.5803S.E. of regression308.5176 Aka ike info criterion 14.36378Sum squared resid2760310.Schwarz criterion14.45629Log likelihood-220.6385 Hannan-Quinn crite匚14.39393F-statistic91.99198Du「bi rrWetson stat 1.570523Prob(F-statistic)0.000000建立如下的回归模型孑=A)+ B&DP +ii计量经济学课程作业分析根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知：£ =-10.63+ 0.071GDPR A2 = 0.760315 F=91.99198斜率的经济意义：国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
计量经济学论文---税收收入的影响因素
计量经济学论文税收收入的影响因素分析专业名称：经济学班级：经济121603班学生姓名：李雅琦学号： 201216050318二零一五年一月摘要：税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。
取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。
经济是税收的源泉，经济决定税收，而税收又反作用于经济，这是税收与经济的一般原理。
这几年来，中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。
科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，对研究我国税收增长规律，制定经济政策有着重要意义。
关键字：财政收入财政收入影响因素一、模型设立的背景及意义1.1 设立模型的背景十一届三中全会以后，中国的经济一直处于高速增长之中。
经济增长的高速发展，势必会影响国家财政政策和国家福利水平。
而税收作为国家财政收入中最主要的部分对这些政策的实施也会有很大的影响。
近些年来，国家的税收也受到多种因素的影响。
所以，这篇文章将以计量经济学的角度分析一下影响我国税收的因素。
1.2 模型设定的意义经济发展水平决定税收收入水平，税收同时也反作用于经济。
要实现经济的持续增长，必须要求与经济紧密关联的税收符合其发展的要求，即政府筹集的税收收入应尽可能的满足其实现职能的需求，同时又不至于损害经济的发展。
影响未来的需求，我们需要研究影响中国税收收入的主要原因，分析中央和地方税收收入增长的数量规律，从结构上对税收收入的影响做一个很好的了解，对于预测中国税收未来的增长趋势具有重要的作用，对于我国的社会主义现代化建设具有重要意义。
二、模型设定2.1 影响因素分首先，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了要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求（即财政支出）对当年的税收收入可能会产生影响，但是其数据获得比较困难，因为公共财政的需求与财政支出关系密切，所以选择财政支出作为其代表。
计量经济学实验教学案例实验9_虚拟变量
实验九虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。
【实验内容】一、试根据表9-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；资料来源：据《中国统计年鉴1999》整理计算得到二、试建立我国税收预测模型（数据见实验一）；资料来源：《中国统计年鉴1999》三、试根据表9-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。
资料来源：据《中国统计年鉴》1999－2000整理计算得到【实验步骤】一、我国城镇居民彩电需求函数 ⒈相关图分析；键入命令：SCAT X Y ，则人均收入与彩电拥有量的相关图如9-1所示。
从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下：⎩⎨⎧=低收入家庭中、高收入家庭1D图9-1 我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图⒉构造虚拟变量；方式1：使用DATA 命令直接输入； 方式2：使用SMPL 和GENR 命令直接定义。
DATA D1 GENR XD=X*D1 ⒊估计虚拟变量模型： LS Y C X D1 XD再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数。
按照以上步骤，虚拟变量模型的估计结果如图9-2所示。
