税收计量经济学论文
我国税收增长的影响因素分析
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1988年至2007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，并加以修正。得出结论是国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。
【关键词】：国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量思考
一、研究的目的要求
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。。
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。
影响税收收入的因素有很多，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，而国内生产总值是反映经济增长的一个重要指标。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。
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
二、模型设定
（一）理论综述
1978 年～1981 年，计划经济体制延续格局下中国税收理论的发展与变化。
1978 年底召开的党的十一届三中全会，确立了把党和国家的工作重点转移到经济建设上来的政治路线，正确地作出了改革、开放的战略决策。在这一阶段，我们一方面在税收思想意识上和理论研究上全面开始拨乱反正；另一方面也在积极探索适应经济体制改革和对外开放的理论与目标模式。
1980 年8 月26 日，五届全国人大常委会第15次会议决定，批准国务院提出的决定在广东省的深圳、珠海、汕头和福建省厦门建立经济特区，鼓励客商及其公司投资设厂或与中方合资设厂、兴办企业和其他工业，并在税收、金融、土地和劳动工资等方面予以适当的优惠条件。在经济特区内，将实行不同于内地的管理体制和以中外合资、合作经营企业、外商独资企业为主，多种经济并存的综合企业、综合体制。
1981 年～1984 年，“计划经济为主、市场调节为辅”格局下中国税收理论的发展与变化
1981 年6 月党的十一届六中全会总结建国以来32 年历史经验教训时，写入《关于建国以来党的若干历史问题的决议》中：“必须在公有制基础上实行计划经济，同时发挥市场调节的辅助作用。”1982年9 月召开的中共十二大具体阐述了“计划经济为主、市场调节为辅”的内涵：“我国在公有制基础上实行计划经济。有计划的生产和流通，是我国国民经济的主体。同时，允许对于部分产品的生产和流通不作计划，由市场来调节，也就是说，根据不同时期的具体情况，由国家统一计划划出一定的范围，由价值规律自发地起调节作用。这一部分是有计划生产和流通的补充，是从属的、次要的，但又是必需的、有益的。”
1984 年～1993 年，发展“社会主义有计划商品经济”框架下，中国税收理论的发展与变化
1984 年10 月，党的十二届三中全会一致通过《中共中央关于经济体制改革的决定》，该《决定》认为：改革计划体制，首先要突破把计划经济同商品经济对立起来的传统观念，明确认识社会主义计划经济必须自觉依据和运用价值规律，是在公有制基础上的有计划的商品经济。商品经济的充分发展，是社会经济发展不可逾越的阶段，是实现中国经济现代化的必要条件。这就为打破计划经济体制创造了条件。从此，中国开始重视税收理论研究与实践工作，强调需要运用税收集中财力，调节经济，为促进经济高速发展服务。
1994 年～2008 年，构建社会主义市场经济过程中中国税收理论的发展与创新
党的“十四”大明确提出中国经济体制改革的目标是建立社会主义市场经济体制。为适应市场经济体制对税收提出的新要求，1994 年中国对原有工商税制进行了新中国成立以来规模最大、范围最广、力度最强、内容最深刻的全面性、结构性的改革。此次改革的指导思想是：统一税法、公平税负、简化税制、合理分权，理顺分配关系，保障财政收入，建立符合社会主义市场经济要求的税制体系。围绕这一重大税收制度变革，税收理论的研究与发展也进入了一个全新的时期，这一时期的税收理论研究主要围绕三条主线展开：一是进一步加强适应WTO 规则和经济全球化发展要求的税收理论研究；二是税收基础理论的研究与对西方税收理论“扬弃”；三是促进经济可持续发展中国特色税收理论体系创新的研究。
（二）变量选取
为了具体分析各要素对提高我国税收收入的影响大小，选择能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”为被解释变量（用Y表示），选择能影响税收收入的“国内生产总值（用X1表示）”、“财政支出(用X2表示)”和“商品零售价格指数（用X3表示）”为解释变量。表1为由《中国统计年鉴》得到的1988—2007年的有关数据。
表1 税收收入模型的时间序列表
资料来源：《中国统计年鉴2008》；
（三）模型数学形式的确定
为分析为被解释变量各项税收收入（Y ）和解释变量国内生产总值（X 1）、财政支出(X 2)和商品零售价格指数（X 3）的关系，作如图1、图2、图3所示的散点图和图4所示的线性图。
050000
100000150000200000
2500003000000
10000
20000
30000
40000
50000
Y
X 1
图 1
010000
200003000040000
50000600000
10000
20000
30000
40000
50000
Y
X 2
图2
90
100
110
120
130
10000
20000
30000
40000
50000
Y
X 3
图3
100000
200000
300000
400000
90
92
94
96
9800
0204
06
08
图 4
（四）计量经济学模型的设定
从图1、图2和图3可以看出各项税收收入（Y ）和国内生产总值（X 1）、财政支出(X 2) 和商品零售价格指数（X 3）大体呈现为线性关系。又由图4看出Y 、X 1、X 2都是逐年增长的，但是增长速率有所变动，而X 3在多数年呈现出水平波动，说明变量间不一定是线性关系。为分析各项税收收入（Y ）随国内生产总值（X 1）、财政支出(X 2)和商品零售价格指数（X 3）变动的数量的规律性，可以初步建立如下三元对数回归模型：
lnY= β0+ β1 lnX 1+ β2 lnX 2 + β3 X 3 + u i
（五）确定参数估计值范围
由经济常识知，因为国内生产总值（X 1）、财政支出(X 2)和商品零售价格指数（X 3）的增加均会带动税收收入的增加，所以国内生产总值（X 1）、财政支出(X 2)和商品零售价格指数（X 3）与税收收入应为正相关的关系，所以可估计0＜β1＜1 ,0＜β2＜1, 0＜β3＜1。
三、参数估计
利用Eviews软件，做lnY对lnX
1、lnX
2
、X
3
的回归，回归结果如下（表2）
表 2
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 17:32
Sample: 1988 2007
