计量经济大作业
金融计量大作业题目
金融计量大作业题目
正文:
金融计量是一门以数学和统计学为基础的学科，旨在使用数学模型和计量方法来研究金融市场和金融工具的价值、风险和收益。
本次大作业将要求同学们完成以下任务:
1. 选择一个金融市场或金融工具，对其价格变化趋势进行分析。
2. 使用计量方法，对金融市场或金融工具的价格变化进行分析，并解释结果。
3. 选择一个金融案例，研究其风险和收益，并使用计量方法进行分析。
4. 对金融市场或金融工具的未来价格进行预测，并使用计量方法进行分析。
拓展:
金融计量学是金融学领域的一个分支，主要使用数学、统计学和计算机科学等方法来研究金融市场和金融工具的价值、风险和收益。
在现代社会，金融计量学广泛应用于投资组合优化、风险管理、资产定价、预测市场趋势等方面。
金融计量学的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代和 60 年代，当时数学家和统计学家开始使用数学模型和计量方法来研究金融市场。
随着计算机技术的发展，金融计量学得到了迅速的发展，并开始广泛应用于金融市场和金融工具的研究。
今天，金融计量学已经成为金融学领域的重要分支，其研究成果
对于投资者、金融机构和政府部门都具有重要的意义。
最新计量经济学大作业(1)
2010－2011第二学期计量经济学大作业大作业名称：2008年12月我国税收多因素分析组长：学号：00 姓名：专业：财政学成员：学号：00 姓名：专业：财政学学号：00 姓名：专业：财政学选课班级：A01 任课教师：徐晔成绩：评语:__________________________________________________ 教师签名：批阅日期：计量经济大作业要求如下：目的要求:1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法；2.能够理论联系实际；3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析；4.要求：word文档格式，内容四千字左右，并附数据。
内容：1.确立问题：选择一个经济预测问题或经济分析问题，根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些（至少二个）经济变量之间的因果关系。
2.建立模型：初步建立其多元线性回归模型，利用软件求解回归方程；进行经济意义检验、统计与经济计量检验，解决可能出现的违反基本假设的问题，最后确定回归方程。
3.提供图表：给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表，如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。
4.实证分析：利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。
江西财经大学信息管理学院计量经济学课程组2011/2/192008年12月我国税收多因素分析【摘要】：本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系，通过数据拟合模型，将几者之间的关系量化。
一、研究背景税收是国家为了实现其职能，按照法定标准，无偿取得财政收入的一种手段，是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。
是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。
税收收入的影响因素是来自于多方面的，如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。
近年来，我国的税收增长远远快于GDP的增长速度，通过对税收增长的两个影响因素进行分析，从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。
计量经济学大作业
计量经济学实验报告
姓名：沈娴婷学号：班级：金融班
影响城镇居民人均可支配收入的因素分析
一、研究的问题
近年来，随着经济的快速发展，人均国内生产总值在不断地提高。
城镇居民家庭人均可支配收入在近几十年里也逐步提升，有了些许改变。
为了研究影响城镇居民人均可支配收入的原因，和各种原因影响因素的程度关系，分析居民可支配收入增长，预测未来的城镇居民的可支配收入，需要建立计量经济模型。
二、对问题的经济理论分析，所涉及的经济变量
经济理论分析
) 商品零售价格指数：零售物价的调整变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需平衡，影响消费与积累的比例。
因此，计算零售价格指数，可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。
.) 人均国内生产总值：人均国内生产总值，作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标。