图7-2 我国城镇居民彩电需求的估计我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为：i i i i XD D x y 0088.08731.310119.061.57ˆ-++==t (16.249)(9.028) (8.320) (-6.593)2R ＝0.9964 2R ＝0.9937 F ＝366.374 S.E ＝1.066虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。
计量经济学大作业 税收收入分析
我国税收收入的影响因素分析——1978年~2008年摘要:税收是国家取得财政收入的一种重要工具,也是影响我国经济发展的一个很重要的因素。
通过对影响税收增长的主要因素进行分析,解释这些因素和税收收入之间存在的关系以及其对税收收入的影响程度的大小;在此基础上,提出相应的发展对策,以促进我国税收收入的增长以及我国经济的全面发展。
关键词:税收收入;影响因素;税制改革The tax is not only an important tool of gaining fisical revenue,but also is a significant factor affecting China's economic development.Through the analysis of main factors that influence the tax ,we try to explain their relationship with the tax and their impact on it.On this basis, we put forward the corresponding development measures to promote China's tax revenue growth and overall development of our economy.Key Words: tax revenue; influencing factors;tax reform目录1引言 (1)1.1研究背景与意义 (1)2数据收集 (2)3实证分析 (3)3.1模型 (3)3.2中国税收收入与各因素之间的总体关系 (3)3.2.1 利用PLOT命令绘制趋势图 (5)3.2.2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图 (6)3.3参数估计 (7)3.4模型检验 (8)3.4.1经济意义检验 (8)3.4.2统计检验 (9)（1）拟合优度：由表3.4中数据可以得到：，修正的可决系数为，这说明模型对样本的拟合很好。
税收收入预测模型
税收收入预测模型一、选题背景：2003全国总收收入完成近20461亿元，增收三千多亿元，从1994年税制改革以来，全国税收每年以千亿元的速度递增。
国民经济稳定发展和企业效益好转是全年税收增长的最重要因素。
从税总的税收统计资料可以看出，与去年同期相比，全年国内增值税完成7341.29亿元，增长17%，增收1066亿元；内资企业所得税完成2351亿元，增长19.1%，增收378亿元；海关代征进口税收2786亿元，增长47.4%，增收896亿元。
全年除了这三项合计增收２３４０亿元，占税收增收总额的６７．９％，是增收的主体。
全年各月份、各地区收入增幅差距缩小，收入均衡性增强。
在１２个月份中，除了６月份受非典疫情影响，收入增幅明显回落，１１月份由于上年同期基数较高，收入增幅稍低以外，其他月份收入增幅均在２０％左右，同时，全国大部分地区收入增幅较高。
从总估上看超额完成税收任务是可喜的，但地区收入的不平衡势必影响到税收收入的增长。
另外，企业的欠税问题也将影响税收收入。
全国的财政收入、物价水平以及国内生产总值也将对税收产生一定影响。
下面着重分析该问题。
二、样本数据选取关税收入（TX）单位：亿美元；财政收入（CZSR）单位：亿元国内生产总值（GDP）单位：亿元全国物价水平（CPI）单位：%以上数据均摘自《中国统计年鉴》2004年版样本数据列于表一：表一：税收收入预测模型数据三、 选择变量和模型关系形式：本模型研究的是税收收入与财政收入、全国物价水平、国内生产总值之间的关系。
其中税收收入为被解释变量，财政收入、全国物价水平、国内生产总值水平为解释变量。
样本为数据期间为1980年到2003年。
散点图如下：0500010000150002000025000500010000150002000025000TXC Z S R90100110120130500010000150002000025000TXC P I50000100000150000500010000150002000025000TXG D P经过散点图观察，税收收入（TX ）与财政收入（CZSR ）呈线性关系：TX~CZSR ，税收收入与全国物价水平（CPI ）呈二次关系：TX~CPI 2，税收收入与国内生产总值呈三次关系：TX~GDP 3。
税收收入预测模型-计量经济学作业