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.334090 0.278144 -1.201142 0.2472
LNX1 0.411202 0.061393 0.506888 0.6191
LNX2 0.610785 0.057331 17.63061 0.0000
X3 0.004174 0.001534 2.721708 0.0151 R-squared 0.998352 Mean dependent var 9.095684 Adjusted R-squared 0.998043 S.D. dependent var 0.922533 S.E. of regression 0.040806 Akaike info criterion -3.383123 Sum squared resid 0.026642 Schwarz criterion -3.183977 Log likelihood 37.83123 F-statistic 3231.721 Durbin-Watson stat 0.735725 Prob(F-statistic) 0.000000
根据表中数据，模型设计的结果为：
lnY^=-0.334090 + 0.411202lnX
1 + 0.610785 lnX
2
+ 0.004174 X
3
(0.278144) (0.061393) (0.057331) (0.001534)
t=(-1.201142) (0.506888) (17.63061) (2.721708) R2=0.998352 R—2=0.998043 DW=0.735725 F=3231.721 n=20
四、模型检验及修正
（一）经济意义检验
所估计的参数β^
1 =0.411202，β^
2
= 0.610785，β^
3
=0.004174，且0＜β^
1
＜1 , 0＜β^
2＜1 , 0＜β^
3
＜1 ，符合变量参数中确定的参数范围。模型估计结
果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年国内生产总值每增长1%，平均来说税收收入会增加0.411202%；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1%，平均来说税收收入会增加0.610785%；在假定其他变量不变的情况下，当年商品零售价格指数上涨1%，平均来说税收收入会增加0.004174%。这里与理论分析和经验判断相一致
（二）统计意义检验
1、拟合优度检验（R2检验）
可绝系数R2=0.998352，R—2=0.998043，这说明所建模型整体上对样本数据拟合很好，即解释变量“国内生产总值（X1）”、“财政支出(X2)”和“商品零售价格指数（X3）”对被解释变量“各项税收收入（Y）”的绝大部分差异作了解释。
2、F检验
针对H0：β1=β2=β3 =0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k－1＝3和n－k＝16的临界值F
α（3,16）＝3.24，由表2中得到F＝3231.72
＞F
α（3，17）＝3.24，应拒绝原假设H0：β1=β2=β3 =0，说明回归方程显著，即列入模型的解释变量“国内生产总值（X1）”、“财政支出(X2)”和“商品零售价格指数（X3）”联合起来确实对被解释变量“各项税收收入（Y）”有显著影响。
3、t检验
分别针对H0：βj＝0（j＝0，1，2，3），给定显著性水平α＝0.05，查t分
布表的自由度为n－k＝16的临界值t
α/2
（n－k）＝2.120。由表2中的数据可得，与β^0、β^1、β^2、β^3对应的t统计量分别为-1.20114、0.506888、17.63061、2.721708，其绝对值不全大于tα/2（n－k）＝2.120，这说明在显著水平α＝0.05下，只有β^2、β^3能拒绝H0：βj＝0，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，各个解释变量“国内生产总值（X1）”、“财政支出(X2)”和“商品零售价格指数（X3）”分别对被解释变量“各项税收收入（Y）”不全都有显著影响，这可
能是由于多重共线性或自相关性的影响。
（三）计量经济意义检验
1、多重共线性检验
让lnY分别对lnX1、lnX2、X3做回归。
将lnY与lnX1做回归得到结果如表3：
表 3
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 21:13
Sample: 1988 2007
Included observations: 20
C -2.474855 0.515360 -4.802188 0.0001
LNX1 1.044679 0.046396 22.51675 0.0000 R-squared 0.965715 Mean dependent var 9.095684 Adjusted R-squared 0.963810 S.D. dependent var 0.922533 S.E. of regression 0.175500 Akaike info criterion -0.547715 Sum squared resid 0.554405 Schwarz criterion -0.448141 Log likelihood 7.477146 F-statistic 507.0039 Durbin-Watson stat 0.225214 Prob(F-statistic) 0.000000
将lnY与lnX2做回归得到结果如表4：
表 4
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 21:14
Sample: 1988 2007
C 0.200202 0.103592 1.932610 0.0692
R-squared 0.997589 Mean dependent var 9.095684 Adjusted R-squared 0.997455 S.D. dependent var 0.922533 S.E. of regression 0.046536 Akaike info criterion -3.202547 Sum squared resid 0.038981 Schwarz criterion -3.102974 Log likelihood 34.02547 F-statistic 7448.920 Durbin-Watson stat 0.529139 Prob(F-statistic) 0.000000
将lnY与X3做回归得到结果如表5：
表 5
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 21:14
Sample: 1988 2007
C 16.28636 2.448852 6.650608 0.0000