) 城镇平均人均工资：平均工资与城镇居民家庭人均可支配收入的工资是有差别的，但具有正相关性。
平均人均工资增加，家庭人均可支配收入也增加。
反之亦然。
三、理论模型的建立
建立如下三元回归模型：
四相关变量的数据收集及来源说明
数据来源：中国国家统计局网站五数据的输入及运行过程
模型的运行：
1)散点图。
计量经济大学作业
计量经济学大作业大作业名称：选课班级：任课教师：成绩：一、摘要经济的发展，必然会带来货币的流通，也会带来消费。
经济将货币流通量、货款额和居民消费价格指数连接起来。
一个国家贷款额的多少和居民的消费价格指数往往可以在某种程度上反映经济的发展，反映货币流通量的大小。
我们可以通过计量经济学的多元线性模型来反映货币流通量、货款额和居民消费价格指数三者之间的关系。
然后对其进行拟合优度检验，F检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验。
通过检验最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。
通过分析我们得出，贷款额增加，会导致货币流通量的增加，居民消费价格指数的增加，也会导致货币流通量的增加。
关键字：币流通量货款额居民消费价格指数多元线性模型二、引言经济的发展，必然会带来一系列的改变，而货币流通量的变化则是最直接、深刻的体现了这一点。
接下来我们将根据多元线性回归模型来分析货币流通量、货款额和居民消费价格指数三者之间的关系。
在此次试验中，我们运用了eviews软件对相关数据进行处理和分析。
1、拟合优度检验——可决系数R2统计量回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分，它越大，残差平方和越小，表明样本回归线和样本观测值的拟合程度越高。
2、方程总体线性的显著性检验——F检验（1）方程总体线性的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出的判断。
（2）给定显著性水平α，查表得到临界值Fα(k，n-k-1)，根据样本求出F统计量的书之后，可通过比较来判断是拒绝还是接受原假设，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。
3、变量的显著性检验——t检验4、异方差的检验——怀特检验5、多重共线性的检验——逐步回归法以y为解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。
三、实证分析1、确定变量“货币流通量”为被解释变量，而“货币贷款额”和“居民消费价格指数”为解释变量。
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
计量经济学大作业计量经济学作为一门将经济理论、数学和统计学相结合的学科，在当今社会经济领域中发挥着重要作用。
它通过建立数学模型和运用统计方法，对经济现象进行定量分析和预测，为政策制定、企业决策等提供科学依据。
在本次大作业中，我将通过一个具体的案例来展示计量经济学的应用和分析过程。
假设我们要研究某地区的居民消费水平与收入水平之间的关系。
首先，我们需要收集相关的数据。
通过问卷调查、统计部门公布的数据等渠道，我们获取了该地区一定数量居民的收入和消费支出数据。
接下来，我们对数据进行初步的处理和分析。
观察数据的分布情况，检查是否存在异常值或缺失值。
对于异常值，需要判断其是由于数据录入错误还是真实的特殊情况。
如果是录入错误，进行修正；如果是特殊情况，则需要在后续的分析中加以考虑。
对于缺失值，可以采用适当的方法进行填补，如均值填补、回归填补等。
在确定数据质量良好后，我们建立计量经济模型。
根据经济理论和前人的研究成果，我们假设居民消费水平（Y）与收入水平（X）之间存在线性关系，模型可以表示为：Y ＝β0 ＋β1X ＋ε ，其中β0 是截距项，β1 是斜率，表示收入对消费的边际影响，ε 是随机误差项。
为了估计模型中的参数β0 和β1 ，我们使用最小二乘法（OLS）。
最小二乘法的基本思想是使得观测值与模型预测值之间的误差平方和最小。
通过计算，我们得到了参数的估计值。
然后，我们对模型进行检验。
首先是经济意义检验，即参数估计值的符号和大小是否符合经济理论和实际情况。
例如，在我们的模型中，β1 应该为正，因为通常情况下收入增加会导致消费增加。
其次是统计检验，包括拟合优度检验（R²）、变量的显著性检验（t 检验）和方程的显著性检验（F 检验）。
R²衡量了模型对数据的拟合程度，其值越接近 1 表示拟合越好。
t 检验用于判断每个自变量对因变量的影响是否显著，F 检验用于判断整个方程是否显著。
假设我们得到的估计结果为：Y ＝ 1000 ＋ 08X ，R²＝ 08 ，t 检验和 F 检验均显著。
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-大作业
2012学年第一学期科目金融计量经济学导论任课教师班级组员中国粮食生产与相关投入的分析【摘要】“民以食为天”。
