计量经济学_三元线性回归模型案例分析

一， 数据收集

从《国家统计局》获取以下数据：

年份 财政收入（亿元） 国内生产总值(亿元） Y

X2

1978 519.28 3624.1 1979 537.82 4038.2 1980 571.7 4517.8 1981 629.89 4862.4 1982 700.02 5294.7 1983 775.59 5934.5 1984 947.35 7171 1985 2040.79 8964.4 1986 2090.73 10202.2 1987 2140.36 11962.5 1988 2390.47 14928.3 1989 2727.4 16909.2 1990 2821.86 18547.9 1991 2990.17 21617.8 1992 3296.91 26638.1 1993 4255.3 34636.4 1994 5126.88 46759.4 1995 6038.04 58478.1 1996 6909.82 67884.6 1997 8234.04 74462.6 1998 9262.8 78345.2 1999 10682.58 82067.5 2000 12581.51 89468.1 2001 15301.38 97314.8 2002

17636.45 104790.6

二， 参数估计

财政支出（亿元）X3

1122.09 1281.79 1228.83 1138.41 1229.98 1409.52 1701.02 2004.25 2204.91 2262.18 2491.21 2823.78 3083.59 3386.62 3742.2 4642.3 5792.62 6823.72 7937.55 9233.56 10798.18 13187.67 15886.5 18902.58 22053.15 商品零售价格指数（%)

X4

100.7 102 106 102.4 101.9 101.5 102.8 108.8 106 107.3 118.5 117.8 102.1 102.9 105.4 113.2 121.7 114.8 106.1 100.8 97.4 97 98.5 99.2 98.7

利用eviews软件可以得到Y关于X2的散点图： 可以看出Y和X2成线性相关关系

Y关于X3的散点图：

可以看出Y和X3成线性相关关系

Y关于X1的散点图：

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 01/09/10 Time: 13:16 Sample: 1978 2002 Included observations: 25

Variable C X2 X3 X4

R-squared

Coefficient

-2582.755 0.022067 0.702104 23.98506

Std. Error

940.6119 0.005577 0.033236 8.738296

t-Statistic

-2.745825 3.956633 21.12474 2.744821

Prob.

0.0121 0.0007 0.0000 0.0121

4848.366 4870.971 14.13511 14.33013 2717.254 0.000000

0.997430 Mean dependent var 0.997063 S.D. dependent var 263.9591 Akaike info criterion 1463163. Schwarz criterion -172.6889 F-statistic 0.948521 Prob(F-statistic)

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

模型估计的结果为：

Yi=-2582.755+0.022067X2+0.702104X3+23.98506X4 (940.6119) (0.0056) (0.0332) (8.7383)

t={-2.7458} {3.9567} {21.1247} {2.7449} R2=0.997 R2=0.997 F=2717.254 df=21

三， 相关检验 1.经济意义检验

模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985亿元。 2.统计检验

（1）拟合优度：R2=0.997，修正的可决系数为R2=0.997这说明模型对样本拟合的很好。

（2）F检验：针对H0: β2 =β3=β4=0,给定的显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为K-1=3和n-k=21的临界值Fα（3，21）=3.075.由Eviews得到F=2717.238>3.075,应拒绝原假设H0,说明回归方程显著，即“国内生产总值（GDP）”“财政支出”“商品零售物价指数”联合起来确实对“税收收入”有显著影响。

（3）T检验：分别针对H：βj=0（j=0，2，3，4），给定的显著水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k=21临界值tα/2（n-k）=2.080。由Eviews数据可得，与β0β2β3β4对应的t统计量分别为-2.7458，3.9567，21.1247，2.7449，其绝对值均大于2.080，这说明分别都应

当拒绝H0，也就是说，当其他解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总值(亿元）X2”“财政支出（亿元）X3”“商品零售价格指数（%)X4”分别对被解释变量“税收收入Y”都有显著的影响。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/ti7j.html