R-squared 0.324981 Mean dependent var 9.095684 Adjusted R-squared 0.287480 S.D. dependent var 0.922533 S.E. of regression 0.778718 Akaike info criterion 2.432304 Sum squared resid 10.91524 Schwarz criterion 2.531878 Log likelihood -22.32304 F-statistic 8.665931 Durbin-Watson stat 0.306442 Prob(F-statistic) 0.008683
将lnY与lnX1、lnX2做回归得到下表6：
表 6
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 21:16
Sample: 1988 2007
C 0.208507 0.227596 0.916126 0.3724
LNX1 -0.002932 0.071008 -0.041295 0.9675
LNX2 0.965745 0.064410 14.99361 0.0000 R-squared 0.997590 Mean dependent var 9.095684 Adjusted R-squared 0.997306 S.D. dependent var 0.922533 S.E. of regression 0.047883 Akaike info criterion -3.102647 Sum squared resid 0.038977 Schwarz criterion -2.953287 Log likelihood 34.02647 F-statistic 3517.899
计算各解释变量的相关系数，选择lnX1、lnX2、X3的数据，得到相关系数
矩阵如表7：
表7
变量LNX1 LNX2 X3
LNX1 1.000000 0.683982 -0.558932
LNX2 0.683982 1.000000 -0.592646
X3 -0.558932 -0.592646 1.000000
由表3、表4和表5可知，lnY与lnX1、lnX2的组合为最优方程，但是lnY 与X3拟合度R-squared＝0.287480并不是很高，远小于lnY分别与lnX1、lnX2回归后得出的R-squared，但是由表2知引入X3后R-squared变为0.998352这说明引入X3这个解释变量对整体模型有改善作用。又由表7的相关系数矩阵可以看出，解释变量lnX1、lnX2、X3相关系数不高，可认为模型不存在多重共线性，所以可保留原来的方程，即
lnY^=-0.334090 + 0.411202lnX
1 + 0.610785 lnX
2
+ 0.004174 X
3
这说明，在其他因素不变的情况下，当国民生产总值增加1亿美元，财政支出每增加1亿美元，商品零售价格指数没上升1%，平均说来税收收入将分别增加0.4112021亿美元、0.610785亿美元和0.004174亿美元。
2、自相关检验
DW检验
由表2可得Durbin-Watson stat＝0.735725。
对样本量为20、三个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，d L＝0.998，d U＝1.676，模型中DW＜d L，显然该模型中有正自相关。
利用科克伦-奥克特迭代法对自相关检验进行处理。
ρ^＝1－DW/2＝0.63214
运行ls lny c lnx1 lnx2 x3 ar(1)得出表8：
表8
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 21:38
Sample(adjusted): 1989 2007
Included observations: 19 after adjusting endpoints
C -2.035106 2.652952 -4.767110 0.4558
LNX1 0.454501 0.115787 2.334355 0.2034
LNX2 0.586278 0.198874 4.959307 0.0002
X3 0.008451 0.001691 2.499662 0.6251
R-squared 0.999109 Mean dependent var 9.164970
Adjusted R-squared 0.998855 S.D. dependent var 0.892750
S.E. of regression 0.030211 Akaike info criterion -3.940259
Sum squared resid 0.012778 Schwarz criterion -3.691722
Log likelihood 42.43246 F-statistic 3925.933
Inverted AR Roots .90
经过一次迭代后，可以从表8中看出Durbin-Watson stat＝2.014057>d L，由此可见一次迭代对模型的影响较为显著，无需进行二次迭代。说明原模型确实存在一阶的自相关性。
因此可以得出结论：模型已经消除了自相关性的影响。模型的回归方程为：lnY t= -2.035106 + 0.454501lnX1 + 0.586278ln X2 + 0.008451X3[AR(1)= 0.901498]
t =（-4.767110）（2.334355）（4.959307）（2.499662）t =（6.591388）R2=0.999109F=3925.933 DW=2.014057
五、模型应用分析
这些数据表明，GDP，财政支出，以及商品零售价格指数确实影响着我国的税收收入。国内生产总值对税收收入是正相关的。这表明，国内生产总值会带来税收的增加。这很容易理解，因为经济是收入的来源，只有提高产出，才有可能提高税收，这是根本原因。财政对税收的影响是显著正相关的，这说明国家财政支出增加，税收也会增加。而且其系数为0.586，高于国内生产总值的影响力。究其原应应该是：国家为了拉动经济增长，常常实施扩张性的财产政策，从而使
经济的到发展，各项税收也就自然而然的有所增加，进而提高了税收总收入。零售商品物价指数对税收收入是正相关的。这很明显，物价指数升高，意味着物价上涨，物价上涨各个销售商的收入总额也就会变大，这样需要缴纳的各项税赋也就变大，从而，国家的税收收入就会明显地提高。
税收作为社会生产力发展到一定阶段的产物，必然随着社会的发展而扩大。税收是国家参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的经济活动，因此税收从一定程度上决定了国家的健康稳定发展，我国目前正处于经济体制转型期，市场机制还不完善，宏观方面，需要政府进行积极的宏观调控，实现产业结构调整，以及财政支出政策的改进。另外，我国应实行结构性减税，结合推进税制改革，用减税、退税或抵免的方式减轻税收负担，促进企业投资和居民消费，实行积极财政政策，促进国民经济稳健发展，从而对税收形成良性的影响。
参考文献：
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[2]计量经济学（第二版），庞皓，科学出版社
[3]王国清。马跷。程谦[M].北京：高等教育出版社，2006.