粮食是宝中之宝，世界上任何国家都注重粮食生产，我们中国也不例外，以7%的土地养活了世界22%的人口，取得举世瞩目的成果。
粮食是人类最基本的生活消费品，一个国家的粮食问题是关系到本国的国计民生的头等大事。
人们都知道，农业是国民经济发展的基础，粮食是基础的基础，因此粮食生产是关系到一个国家生产与发展的一个永恒的主题。
建国以来我国的粮食产量出现了多次的波动，给消费者和生产者带来了很不利的影响，所以了解影响粮食生产因素很重要。
本文根据粮食产量的历史和现状，从计量经济的角度分析影响我国粮食产量的因素。
运用线性回归方法建立了影响粮食产量的计量经济模型,并对模型进行分析和评价。
结果我们会发现粮食播种面积、农化肥施用量、成灾面积是影响粮食生产的三大因素，其中农化肥施用量的影响最大。
【关键词】粮食产量、播种面积、化肥施用量、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力一、摘要简介研究主题：以过国内数据为例，研究影响我国粮食生产的因素，初步考虑相关因素可能有：粮食产量（Y）、农化肥施用量（x1）、粮食播种面积（x2）、成灾面积（x3）、农业机械总动力（x4）、农业劳动力（x5）数据类型：年统计数数据频度：年起止时间：1983-2010年样本大小：28主要研究方法：线性回归小组成员：二、模型的提出影响粮食生产的因素很多，有劳动力、物质投入、土地、生产方式、技术进步、生产结构、制度因素、气候变化和自然灾害等等因素都影响着粮食产量。
为了基本涵盖这些基本因素，本文选择了以农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力等为解释变量，以粮食产量为被解释变量。
对于这些影响因素，我找到了1983到2010年的关于这些因素的数据，借此来分析中国粮食产量的影响因素和它们是如何来影响粮食产量的，以下是对所找的数据做的一些说明：1、粮食产量。
计量第一次大作业
我国出口总额的因素分析一、研究背景自1978年改革开放以来，我国逐渐恢复对外经贸往来，进出口总额不断增加，尤其是出口总额放大增长，出口也成为拉动经济增长的三驾马车之一。
但是，自加入 WTO以后，我国面临诸多经贸纠纷，尤其是对美贸易持续顺差，美国连续要求人民币升值以扭转逆差状况。
而近几年的次贷危机，金融寒潮，我国对外出口也屡现困境，出口作为GDP增长动力正逐步减弱。
因此，我们团队此次研究着重分析我国对外出口总额的影响因素，以探讨出一条良性的出口之路。
二、计量经济模型的建立（一）变量的选择从供给方来看，我国对外出口肯定与我国的经济实力如资源、能源等有关，但是出口的目的是为有利可图，所以，除了能不能生产的问题外，还需要考虑要不要生产，有没有利润。
因此，从这方面考虑我们选择了这些变量：固定资产投资（Investment in Fixed Assets）、生产资料价格指数（PPI）、农业总产值（Agricultural Output Value）。
从需求方来看，影响因素主要是其购买力即相对价格，其中汇率水平集中反映了该状况。
而，美国是我国三大出口地之一，且美元是最活跃最重要的币种，因此，我们选择美元与人民币的汇率（USD/RMB）来作为变量之一。
因此，被解释变量（Y）：对外出口总额解释变量：X1 : 固定资产投资X2: 生产资料价格指数X3: 农业总产值X4:USD/RMB的汇率（二）样本数据的收集与整理（三）确立模型的数学表达形式根据解释变量和被解释变量之间关系的散点图来确定数学形式：对外出口总额Y与固定资产投资X1的大致关系：对外出口总额Y与生产资料价格指数X2的大致关系:对外出口总额Y与农业总产值X3的大致关系:对外出口总额Y与USD/RMB的汇率的大致关系:从以上散点图可以看出，对外出口总额Y 与XI 、X3、X4都有线性关系，但与X2似乎并不紧密相关。
因此，还需做进一步的探究。
构造简单的Y 与X2的线性模型：Y=210X ββ+,采用OLS 得到：其中=R20.01 且β2=—490.123；显然两者不存在紧密的线性关系，应把X2排除。
计量经济作业
17. （1）
在5%的显著性水平下，自由度为n-k-1=28的t统计量的临界值为t0.025(28)=2.048，因此，lnK通过显著性检验，lnL未通过显著性检验；在10%的显著性水平下，t统计量的临界值为t0.05(28)=1.701，因此，lnK与lnL的参数显著异于零。
当α值为5%时，lnK的P值=0.018<0.05，因而lnK通过显著性检验，而lnL的P值=0.0843>0.05，所以lnL未通过显著性检验；当α值为10%时，lnK的P值=0.018<0.1，因而lnK通过显著性检验，而lnL的P值=0.0843<0.1，所以lnL也通过显著性检验，两种检验方法的检验结果一致。
（2）
在5%的显著性水平下，自由度为n-k-1=28的t统计量的临界值为t0.025(28)= 2.048<|-2.848250|，通过显著性水平检验，由P=0.0081<0.05也可得这一结论，因此，中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变状态。
18.