计量经济学大作业税收收入预测模型选题背景：数据挖掘是涉及数据库、统计学等学科的一门相当活跃的研究领域,是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有效的以及最终可理解的模式的非平凡过程。
预测是数据挖掘技术中重要的组成部分。
税收收入预测一直是税务部门的一项重要工作,它决定着税收计划的制定,而税收计划的制定是经济活动的一项重要内容。
针对目前税收计划的制定仍以基数加预计增长率这一方式进行的现状,要求尽快建立起一套以税收收入预测为基础的科学预测的体系,从而掌握组织收入的主动性。
因此利用统计学及数据挖掘的方法科学正确的进行税收预测工作对于税务部门具有非常重要的意义。
本文对数据挖掘的相关概念、过程,统计学的相关知识进行了介绍,将数据挖掘应用于税收预测中,通过对大量历史数据的记录和与之相关的各种数据的分析,使用回归和滚动预测方法建立预测模型,对税收收入情况进行了预测,实现了对2005年度税收收入预测。
并对各预测模型进行了实验结果的对比分析,指出滚动预测方法较回归预测方法能更好地进行税收收入分月预测,从而更好地指导税收计划的完成,为科学地建立税收计划进行了有效地探索,并为税收计划工作提供了重要的科学依据。
本文的主要工作是对郑州市国税局征管系统中的征收数据进行挖掘分析,建立回归和滚动预测模型。
通过对税收收入问题的研究与实现,从中探索了一些可行的方法,这为税收预测问题提出了一个新的视角。
本课题的成果对于税收收入预测体系,特别是基于回归预测和滚动预测的方法具有一定的参考价值。
税收收入预测是指在一定的经济理论指导下，根据经济和税收统计资料，在定性分析的基础上，运用定量方法，对未来税收收入总量和结构等发展趋势所做出的分析、判断和推测。
税收收入预测对税收工作有着重要的作用，不仅可以为领导制订计划提供数理依据，同时也有助于加强组织收入工作，有助于税务工作者根据经济的变化及时调整相应的政策。
1税收预测工作为税收决策提供科学依据在税收管理中，经常要做出各种决策。
(完整版)《计量经济学》作业答案
计量经济学作业答案第一次作业：1-2. 计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律（或者说，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究）。
计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学；无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系；二是因果关系。
1-4．建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：（1）设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；（2）收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；（3）估计模型参数；（4）模型检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
1-6.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验。
在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
第二次作业：2-1 P27 6条2-3 线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可估计？答：线性回归模型的基本假设（实际是针对普通最小二乘法的基本假设）是：解释变量是确定性变量，而且解释变量之间互不相关；随机误差项具有0均值和同方差；随机误差项在不同样本点之间是独立的，不存在序列相关；随机误差项与解释变量之间不相关；随机误差项服从0均值、同方差的正态分布。
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税收收入预测模型选题背景：数据挖掘是涉及数据库、统计学等学科的一门相当活跃的研究领域,是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有效的以及最终可理解的模式的非平凡过程。
预测是数据挖掘技术中重要的组成部分。
税收收入预测一直是税务部门的一项重要工作,它决定着税收计划的制定,而税收计划的制定是经济活动的一项重要内容。
针对目前税收计划的制定仍以基数加预计增长率这一方式进行的现状,要求尽快建立起一套以税收收入预测为基础的科学预测的体系,从而掌握组织收入的主动性。
因此利用统计学及数据挖掘的方法科学正确的进行税收预测工作对于税务部门具有非常重要的意义。
本文对数据挖掘的相关概念、过程,统计学的相关知识进行了介绍,将数据挖掘应用于税收预测中,通过对大量历史数据的记录和与之相关的各种数据的分析,使用回归和滚动预测方法建立预测模型,对税收收入情况进行了预测,实现了对2005年度税收收入预测。