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张雪梅毕业设计(论文)任务书
毕业设计（论文）任务书 学院：人文学院 专业：旅游与酒店管理 学生姓名:张雪梅学号:0702110310 设计(论文)题目：南京旅游业灰色关联度分析 指导教师:严伟 专业负责人： 起迄日期: 设计(论文)地点:金陵科技学院江宁校区 发任务书日期:2010年12月16日
1．本毕业设计（论文）课题应达到的目的： 目前,灰色系统理论在社会、经济和自然科学的应用十分广泛,如预测宏观经济态势、区域经济优势分析、产业结构的调整方向等方面都取得了较好的应用效果，但在旅游经济应用研究方面尚不多见。本文以南京旅游业为例，应用灰色关联分析的方法，定量地将影响地方旅游经济发展的主导因素的分析出来，同时建立南京旅游业的灰色预测模型，进而为南京旅游经济的发展提供科学依据。 2．本毕业设计（论文）课题任务的内容和要求（包括原始数据、技术要求、工作要求等）： 本选题属于一项理论性的研究，学生应在查阅大量文献的基础上，分析南京旅游业的影响因子。南京旅游业是一个复杂的巨系统，影响的因素很多，如旅游资源、交通条件、区域经济发展水平、客源市场、旅游者的可支配性收入、旅游偏好、年龄、职业及文化修养等等，而这些因素对南京旅游业的发展表现出明显的灰色性。 本课题需要对这些因子结合南京旅游业进行初步的灰色分析。 本选题需要使用图书馆及网络资源，如CNKI期刊网等。
3．对本毕业设计（论文）课题成果的要求〔包括图表、实物等硬件要求〕： 通过开展毕业论文课题研究，培养学生综合运用所学的基础理论、专业知识和基本技能，分析和解决问题。要求学生完成1000字左右文献综述、翻译1万印刷符（或译出3千汉字）以上相关参考资料、以及撰写1万字左右的论文。以上成果应由学生独立完成，不弄虚作假，不抄袭他人成果。 4．本毕业设计（论文）课题工作进度计划： 起迄日期工作内容 2010年12月1日指导教师与学生见面，进行论文开题指导； 2010年12月1日至2010年12月19日学生完成并上交开题报告，并提交《毕业设计（论文）外文参考资料译文（附原文）》； 2010年12月22日至2011年1月18日学生结合毕业设计（论文）题目进行实习调研，并完成论文一稿； 2011年2月23日至2011年 3月27日 学生完成论文二稿； 2011年4月13日至2011年 4月17日 进行毕业设计（论文）中期检查；2011年3月30日至2011年 4月24日 学生完成论文定稿； 2011年4月27日至2011年 5月8日 学生完成论文答辩准备工作；2011年5月15日至2011年 5月16日 进行论文答辩
计量经济学论文12篇
计量经济学论文 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格
税收计量经济学论文
我国税收增长的影响因素分析
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1988年至2007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，并加以修正。得出结论是国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。 【关键词】：国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量思考 一、研究的目的要求 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。。 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。
计量经济学论文
计量经济学论文题目：我国财政收入和国民生产总值的关系 姓名：XXX 学号：XXX 专业：XXX 科目：计量经济学
2.13 我国1978~1997年财政收入Y和国民生产总值（GNP）X的统计资料如表1所示（单位：亿元）。 表1 年份财政收入GNP 年份财政收入GNP 1978 1132.26 3624.1 1988 2357.24 14923.3 1979 1146.38 4038.2 1989 2664.90 16917.8 1980 1159.93 4517.8 1990 2937.10 18589.4 1981 1175.79 4860.3 1991 3149.48 21662.5 1982 1212.33 5301.8 1992 3483.37 26651.9 1983 1366.95 5957.4 1993 4348.95 34560.5 1984 1642.86 7206.7 1994 5218.10 46670.0 1985 2004.82 8989.1 1995 6242.20 57494.9 1986 2122.01 10201.4 1996 7404.99 66850.5 1987 2199.35 11954.5 1997 8651.14 73452.5 （1）建立财政收入的一元线性回归模型，并解释斜率系数的经济含义； （2）若1998年国民生产总值为78017.8亿元，求1998年财政收入的预测值。 答案： （1）利用软件建立一元线性回归模型，运行结果如下：
根据运行结果可知： y=858.48+0.1000x t= (46.02) 2R =0.9916 F=2118 S.E=208.7 其中斜率系数为0.1000，表示国民生产总值（GNP ）与财政收入成正比，财政收入（x ）每增加一个单位，国民生产总值（y ）将增加0.1各单位。 （2）根据回归方程可知， 当x=78017.8时，y=858.48+0.1000 78017.8=78876.28 所以1998年的财政收入预测值为78876.3亿元。 2.15 表3是某类商品销售量Y 与该商品价格1X 和售后服务费用2X 的历史统计资料。 （1）建立Y 关于1X 和2X 的回归模型； （2）对所建立的模型进行统计检验； （3）解释模型估计结果的经济含义。 表3 时期 销售量（万件） 价格（元/件） 售后服务费（万元） 1 55 100 5.5 2 70 90 6.3 3 90 80 7.2 4 100 70 7.0 5 90 70 6.3 6 105 70 7.4 7 80 65 5.6 8 110 60 7.2 9 125 60 7.5 10 115 55 6.9 11 130 55 7.2 12 130 50 6.5 答案： （1）利用软件建立回归模型，运行结果如下： （a ）线性模型
我国税收收入影响因素的实证研究计量经济学
我国税收收入影响因素的实证研究计量经济学
2013.8.27 《计量经济学》期末论文 我国税收收入影响因素的实证研究 姓名：郭瑞 班级：2010国际经济与贸易 1班 学号：1002013023 时间：2012年12月16日
摘要：税收是我们国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。本文通过查阅相关文献以及搜索相关的网站信息对分析我国税收收入影响因素进行一系列的文献综述，并通过Eviews计量经济学软件对税收收入的影响因素包括选取国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数进行分析，得出相关结论并对我国财政收入方面给出一些建议。 关键词：税收收入、国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数、计量分析