回归分析：
在5%的显著性水平下，自由度为n-k-1=28的t统计量的临界值为t0.025(28)=2.048，因此，lnK通过显著性检验，lnL未通过显著性检验；在10%的显著性水平下，t统计量的临界值为t0.05(28)=1.701，因此，lnK与lnL的参数显著异于零。
当α值为5%时，lnK的P值=0.034<0.05，因而lnK通过显著性检验，而lnL的P值
=0.0860>0.05，所以lnL未通过显著性检验；当α值为10%时，lnK的P值=0.034<0.1，因而lnK通过显著性检验，而lnL的P值=0.0860<0.1，所以lnL也通过显著性检验，两种检验方法的检验结果一致。
计量经济学大作业西电版第二份
摘要关键字一、问题背景基于经验研究表明：城市保有量对环境质量有重大的影响，在已收集数据的基础上，我们可以由此提出合适的空气污染指数（Y）与汽车保有量（X）的计量经济学模型，从而可以通过将来汽车保有量对环境质量影响进行预测。
需要解决的问题如下：1、分析数据指出自己的计量经济学模型；2、运用计量经济学方法估计模型中的未知参数，从而提炼自己的预测模型；3、进行误差和必要的残差分析；4、分析自己所提出模型的优劣点以及将来改进的方向。
5、结合自己的模型进行相应的预测分析，对城市交管部门关于是否提出限号出行或限购等政策性建议提出自己的见解。
二、问题分析已有陕西省30个市县的汽车保有量（记为X,单位：十万辆）数据和对应环境污染综合指Y表1现使用R软件绘制出上表数据的散点图如下图1三、模型的建立 1、确定模型函数式由初始数据散点图图像，可初步假设X 与Y 之间的关系为抛物线，建立模型2012Y X X b b b m =+++，其中0b 、1b 、2b 为常数，m 为误差项。
显然2X 与X 线性无关，令1X X =,22X X =,得到01122Y X X b b b m =+++这一线性模型，误差项m 表示除了1X ，2X 之外其他因素对Y 的影响以及实验或测量误差，0b ，1b ，2b 是待估计的未知参数。
2、关于模型的基本假设 假定误差项i m ，其中,j 1,2,30i =，满足以下假设：()()0,i a E m =2()(),()i b Var m s s =等方差，是常数(c)Cov(,)0,.()i j i j m m =不相关四、模型求解在Gauss-Markov 假设的前提下，我们对线性模型01122Y X X b b b m =+++以最小二乘法（OLS）求解系数，由式()1TT X XX Yb -=得到0121.32782862.8165464==0.480951=6b b b -，，，即有（4.1）去除显而易见的异常点（4.05,10.7432）再次求解系数，得到01210.5, 3.0,0.5b b b ==-=，2= 3.010505..X X Y +-， （4.2）五、模型检验 假设2~(0,)N I m s 。
计量大作业(电子稿)
计量经济学大作业学号： 0110737 0110738 0110739姓名：杨胜文兰于青陈佩昕专业： 11税务二班修课时间： 2013——2014学年第一学期任课教师：徐晔成绩：我国农业生产总值的实证分析摘要本文研究的是我国农业生产总值模型，通过对粮食产量、有效灌溉面积、化肥施用量和农用机械总动力的资料的分析，以了解影响我国农业生产总值的各因素，运用EVIEWS软件对1991—2010年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，最终找出我国农业生产总值与主要影响要素之间的关系。
从而得出结论：虽然我国是农业大国，但是整体生产力发展水平还比较低，机械化程度不高。
关键词：农业总产值影响因素实证分析有效灌溉面积AbstractThis text is about agricultural production value in our country model .Through the grain production,effective irrigation area,fertilizer and agricultural machinery total power ’s data since 1991 ,In order to understand the effect on our country's agricultural production factors of gross.It use EVIEWS software approach to analyze the historical data of 1991-2010, through rejecting the improper explanation variable progressively and carrying on a series of inspection to the equation, find out the relationship between agricultural production value in our country and the key factor finally. Thus it can be concluded that although our country is the large agricultural nation, but overall productivity development level is low, the mechanization level is not high.Key words: Agricultural Production Value Influencing FactorPositive Analysis Effective Irrigation Area目录1问题的提出 (4)2 理论综述 (4)3模型设定 (5)4数据的搜集 (5)5模型的估计与调整 (6)6结论 (11)参考文献: (2)1问题的提出粮食不仅是人类的基本必需品，也关系着人民的健康社会稳定和经济发展,影响国计民生的主要因素。
