计量经济学大作业数据

2015-2016年第2学期 计量经济学大作业

论文名称： 中国货币流通量、货款额

学号： 姓名： 专业： 学号： 姓名： 专业： 学号： 姓名： 专业：

和居民消费水平指数分析

选课班级： A05 任课老师： 陶长琪

评语：

教师签名： 批阅日期：

一、摘要

经济与货币流通量是相辅相成密不可分的，经济的发展必然会带来货币流通量的增加，进而也会带来消费的增加。而一个国家贷款额的多少和居民消费水平指数的大小往往能够在某种程度上反映该国家经济的发展水平。因此，经济将货币流通量、

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：

2013-2014年第1学期 计量经济学大作业

论文名称： 我国税收收入的影响因素分析

学号： 0112893 姓名： 黄星鹏 专业： 11计1 学号： 0112886 姓名： 赵泰民 专业： 11计1

选课班级： B01 任课老师： 齐亚伟

评语：

教师签名： 批阅日期：

我国税收收入的影响因素分析

——1978年~2008年

一、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。

关键字：税收收入；影响

学 上 课 学课 程 名指 导 教实 验 主小 组 成

院：__________金融学院_____________ 期： ___ 2011-2012第一学期_________ 称: _______ 金融计量学_____________ 师：_______ _ ______________ 题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 员： 二零一一年十一月二十四日

目录

摘要................................................................ 3 1.引言.............................................................. 3 2.提出问题.......................................................... 3 3.建立模型.......................................................... 4 4.制作散点图...................................

（16）表4是南开大学国际经济研究所1999级研究生考试分数及录取情况数据表（n=97）。变量SCORE：考生考试分数；变量Y：考生录取为1，未录取为0；虚拟变量D1：应届生为1，非应届生为0。 样本 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Y 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 SCORE D1 401 401 392 387 384 379 378 378 376 371 362 362 361 359 358 356 356 355 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 样本 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 Y SCORE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 332 332 332 331 330 328 328 328 321 321 318 318 316 308 308 304 303 303 D1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 样本 67 68 69 70 7

计量经济学作业

第二章

为了初步分析城镇居民家庭平均每百户计算机用户有量（Y）与城镇居民平均每人全年家庭总收入（X）的关系，可以作以X为横坐标，以Y为纵坐标的散点图。

从散点图可以看出各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量随人均总收入变动的数量规律性，可以考虑建立如下简单线性回归模型：

Yt=β1+β2Xt+ut

t=11.9580+0.002873Xt Y

(5.6228) (0.00024) t= (2.1267) (11.9826)

R2=0.8320 F=143.5836 DW=1.656123 n=31

经济意义检验：

1=11.9580，?? 2=0.002873说明城镇居民家庭人均总收入每增加1元，平所估计的参数??

均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002873台，这与预期的经济意义相符。

拟合优度和统计检验

拟合优度的度量：本例中可决系数为0.

计量经济学作业（一）

下表是中国2007年各地区税收和国内生产总值GDP的统计资料。单位：亿元

地区

北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南

税收Y 1435.7 438.4 618.3 430.5 347.9 815.7 237.4 335.0 1975.5 1894.8 1535.4 401.9 594.0 281.9 1308.4 625.0

GDP X 9353.3 5050.4 13709.5 5733.4 6091.1 11023.5 5284.7 7065.0 12188.9 25741.2 18780.4 7364.2 9249.1 5500.3 25965.9 15012.5

地区 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆

税收Y 434.0 410.7 2415.5 282.7 88.0 294.5 629.0 211.9 378.6 11.7 355.5 142.1 43.3 58.8 220.6

GDP X 9230.

一． 一元线性回归：

居民消费模式和消费规模分析

研究的目的要求

居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的

2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。

2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入数据含义如下： 城市居民家庭平均每人每年消费支出(元)Y

城市居民人均年可支配收入(元) X

根据数据在Eviews初步做

一． 一元线性回归：

居民消费模式和消费规模分析

研究的目的要求

居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的

2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。

2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入数据含义如下： 城市居民家庭平均每人每年消费支出(元)Y

城市居民人均年可支配收入(元) X

根据数据在Eviews初步做

计量作业

4.3 下表给出了中国商品进口额Y、国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI。

表4.11 中国商品进口额、国内生产总值、居民消费价格指数 年份 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 商品进口额 (亿元) 1257.8 1498.3 1614.2 2055.1 2199.9 2574.3 3398.7 4443.3 5986.2 9960.1 11048.1 11557.4 11806.5 11626.1 13736.4 18638.8 20159.2 24430.3 34195.6 46435.8 54273.7 63376.9 73284.6 国内生产总值 (亿元) 9016.0 10275.2 12058.6 15042.8 16992.3 18667.8 21781.5 26923.5 35333.9 48197.9 60793.7 71176.6 78973.0 84402.3 89677.1 99214.6 109655.2 12