并对各预测模型进行了实验结果的对比分析,指出滚动预测方法较回归预测方法能更好地进行税收收入分月预测,从而更好地指导税收计划的完成,为科学地建立税收计划进行了有效地探索,并为税收计划工作提供了重要的科学依据。
本文的主要工作是对郑州市国税局征管系统中的征收数据进行挖掘分析,建立回归和滚动预测模型。
通过对税收收入问题的研究与实现,从中探索了一些可行的方法,这为税收预测问题提出了一个新的视角。
本课题的成果对于税收收入预测体系,特别是基于回归预测和滚动预测的方法具有一定的参考价值。
税收收入预测是指在一定的经济理论指导下，根据经济和税收统计资料，在定性分析的基础上，运用定量方法，对未来税收收入总量和结构等发展趋势所做出的分析、判断和推测。
税收收入预测对税收工作有着重要的作用，不仅可以为领导制订计划提供数理依据，同时也有助于加强组织收入工作，有助于税务工作者根据经济的变化及时调整相应的政策。
1税收预测工作为税收决策提供科学依据在税收管理中，经常要做出各种决策。
要做到决策科学正确，其前提应是在对客观经济税源的调查研究基础上做出科学的预测。
科学的税收预测体现了税收经济规律、税收征管工作和税收发展趋势，为税收决策提供真实、准确、详实的一手材料。
没有科学的预测做依据，做出的决策必然难以避免盲目与臆测的成分。
2税收预测工作为制订税收计划提供依据制定税收计划不仅要掌握和分析实际税源资料，而且应掌握和分析未来经济税源的发展变化趋势。
对未来经济税源的发展变化有了科学的预测，制订出的税收计划就有了切实可靠的依据，就可以把税收计划建立在既科学又稳妥的基础之上。
3税收预测工作是实现税收任务的保证在税收计划执行过程中，为了掌握计划执行情况，分析计划能否完成或超额完成，要利用科学的预测方法对税收计划执行的可能结果进行预先推测，以便提前作好准备，及时采取措施，保证税收任务目标的全面实现。
4税收预测工作是税源管理的起点和终点税源管理包括税收预测、计划编制、分配落实、税收分析四个环节和税源监控的基本保证，它们之间相互联系、相互作用，构成一个有机的整体。
税源监控是税收计划管理的基础和保证，税源监控产生的数据是税收预测的源泉，税收预测是计划编制的前提，计划编制是分配落实的关键，税收分析是分配落实结果的反映。
税收预测工作是税源管理的起点和终点。
抓住了税收预测工作，就抓住了税源管理的龙头，从而可以有效带动征管工作质量的提高。
税收是国家财政收入的主要来源，也是宏观调控的重要手段。
为完善现行的靠经验预测来年税收收入的传统做法，需要引入现代计量经济方法；以使税收收入预测建立在更加科学的基础上，从而为制定税收计划和国家预算提供科学的依据。
从1994年税制改革以来，全国税收每年以千亿元的速度递增。
国民经济稳定发展和企业效益好转是全年税收增长的最重要因素。
改革开放以来，我国在1984年和1994年先后进行了两次税制改革。
因新税制的影响是连续的，故我们采用两个阶跃函数型干预变量分析税制改革对税收收入的影响。
从税总的税收统计资料可以看出，2005年与去年同期相比，全年国内增值税完成10792.11亿元，增长19.7%，增收1775亿元；企业所得税完成5343.92亿元，增长35.04%，增收1386.59亿元；海关代征进口税收1633.81亿元，增长8.8%，增收131.91亿元。
全年合计增收4612.86亿元。
全年各月份、各地区收入增幅差距缩小，收入均衡性增强。
在１２个月份中月份收入增幅均在２０％左右，同时，全国大部分地区收入增幅较高。
全国的财政收入、物价水平以及国内生产总值对税收产生一定影响。
下面着重分析该问题。
选择变量和模型关系形式：本模型研究的是税收收入与财政收入、全国物价水平、国内生产总值之间的关系。
其中税收收入为被解释变量，财政收入、全国物价水平、国内生产总值水平为解释变量。
样本为数据期间为1994年到2003年。
散点图如下：经过散点图观察，税收收入（TX ）与财政收入（CZSR ）呈线性关系：TX~CZSR ，税收收入与全国物价水平（CPI ）呈二次关系：TX~CPI 2，税收收入与国内生产总值呈三次关系：TX~GDP 3。
因此建立理论模型如下：TX=β0+β1CZSR+β2CPI 2+β3GDP 3+μ1t=1980,1981,……2001,2002,2003.