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。
计量经济学大作业
计量经济学实验报告姓名：罗晓亭学号：0842122 班级：经济管理学院上机时间：2010-12-28 上机地点：实验楼A106 上机目的：（1）初步掌握经济理论的计量实现程序；（2）熟悉Eviews在线性回归方程中的基本操作;（3）掌握对回归模型的经济意义检验、统计学检验及统计学检验；（4）掌握序列相关、异方差、多重共线性的实际意义、对模型的影响及修正方法；（5）利用所求模型对实际问题进行预测与分析。
1991~2004年国内生产总值与第一产业的关系一、研究的问题第一产业包括农业、林业、渔业、畜牧业和采集业，有的国家还包括采矿业。
第二产业指的是对初级产品进行再加工的部门。
在我国包括工业(采掘业、制造业、电力、煤气及水的生产和供应业)和建筑业。
国内生产总值是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
我们所研究的问题是第一产业、第二产业对国内生产总值的影响到底有多大？二、对问题的经济理论分析、所涉及的经济变量1、配第-克拉克定律英国经济学家A.G.B.费希尔把人类社会生产的发展分为三个阶段：第一阶段为初级生产阶段，生产活动的特征是以农业和畜牧业为主。
第二阶段是以纺织、钢铁和其他工业生产的大规模迅速发展为特征。
第三阶段是以各种服务业的生产为主的产业迅速发展为特征。
配第-克拉克定律：随着现代经济的发展，满足物质生活需要以外的更高级的需要的产业迅速发展起来。
于是在社会经济的发展中出现了这样的趋势：在农业中就业的人数相对于工业中就业的人数趋于下降,接着,在工业中就业的人数相对于服务业中就业的人数也趋于下降。
经济学界把这种经济发展趋势称为“配第-克拉克定律”,它是英国古典经济学家W.配第和英国经济学家C.克拉克（1905～）发现和加以表述的。
2、GDP的重要性从生产角度看，GDP不仅能够反映一个国家（或地区）的生产规模，而且能够反映这个国家的产业结构，如一、二、三产业在整个国民经济中所占的份额。
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： 201330110203二○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奉献不可谓不突出。
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。
计量经济学期末大作业
1.用普通最小二乘法估计模型设粮食生产函数为：ln Y=ß0+ ß1lnX1+ ß2lnX2+ ß3lnX3+ ß4lnX4+ ß5lnX5+ ß6lnX6+u表1.1 中国粮食生产对相关投入资料的回归Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 12/12/18 Time: 15:23Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -0.767185 0.367358 -2.088384 0.0475LOG(X1) 0.756877 0.092352 8.195548 0.0000LOG(X2) 0.246285 0.097403 2.528513 0.0184LOG(X3) 0.000181 0.108323 0.001671 0.9987LOG(X4) 0.029766 0.032437 0.917651 0.3679LOG(X5) -0.032465 0.033892 -0.957898 0.3477LOG(X6) 0.050808 0.041579 1.221951 0.2336R-squared 0.984981 Mean dependent var 7.032116 Adjusted R-squared 0.981226 S.D. dependent var 1.271625 S.E. of regression 0.174237 Akaike info criterion -0.461125 Sum squared resid 0.728602 Schwarz criterion -0.137322 Log likelihood 14.14744 Hannan-Quinn criter. -0.355573 F-statistic 262.3231 Durbin-Watson stat 1.275060 Prob(F-statistic) 0.000000由表可得：lnYˆ=-0.767+ 0.757lnX1+ 0.246lnX2+ 0.0002lnX3+ 0.03lnX4+ 0.032lnX5+ 0.051lnX6 (-2.088) (8.20) (2.53) (0.002) (0.92) (-0.96) (1.22) R2=0.9850 R2=0.9812 F=262.32由于R2较大且接近于1，而且F0.05（6,24）=2.51，故认为粮食生产与上述解释变量间总体线性关系显著。
(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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计量经济学大作业江西财经大学2012～2013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：徐晔我国税收收入的影响因素分析学号：0102141 姓名：林梦茹专业：10国民经济管理学号：0102118 姓名：林志良专业：10国民经济管理学号：×××姓名：×××专业：×××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;税制改革一、经济背景税收来源于经济，又作用于经济。