目录 引言-------------------------------------------------------------- 5 一、理论综述------------------------------------------------------ 6 （一）文献综述 --------------------------------------------- 6 1.国内生产总值对税收收入的影响----------------------- 6 2.财政收入对税收收入的影响--------------------------- 6 （二）现状分析 --------------------------------------------- 6 二、实证分析------------------------------------------------------ 6 （一）变量选取 --------------------------------------------- 6 （二）数据取得 --------------------------------------------- 7 （三）模型的建立与构造------------------------------------- 10 （四）模型检验 -------------------------------------------- 12 1.经济意义检验-------------------------------------- 12 2.统计检验------------------------------------------ 12 3.计量检验------------------------------------------ 13 （1）多重线性检验 ---------------------------- 13 （2）邹氏检验 -------------------------------- 17 （3）异方差检验 ------------------------------ 19 （4）自相关检验 ------------------------------ 27 （五）模型修正 -------------------------------------------- 29 三、结论分析及政策建议------------------------------------------- 29 （一）结论分析 -------------------------------------------- 29 （二）政策建议 -------------------------------------------- 30 参考文献--------------------------------------------------------- 31
计量经济学论文12篇-精品
中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格
计量经济学题库(超完整版)及答案
2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2 =0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。 13．假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。 某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据 根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程，利用Eivews 软件输出结果为： Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 1.968085 0.135252 14.55127 0.0000 C 0.353191 0.562909 0.627440 0.5444 R-squared 0.954902 Mean dependent var 8.258333 Adjusted R-squared 0.950392 S.D. dependent var 2.292858 S.E. of regression 0.510684 F-statistic 211.7394 Sum squared resid 2.607979 Prob(F-statistic) 0.000000 问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（） 。 （2）解释回归系数的含义。 （2）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平？ 14．假定有如下的回归结果 t t X Y 4795.06911.2?-= 其中，Y 表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t 表示时间。问： （1）这是一个时间序列回归还是横截面回归？做出回归线。 （2）如何解释截距的意义？它有经济含义吗？如何解释斜率？（3）能否救出真实的总体回归函数？ （4）根据需求的价格弹性定义： Y X ?弹性＝斜率，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗？如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息？ 15．下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的： 1110=∑i Y ，1680 =∑i X ，204200=∑i i Y X ，315400 2=∑ i X ，133300 2 =∑i Y 假定满足所有经典线性回归模型的假设，求0β，1β的估计值； 16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程：
计量经济学论文相关论文总结
计量经济学论文 15130322 张佳伟 GDP与CPI和贷款总额的关系 摘要：众所周知，GDP作为一个比较有说服性的统计指标，可以在一定程度上反映一个国家的经济状况，今天我所要研究的，是GDP和居民消费指数和贷款总额之间的关系。改革开放以来，CPI 涨幅与GDP 增幅经历了几轮波动,1997年之前的几轮经济高增长,物价都出现了明显的高涨幅；1998-2008 GDP连续11 年保持两位数增长,但物价涨幅却保持低位运行,经济运行从高增长高物价向高增长低物价转变,反映了CPI涨幅与GDP 增速相关关系随着改革的深入发展发生了一些变化。另外，贷款总额既然作为一个经济指标，其对于国民生产总值的必然会存在一定的影响，至于这个影响程度的大小，如果要具体形象的反映出来，就必须要借助计量经济学的办法，去分析CPI和贷款额这两者对于国民生产总值GDP的影响。 通过计量经济学的手段可以知道，居民消费指数CPI对于国民生产总值GDP的影响要远远大于贷款总额对于国民生产总值的影响。 下面我们就通过计量经济学的办法对于他们三者之间的关系进行一个形象的测算和研究。 为了确定这三个变量之间的关系，决定运用eviews软件对相关的变量进行分析。确定最为合理的方程以及进行变量的显著性检验、异方差检验和多重共线性检验和自相关检验。（为了更加精确的进行变量之间关系数据的测算，使用了eviews8.0版本进行实证分析）
1、确定变量 我们确定“GDP ”为被解释变量，“CPI ”和“贷款总额”为解释变量。 2、建立模型 Y=0β+1βP+2βX+c （c 为随机扰动项） 3、数据处理 此为1992-2008年度的GDP 、CPI 以及贷款额的数据。 年度 GDP （Y ） 居民消费指数（P ） 贷款额（X ） 1992 26923.5 282 26322.9 1993 35333.9 305.8 32943.1 1994 48197.9 320 39976 1995 60793.7 345.1 50544.1 1996 71176.6 377.6 61156.6 1997 78973 394.6 74914.1 1998 84402.3 417.8 86524.1 1999 89677.1 452.3 93734.3 2000 99214.6 491 99371.1 2001 109655.2 521.2 112315 2002 120332.7 557.6 131294 2003 135822.8 596.9 158996 2004 159878.3 645.3 178198 2005 183217.4 698.2 194690 2006 211923.5 766.4 225347.2 2007 257305.6 849.9 261691 2008 300670 926.4 303468 （数据来自人民网） 4、建立多元回归线性模型 （1）建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对话框“Workfile
