计量经济学实验报告一

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1、精选优质文档-倾情为你奉上经济与政法学院计量经济学实验报告一班级: 国贸1312班 姓名: 刘 瑞 学号: 实验课程计量经济学实验名称OLS的估计和检验(一元线性回归模型)实验目的和内容1利用SPSS计算OLS估计量2对模型估计结果进行检验。实验步骤1 构建X年全国31个省份的税收函数模型,被解释变量为该地区的税收,解释变量为该地区的国内生产总值。2 将数据导入SPSS中3 求解参数估计值。4 根据模型估计结果检验估计效果和拟合图形。实验成果(系统化研究结果的说明和研究过程介绍,纸张不够可以加页) 一、研究目的和意义我们研究的对象是各地区税收随国内生产总值变化的情况。所以模型的被解释变量Y选定

2、为“各地区的税收收入”。 因为研究的目的是各地区税收随国内生产总值变化的情况,并不是税收在不同时间的变动,所以应选择同一时期各地区税收收入与国内生产总值来建立模型。因此建立的是X年截面数据模型。 其实,税收的来源项目十分庞大,其影响因素很多例如税收与人均收入、经济开放度(用进出口总额占GDP比率来衡量)、经济结构(特别是农业和采矿业产值占GDP比率来衡量)等有关,而人均收入与国内生产总值有关,由此可以推断税收与国内生产总值有很大的关联,选择在统计年鉴中可以获得的“国民生产总值”作为解释变量X。 从某年中国统计年鉴中得到表1的数据:表1 中国各地某年各地区税收Y与国内生产总值GDP的统计资料地

3、区税收(亿元) Y国内生产总值(亿元) GDP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1435.7438.4618.3430.5347.9815.7237.4335.01975.51894.81535.4401.9594281.91308.4625.0434.0410.72415.5282.788.0294.5629.0211.9378.611.7355.5142.143.358.8220.69353.35050.413709.55733.46091.111023.55284.77065.012188.92

4、5741.218780.47364.29249.15500.325965.915012.59230.79200.031084.45955.71223.34122.510505.32741.94741.3342.25465.82702.4783.6889.23523.2作各地区税收(Y)与国内生产总值(GDP)的散点图,如图1:图1 从散点图可以看出各地区税收(Y)与国内生产总值GDP大体呈现为线性关系,所以建立的计量经济模型为如下线性模型: 二、估计参数 假定所建模型及随机扰动项满足古典假定,可以用OLS法估计其参数。运用计算机软件SPSS作计量经济分析十分方便。 利用SPSS作简单线性回归分

5、析的步骤如下: 1、建立工作文件2、输入数据 3、 估计参数 SPSS输出结果如下: 在本例中,参数估计的结果为: (86.070) (0.07) t=(-0.123) (9.591) F=91.992 df=29 三、模型检验1、经济意义检验所估计的参数,说明各地区每年的国内生产总值每相差1亿元,可导致各地区的税收相差0.071亿元。这与现实生活中国内生产总值增加导致税收收入增加的情况相符。2、拟合优度和统计检验用SPSS得出回归模型参数估计结果的同时,已经给出了用于模型检验的相关数据。拟合优度的度量:由表中可以看出,本例中可决系数为0.760,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好,即解释变

6、量“该地区国内生产总值”对被解释变量“该地区税收”的绝大部分差异作出了解释。对回归系数的t检验:针对和,由表2.6中还可以看出,估计的回归系数的标准误差和t值分别为:,;的标准误差和t值分别为:,。取,查t分布表得自由度为的临界值。因为,所以不能拒绝;因为,所以应拒绝。这表明,一地区的国内生产总值对该地的税收有显著影响。 四、回归预测 由表1中可看出,某年中国各地区税收收入除了江浙沪、北京、山东、广东外均在1000亿元以下,各地区税收入差距大。如果某地区国内生产总值在该年达到8500亿元,利用所估计的模型可预测这时该地区的税收收入。可以注意到,这里的预测是利用截面数据模型对被解释变量在不同空间状况的空间预测。根据表7的数据可计算: 当时,取,平均值置信度95%的预测区间为 当 时 即是说,当亿元时,平均值置信度95%的预测区间为(479.40,706.34)亿元。个别值置信度95%的预测区间为: 时 即是说,当亿元时,个别值置信度95%的预测区间为(-48.18,1233.92)亿元。实验结果和收获1 学会OLS方法的估计过程2 掌握了模型的估计和检验方法3 深入了解了税收收入随国内生产总值变化的情况,扩大了思路。专心-专注-专业

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