作为参与社会产品分配、实施宏观调控的重要手段，税收不仅能为政府筹集必要的资金，而且还可以改变和调整不同经济主体之间的利益分配。
市场经济条件下，税收与经济发展的相互影响越来越显著，因此，对税收收入的经济性影响因素加以分析，有助于我们对税收结构进行优化，从而使税收对经济发展发挥更大的作用。
经济决定税收,税收反映经济。
经济规模决定税源规模,经济结构决定税收结构,经济增长速度影响和制约税收增长速度,反过来税收对经济发展也具有一定的乘数效应。
要实现经济的持续发展,必须要使税收符合其发展的要求,建立与市场经济相适应的税收结构,即政府筹集的税收收入必须能够尽量满足其实现社会职能的需要。
对税收收入的主要影响因素加以分析,从结构上对税收收入的影响作出一个很好的了解，有助于我们运用政策工具对税收结构进行优化，从而使税收对经济发展发挥更大的促进作用。
改革开放以来，中国经济高速增长，1978-2008年的31年间，国内生产总值从3645.2亿元增长到314045亿元，一跃成为世界第二大经济体。
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也发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2008年已增长到54223.79亿元，31年间平均每年增长16.76%。
税收作为财政收入的重要组成部分，在国民经济发展中扮演着不可或缺的角色。
为了研究影响中国税收增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。
本文将用计量经济学的有关方法来建立具体模型探究他们之间的具体关系。
二、确认问题1991-2011年中国税收收入与其影响因素数据统计：三、建立多元线性回归模型影响税收收入的因素有很多，为了全面反映中国税收增长的全貌，我们选用“国家财政收入”中的“各项税收”（即税收收入）作为被解释变量，反映税收的增长；选择“国内生产总值”（即GDP）作为经济整体增长水平的代表；选择“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售价格指数”作为物价水平的代表。
另外，由于财税体制的改革难以量化，而且从数据上看，1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，在此暂不考虑税制改革对税收增长的影响。
设定模型为，Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ut其中，-截距项；Y—税收收入；X1—GDP；X2—财政支出；X3—商品零售价格指数；Ut-随机扰动项。
（一）模型估计1.1 建立工作文件首先，双击Eviews程序，进入Eviews主程序。
在菜单项一次点击File\New\Workfile，出现“Workfile create”，在“Data frequency”中悬着数据频率：Annual（年度数据） Semi- Annual（半年数据）Quarterly（季度数据） Monthly（月度数据）Weekly（周数据） Daily(5-day week)（每周5天日数据）Daily(7-day week)（每周7天日数据） Integer data（整数数据）在本例中我们选择Annual，并且在起始年份和终止年份输入“1991”和“2011”，如图点击“OK”出现“Workfile UNTITLED”工作框。
在工作框中已有的两个变量中“C”代表截距项；“resid”代表残差项。
1.2 数据的输入使用输入命令，对组数据进行输入或编辑。
命令格式为data<序列名1><序列名2>……<序列名n>，如图所示，本例中，可直接输入：data Y X1 X2 X3。
并点击上图组对话框的“Edit+/-”，将数据进行输入。
1.2.1估计参数在命令窗口中键入：PLOT Y，则可以绘制变量Y的趋势图从图中可以看出，1991—2011年间的税收收入的呈增长趋势。
1.2.2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图在命令窗口中依次键入： SCAT X1 Y，SCAT X2 Y，SCAT X3 Y。
则可以初步观察变量之间的相关程度与相关类型，如下。
上图图表明税收收入与GDP、财政支出和商品零售价格指数水平相关，变量之间均存在较强的相关关系。
1.3 估计参数用命令： LS Y C X1 X2 X3 ，即可出现回归结果。
将估计式以“eq01”为名保存。
参数估计所建立的回归方程为：Yi =--10704.67+0.0812iX1+0.4804iX2+82.5983iX3t＝(-2.4282) (4.2860) （6.0120）（2.0441）R2=0.9984 F=3595.999 DW=1.2173（二）模型检验2.1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，当年GDP每增长1亿元，税收就会增加0.009965亿元；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0.828234亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长52.17703亿元。
这与理论分析和经验判断基本相一致。
2.2统计检验（1）拟合优度：由表3.4中数据可以得到，2R =0.998427，修正的可决系数为998149.02=R ，这说明模型对样本的拟合很好。
（2）F 检验：针对:0H 0321===βββ，给定显著性水平0.05α=，在F 分布表中查出自由度为3和17的临界值1968.3)17,3(=F α。