计量经济学期末论文中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府支出
分数：______ 计量经济学课程论文 中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府 支出 系别：国贸系 班级：国本五 学号： 2012016533 姓名：张璐 指导老师：岁磊
【提要】人均国内生产总值GDP作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是衡量宏观经济的经济指标之一。本人认为人均GDP具有社会公平和平等的含义，它直接反映了人民的收入和生活水平，而通过研究发现人均GDP的变化与居民消费水平、税收以及政府支出有着莫大的联系，因此，本文选取了1990-2005年的统计数据进行试验和分析。 【关键字】人均GDP、居民消费水平、税收、政府支出 具体数据如下： 图1数据收集 注： Y:人均国内生产总值GDP（平均每年每人）（单位：元） X1：居民消费水平（单位：亿元） X2：国家税收（单位：亿元） X3：政府支出（单位：亿元）
由此，我们可得到Y与X1 、X2、X3的散点图，如下： 图2 Y与X1 图3 Y与X2
图4 Y与X3 由图我们可以发现Y与X1 X2 X3都有比较明显的线形关系，从而建立数学模型： 建立三元线性回归模型： 在eviews7 命令框中输入：LS Y C X1 X2 X3回车 所以我们得到以下结果：Y=-275.7004+0.763471X1+0.330198X2-0.069827X3 在现有的学习中，我们还没有完全掌握单位根检验及协整的方法，所以对模型的平稳性暂时不作考虑。
若不考虑单位根检验，直接用我们在前几章学习的方法进行检验，结果如下： 1.拟合优度：我们由表可知，，修正的可决系数为,这说明模型对样本的拟合很好。 2.F检验：：，给定显著性水平，在F分布表中查出临界值,应拒绝原假设，说明回归方程显著。即居民消费水平、税收和我国政府支出对人均国民生产总值有显著影响。 3.T检验：对于C、X1、X2的系数，t的统计量的绝对值都>2.179,都通过了检验，而X3的系数的t统计量为-2.033472，在df=12、α=0.05的情况下，t统计量应大于2.179，显然X3的系数不能通过T检验。 根据经验判断无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 4.我们对X1 X2 X2进行多重共线性检验，在命令框中输入：COR X1 X2 X3回车得到以下结果： 可以发现X1、X2、X3之间存在高度的线性相关关系。 运用逐步回归法进行修正： 模型的回归结果为： 模型的回归结果为：
计量经济学论文参考题目
计量经济学论文参考题目 本文由论金台论文站工作室整理提供。 中国城镇居民2013年可支配收入分析 中国农业总产值问题的计量分析 中国上市公司现金股利的影响因素分析 在校学生总数变动的多因素分析 GDP与进出口总额的计量分析 有关我国进口商品消费的计量分析 影响我国居民储蓄的相关因素的实证分析 影响我国粮食总产量诸因素分析 影响新股上市定价的因素分析 影响粮食产量的相关因素分析 影响银行卡交易量的因素分析 城市住房均衡价格供求模型 城镇集体单位固定资产投资对国内生产总值的影响分析 城镇人均收入与人均通讯消费分析 江苏省居民消费函数模型 江苏省城镇居民消费模型 江苏省镇居民消费函数模型 影响GDP增长的经济因素分析 影响保费收入的因素分析 影响寿险保费收入的因素分析2 影响江苏省房地产业发展的因素分析 影响我国农业总产值因素的实证分析 影响中国汽车产量的多因素分析 影响人身保险保费收入的重要因素分析 资本结构主要影响因素的再探析 中国经济增长的影响因素实证分析 运用OLS法对参数估计 江苏省城市居民消费函数模型分析 店铺租金的确定 对江苏省房地产市场的实证考察 固定资产投资对江苏省GDP影响分析 固定资产投资的计量经济学模型
关于社会商品零售总额的案例分析 关于封闭式基金价格问题 货币政策与GDP的回归分析. 开放经济下储蓄、投资与贸易余额关系的研究 农业总产值分析 农民收入影响因素研究 外商直接投资FDI与国有企业改革的互动分析 旅游经济分析 我国财政收入与部分支出结构 美国居民消费与可支配收入关系的实证分析 四川省居民消费结构计量分析 我国居民消费增长模型 我国居民消费的因素分析 我国国内债务规模的多元线性分析 我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析 我国国债发行规模影响因素的分析 我国利用外资与GDP关系我国人均GDP与消费的计量分析我国外汇储备及其影响因素的分析 我国涉外旅游业收入的实证分析 西方消费理论在中国的实证分析 我国私人汽车拥有量分析 影响GDP的因素分析 中国股票内在价值影响因素的实证分析 政府对公共卫生事业的投 中国粮食总产量多因素分析 江苏省城乡居民储蓄存款的计量模型分析 中国对美国进口总额的分析 关于农民人均纯收入的计量经济模型 对江苏省种植业收入模型的初步探索 计量经济学消费——收入模型分析 城镇居民消费水平影响因素浅析 江苏省人力资本存量的现状分析 农民人均收入影响因素分析 浅析我国城市化的影响因素 加工工业产品出厂价格多因素分析
计量经济学期末论文 )
哈尔滨商业大学计量经济学期末考试 实验报告 姓名：张彦琛 专业班级：数学与应用数学01班 学号： 提交日期： 2015-10-31
影响我国财政收入的因素分析 一研究背景和研究目的 1.1研究背景 财政作为一国政府的活动,是政府职能的具体体现,主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。财政收入是政府部门的公共收入,是国民收入分配中用于保证政府行使其公共职能、实施公共政策以及提供公共服务的资金需求。财政收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。因此,研究财政收入的增长就显得尤为必要。研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。大多数相关的研究文献中都把总税收、国内生产总值这两个指标作为影响财政收入的基本因素,还有一些文献中也提出了其他一些变量, 比如其他收入、经济发展水平等。影响财政收入的因素众多复杂, 但是通过研究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财政支出、国内生产总值、就业人数、税收收入等。 （1）财政收入：是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而抽泣的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。财政就是为了满足社会公共需要，弥补市场失灵，以国家为主体参与的社会产品分配活动。它既是政府的集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。 （2）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。 （3）财政支出：通常是指国家为实现其各种职能，由财政部门按照预算计划，将国家集中的财政资金向有关部门和方面进行支付的活动，因此也称预算支出。 财政支出与财政收入一起构成财政分配的完整体系，财政支出是财政收入的归宿，它反映了政府政策的选择，体现了政府活动的方向和范围。所以，
计量经济学论文
计量经济学论文影响粮食产量的因素分析 ：易士桢 班级：金融1502 学号：20153035