参数估计：对于理论模型运用OLS 进行参数估计结果如下：表（1）Dependent Variable: TX Method: Least Squares Date: 06/05/07 Time: 20:00 Sample: 1994 2005 Included observations: 120 5000 10000 15000 20000 25000 05000 10000 15000 20000 25000TXCZSR 901001101201305000 10000 15000 20000 25000TXCPI 050000100000 1500005000 10000 15000 20000 25000TXGDPVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.CZSR 0.950664 0.027163 34.99797 0.0000 CPI^(2) 0.078474 0.019845 3.954329 0.0008 GDP^(3) -7.86E-14 3.86E-13 -0.203657 0.8407 C-915.5302 210.4654-4.3500270.0003 R-squared 0.999549 Mean dependent var 5921.509 Adjusted R-squared0.999481S.D. dependent var5661.257S.E. of regression128.9503Akaike info criterion12.70774Sum squared resid 332563.8 Schwarz criterion 12.90409 Log likelihood -148.4929 F-statistic 14770.37 Durbin-Watson stat0.849719Prob(F-statistic)0.000000参数估计方程如下：tX T ˆ= - 915.5301735+0.9506638428CZSR + 0.07847442432CPI 2- 7.86×10-14GDP 3（-4.350027） （34.99797） （3.954329） （-0.203657） 经济意义检验：从经济意义上考虑，β1、β2>0，表明全国物价水平、财政收入与税收收入成正比关系，对于β0<0来说，这说明当物价水平、财政收入、国内生产水平为零时是不会有税收收入的，相反，还会有更多的支出，这是符合实际情况的。
1997 年全国实际财政收入 8 651 ． 14 亿元，其中税收收入 8234 ． 04 亿元①。
利用 ARIMA 模型和状态空间模型预测 1997 年税收收入分别为 8200 亿元和 7976 ． 84 亿元，税收收入的相对预测误差分别为 0 ． 41 ％和 3 ． 12 ％。
按 1994 年的税收政策，利用税收政策对税收收入的干预模型预测 1997 年税收收入为 8263 ． 53 亿元，相对预测误差为 0 ． 36 ％。
比较预测误差的大小。
统计检验：（拟合优度、F检验、t检验）由以上数据可知：R2=0.999549 DW=0.849719 F=14770.37 ①R2很接近于1，所以该模型的拟合效果很好。
从统计角度看，以α=0.05，n=24，k=3，查t分布表及F分布表，得到临界值t0.025(20)= 2.086 F0..05(3,20)=3.10 由数据可知：t统计量和F统计量均大于临界值。
但对于α=0.05，n=24，k=3，d L =1.08 ，dU=1.66 因为0＜DW=0.849719＜dL=1.08，所以回归模型残差项存在正自相关。
六、计量经济学检验：（序列相关检验、异方差检验、多重共线性检验）对（1）表中的数据进行B—G检验得到以下数据：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 1.823697 Probability 0.190021 Obs*R-squared 4.043788 Probability 0.132404Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 06/05/07 Time: 20：15Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob.CZSR -0.008290 0.029159 -0.284314 0.7794CPI^(2) 0.001444 0.019144 0.075429 0.9407GDP^(3) 1.32E-13 4.16E-13 0.316239 0.7555C 2.365047 202.7521 0.011665 0.9908RESID(-1) 0.462427 0.244133 1.894160 0.0744RESID(-2) -0.197442 0.254668 -0.775293 0.4482R-squared 0.168491 Mean dependent var -8.34E-13 Adjusted R-squared-0.062484S.D. dependent var120.2468S.E. of regression123.9466Akaike info criterion12.68990Sum squared resid 276529.7 Schwarz criterion 12.98441 Log likelihood -146.2788 F-statistic 0.729479 Durbin-Watson stat1.456016Prob(F-statistic)0.610497（1）、由以上数据可知，该模型不存在序列相关。