由表eq01中得到F=3595.999由于F=3595.999>1968.3)17,3(=F α，应拒绝原假设:0H 0321===βββ，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0H ：)3,2,1,0(=j jβ，给定显著性水平0.05α=，查t分布表得自由度为17临界值1098.2)17(2/=t α。
由表eq01中数据可得，与ββββˆˆˆˆ321对应的t 统计量分别为((-2.4282)、(4.2860)、（6.0120）、（2.0441），其绝对值除了商品零售价格指数均大于1098.2)17(2/=t α，这说明除商品零售价格指数分别都应当拒绝0H ：0(1,2,3,4)j j β==，也就是说，当在其它解释变量不变的情况下，解释变量 “财政支出X2”、“GDP X1”分别对被解释变量“税收收入”Y 都有显著的影响。
2.3计量经济检验1. 异方差检验 1.1 怀特检验⑴建立回归模型：LS Y C X1 X2 X3，回归结果如图。
⑵在方程窗口上点击View\Residual Test\White Heteroskedastcity,即可以得到检验结果。
下图是怀特检验中no cross terms的结果。
White Heteroskedasticity Test:F-statistic 0.713421 Probability 0.645005Obs*R-squared 4.917313 Probability 0.554461Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/15/12 Time: 05:19Sample: 1991 2011Included observations: 21Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 23149016 1.16E+08 0.199172 0.8450X1 -99.81716 58.13777 -1.716907 0.1080X1^2 0.000201 0.000177 1.130907 0.2771X2 409.0208 242.9534 1.683536 0.1144X2^2 -0.003697 0.002606 -1.418741 0.1779X3 -374082.6 2129086. -0.175701 0.8630X3^2 1711.416 9756.465 0.175414 0.8633R-squared0.234158 Mean dependent var 945767.9 Adjusted R-squared -0.094060 S.D. dependent var 1579063. S.E. of regression 1651657. Akaike info criterion 31.73366 Sum squared resid 3.82E+13 Schwarz criterion 32.08183 Log likelihood -326.2034 F-statistic 0.713421 Durbin-Watson stat2.893273 Prob(F-statistic)0.645005从上图中的怀特检验中我们可以发现P 值很大，那么也就意味着该模型不存在异方差。
1.2 Goldfeld-Quant 检验A. 将样本按解释变量排序(SORT X1)并分成两部分(分别有1到10共10个样本合19到28共10个样本)B. 利用样本1建立回归模型1，其残差平方和为1RSS =895534。
C. 利用样本2建立回归模型2，其残差平方和为2RSS =8271287。
D. 计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝9.2362。
取05.0=α时，查F 分布表得39.6)48,48(05.0=--F ,39.624.905.0=>=F F ，所以存在异方差性。
1.3 park 检验A. 建立回归模型。
B. 生成新变量序列：GENR LNE2=log(RESID^2)GENR LNX1=log(X1) GENR LNX2=log(X2) GENR LNX3=log(X3)C. 建立新残差序列对解释变量的回归模型：LS LNE 2 C LNX1 LNX2 LNX3，回归结果如Dependent Variable: LNE2 Method: Least Squares Date: 12/21/12 Time: 19:18 Sample: 13 21Included observations: 9Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -140.7097 143.2992 -0.981929 0.3712LNX1 -11.31236 28.26318 -0.400251 0.7055LNX2 9.469729 22.47073 0.421425 0.6909LNX3 41.31118 44.37096 0.931041 0.3946R-squared 0.249551 Mean dependent var 12.22358Adjusted R-squared -0.200719 S.D. dependent var 1.689082S.E. of regression 1.850850 Akaike info criterion 4.370270Sum squared resid 17.12823 Schwarz criterion 4.457925Log likelihood -15.66621 Hannan-Quinn criter. 4.181110F-statistic 0.554226 Durbin-Watson stat 1.959886Prob(F-statistic) 0.667410D. 从上图所示的回归结果中可以看出，LNX1 LNX2 LNX3的系数估计值不为0但不能通过显著性检验，即随机误差项的方差与解释变量不是存在较强的相关关系，即认为不存在异方差性。