影响粮食产量的因素分析 我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。 本文严格按照计量经济分析方法,以1996-2015年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。 一、模型的建立 以Y i=粮食产量、X1=粮食播种面积、X2=农用化肥施用量、 X3=农用机械总动力、 X4=农、林、牧、渔业劳动力、 X5=耕地灌溉面积，设定Y i=c+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+u i 理论模型。 由经济规律知β1、β2、β3、β4、β5都应大于零。 二、数据的收集（资料来源于中国各年统计年鉴） 三、模型的参数估计 利用Eviews8得到结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 06/01/17 Time: 20:10 Sample: 1996 2015 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -66773.87 37106.01 -1.799543 0.0935 X1 0.790068 0.119139 6.631499 0.0000 X2 1.768843 8.059923 0.219462 0.8295 X3 -0.028692 0.338671 -0.084720 0.9337 X4 -0.087017 0.051349 -1.694614 0.1123 X5 0.477765 0.663745 0.719802 0.4835 R-squared 0.976250 Mean dependent var 51861.43 Adjusted R-squared 0.967768 S.D. dependent var 5548.066 S.E. of regression 996.0571 Akaike info criterion 16.88881 Sum squared resid 13889816 Schwarz criterion 17.18753 Log likelihood -162.8881 Hannan-Quinn criter. 16.94712 F-statistic 115.0958 Durbin-Watson stat 1.811852 Prob(F-statistic) 0.000000 由此数据看出，可决系数和修正可决系数为0.976250和0.967768，F的检验值为115.0958，明显显著，拟合效果还可以。但当a=0.05时，t a/2(n-k-1)=2.1448，说明X2与X5的t检验 不显著，而且X3与X4系数的符号与经济解释相反，可能存在多重共线性。 四、模型的检验 （一）Ⅰ、检验多重共线性（利用相关系数矩阵法） Covariance Analysis: Ordinary Date: 06/01/17 Time: 20:27 Sample: 1996 2015 Included observations: 20 Covariance
计量经济学论文-我国税收收入影响因素的实证研究
我国税收收入影响因素的实证研究 摘要：税收是我们国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。本文通过查阅相关文献以及搜索相关的网站信息对分析我国税收收入影响因素进行一系列的文献综述，并通过Eviews计量经济学软件对税收收入的影响因素包括选取国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数进行分析，得出相关结论并对我国财政收入方面给出一些建议。 关键词：税收收入、国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数、计量分析引言: 自1985年实行的利改税的税改以来，税收占财政收入的比重逐年上升，90年代已高达96%。而1994年实施的全面税制改革又使得税收收入有了新的变化。税收组织财政收入、调控经济运行和监督经济活动职能的发挥，成为国家非常关心的问题。 从进入新世纪，我国的经济发展面临着巨大的机遇和挑战。在新经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅猛，全球经济发展一体化日渐深入，中国成功加入WTO。新形势下的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有聚财与调控的功能，因而它在实现经济发展的过程中将发挥非常重要的作用，研究税收收入的影响因素对我国有着重要的意义。 一、理论综述 高淑红在《我国税收收入的影响因素分析》一文中运用多重共线性检验和加权最小二乘估计法等计量经济学检验方法对税收收入与其影响因素做了相关计量分析，得出了以下分析结果与结论： 1.国内生产总值对税收收入的影响
国内生产总值与税收收入成正相关。这表明，国内生产总值的增加会带来税收的增加。正如前面所述，经济是税收收入的源泉，税收的增长离不开经济的增长，税收收入受经济发展的影响，而国内生产总值在很大程度上就反映我国的经济的发展状况。 2.财政收入对税收收入的影响 税收收入与财政支出显著的正相关。这表明，随着财政支出的增加，税收收入也会相应的增加，而且，其系数为0.7009，远高于国内生产总值的系数。估计其原因，因为国家跟政府为了拉动经济增长，常常实施加大财政支出力度，从而使经济得到发展，各项税收相应的都有所增加，进而增加了税收的总收入。 二、实证分析 （一）变量选取 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。 Y—税收收入（亿元） X1—国内生产总值（亿元） X2—国家财政支出（亿元） X3—商品零售价格指数（以1986年为基期100） （二）数据取得 以下数据来源于《中国统计年鉴》，单位均为亿元。
2015计量经济学课程论文设计
xxx学院 课程论文 论文题目: 分析市产业结构对经济增长的影响 系 (室）： 专业班级： 小组成员： 指导教师： 完成日期：2015年12月13日
分析市产业结构对经济增长的影响 摘要 市近年来随着经济迅猛发展，经济实力不断增强。经济发展以经济增长为前提，而经济增长与产业结构变动有着密不可分的关系。在一定条件下，产业结构变动是经济增长的基础，是促进经济增长的主要因素。强调产业结构的转变也是当前经济增长的发展要求。本文采用1985年至2014年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用Eviews软件，建立计量经济学模型，研究三大产业的增长对市经济增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进市经济可持续发展的重要意义。 关键词：经济增长、产业结构、回归分析、模型检验
绪论 (1) （一）问题的提出及研究意义 (1) 1．问题的提出 (1) 2．研究意义 (1) （二）研究思路 (1) 一、市经济现状 (2) 二、数据收集及模型设定 (2) （一）数据收集与处理 (2) （二）模型的设定 (4) 三、模型参数估计 (4) 四、模型检验 (5) （一）经济意义检验 (5) （二）统计检验 (6) 1．拟合优度检验 (6) 2．F检验 (6) 3．t检验 (6) （三）计量经济学检验 (6) 1．解释变量间的多重共线性检验 (6) 2．自相关性检验 (7) 3．异方差性经验 (7) 五、根据数据进行对GDP的影响分析 (8) 六、对策建议 (9) （一）转变经济发展方式，推动产业优化升级 (9) （二）加大对农业的投入，调整农业部产业结构 (9) （三）坚持走新兴工业化道路 (9) （四）积极推进服务业发展及转型 (10) （五）注重发挥市场机制的作用 (10) 参考文献 (11)
如何快速写出计量经济学的论文
当初一个舍友来自西部地区，从没学过计量（OLS都没学过）。但毕业论文老板要求用数据说话，发愁。我于心不忍，告诉她：我每天晚上自习回来，睡觉前花10分钟给你讲解一下STATA的操作和出来的各项结果意义。第一天，我讲了OLS。画了一张散点图和一根直线，用了1分钟就让她完全理解了OLS的精髓，这是用来干啥的。后面9分钟讲解了STATA的操作和OLS的各种变种。结果只一个星期，讲完五种方法（下面会介绍），她信心大增。后来一下子发了好几篇CSSCI，计量做的天花乱坠，让人误以为是一个大师。毕业论文也顺利通过。她说我的方法是当今世界上最快的计量速成法。她说，以后有时间要好好看看计量书，打打基础。我推荐她读伍德里奇的那本现代观点。但她论文发表了好多篇，至今还没看那本书。问其原因：“看了一下OLS，跟你讲的没啥区别，就是多了些推导。那些推导看不看都不影响我用软件。现在没空看，先发论文再说。” 我笑其太浮躁。但后来想想，这种学习方法不一定适合所有人，但或许适合一部分人群。因此有必要写出来让这部分人群都有所收获，不会因为发不了CSSCI而担忧，不会因为毕业论文不会做计量而担忧。因此有了本文。你是不是属于这样的人群？请看下面： 本文的目标人群： 1、不懂计量的人； 2、想学计量却苦于缺乏时间的人； 3、想学计量却看不懂、推导不了那些恐怖矩阵的人，也就是不想看
推导过程，也想发论文的人。 4、不想看计量书，却想写计量论文，发几篇CSSCI，尽快毕业的人。 5、所有想速成的人。 但是目标人群一定要能看懂STATA软件操作手册的人（或者其他软件操作手册）。如果你不认得手册上的字，不要来告诉我。我也不认得。如果你能找到一个懂STATA、EVIEWS的人给你讲解一下，那么你看不懂手册也无所谓。 本文的目标：不看计量推导、不看计量书籍就能发计量论文，而且是大规模批量生产计量论文，甚至是发经济研究和管理世界。 目标能否实现：取决于你能否掌握本黑客教程的内容，能否阅读软件手册。 申明：不是教你如何抄袭作弊，而是教你写计量论文的方法和捷径。目录 一、计量论文的两大要点是什么？ 二、如何判断计量论文的水平高低？ 三、做计量的“大杀器”有哪些？ 四、瞎倒腾计量的秘诀 五、大规模发CSSCI的建议 一、计量论文的两大要点是什么？
计量经济学论文(eviews分析)
我国限额以上餐饮企业营业额的 影响因素分析 班级： 姓名： 学号： 指导老师：
我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析 摘要：本文收集了1999—2009共11年的相关数据，选取餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，且加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。 关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析 一、研究背景 近十年来，投资者进入餐饮企业的数量一直持递增趋势。在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期的时候，他们才会对其进行投资。由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，那么对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就相当的有必要，这有助于投资者作出合理的决策。下面即进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。 二、变量的选取 影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况），但综合考虑后，选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。 1.企业数
本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关2. 城镇居民人均年消费性支出 本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关 3. 全国城镇人口数 本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关4. 公路里程数 本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关三、相关数据：其中营业额（单位：亿元），企业数（单位：个），人均年消费性 支出（单位：元），全国城镇人口数（单位：万人），公路里程数（单位：万公里） 年度 营业额 （Y）企业数（x1） 人均年消费性 支出(x2) 全国城镇人口 数（x3） 公路里程 数（x4） 1999351955932664615.9143748135.2 200040524453508499845906140.3 2001489894341325309.0148064169.8 2002624247150216029.8850212176.5 2003747000059356510.9452376181 200411605000100677182.154283187.1 20051260200099227942.8856212334.5
《我国财政收入影响因素分析》-计量经济学论文(eviews分析)
《我国财政收入影响因素分析》 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 完成时间： 摘要：对我国财政收入影响因素进行了定量分析，建立了数学模型，并提出了提高我国财政收入质量的政策建议。 关键词：财政收入实证分析影响因素 一、引言 财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。宏观调控的首要问题是社会总需求与总供给的平衡问题，实现社会总需求与总供给的平衡，包括总量上的平衡和结构上的平衡两个层次的内容。财政收入的杠杆既可通过增收和减收来发挥总量调控作用，也可通过对不同财政资金缴纳者的财政负担大小的调整，来发挥结构调整的作用。此外，财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局，实现社会财富公平合理分配的主要工具。在我国，财政收入的主体是税收收入。因此，在税收体制及政策不变的情况下，财政收入会随着经济繁荣而增加，随着经济衰退而下降。 我国的财政收入主要包括税收、国有经济收入、债务收入以及其他收入四种形式，因此，财政收入会受到不同因素的影响。从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国
民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。 因此，本文认为财政收入主要受到总税收收入、国内生产总值、其他收入和就业人口总数的影响。 二、预设模型 令财政收入Y（亿元）为被解释变量，总税收收入X1（亿元）、国内生产总值X2（亿元）、其他收入X3（亿元）、就业人口总数为X4（万人）为解释变量，据此建立回归模型。 二、数据收集 从《2010中国统计年鉴》得到1990--2009年每年的财政收入、总税收收入、国内生产总值工、其他收入和就业人口总数的统计数据如下： 财政收入Y 总税收收入X1 国内生产总值X2 其他收入X3 就业人口总数X4 obs 1990 2937.1 2821.86 18667.8 299.53 64749 1991 3149.48 2990.17 21781.5 240.1 65491 1992 3483.37 3296.91 26923.5 265.15 66152 1993 4348.95 4255.3 35333.9 191.04 66808 1994 5218.1 5126.88 48197.9 280.18 67455 1995 6242.2 6038.04 60793.7 396.19 68065 1996 7407.99 6909.82 71176.6 724.66 68950 1997 8651.14 8234.04 78973 682.3 69820 1998 9875.95 9262.8 84402.3 833.3 70637 1999 11444.08 10682.58 89677.1 925.43 71394 2000 13395.23 12581.51 99214.6 944.98 72085 2001 16386.04 15301.38 109655.2 1218.1 73025 2002 18903.64 17636.45 120332.7 1328.74 73740 2003 21715.25 20017.31 135822.8 1691.93 74432 2004 26396.47 24165.68 159878.3 2148.32 75200 2005 31649.29 28778.54 184937.4 2707.83 75825 2006 38760.2 34804.35 216314.4 3683.85 76400 2007 51321.78 45621.97 265810.3 4457.96 76990 2008 61330.35 54223.79 314045.4 5552.46 77480 2009 68518.3 59521.59 340506.9 7215.72 77995 三、模型建立