財政收入計量經濟學

Ⅰ 能不能給我一份計量經濟學論文 用eviews分析的 我在網上看到你回答了別人的問題 十分感謝！

一元線性回歸模型的置信區間與預測
多元線性回歸模型的置信區間問題包括參數估計量的置信區間和被解釋變數預測值的置信區間兩個方面，在數理統計學中屬於區間估計問題。所謂區間估計是研究用未知參數的點估計值（從一組樣本觀測值算得的）作為近似值的精確程度和誤差范圍，是一個必須回答的重要問題。

一、參數估計量的置信區間
在前面的課程中，我們已經知道，線性回歸模型的參數估計量 是隨機變數 的函數，即： ，所以它也是隨機變數。在多次重復抽樣中，每次的樣本觀測值不可能完全相同，所以得到的點估計值也不可能相同。現在我們用參數估計量的一個點估計值近似代表參數值，那麼，二者的接近程度如何？以多大的概率達到該接近程度？這就要構造參數的一個區間，以點估計值為中心的一個區間（稱為置信區間），該區間以一定的概率（稱為置信水平）包含該參數。即回答 以何種置信水平位於 之中，以及如何求得a。
在變數的顯著性檢驗中已經知道
(2.5.1)
這就是說，如果給定置信水平 ，從t分布表中查得自由度為(n-k-1)的臨界值 ，那麼t值處在 的概率是 。表示為

即

於是得到：在（ ）的置信水平下 的置信區間是
i=0,1 （2.5.3）
在某例子中，如果給定 ，查表得

從回歸計算中得到
根據（2.5.2）計算得到 的置信區間分別為 和（0.1799,0.2401）
顯然，參數 的置信區間要小。
在實際應用中，我們當然希望置信水平越高越好，置信區間越小越好。如何才能縮小置信區間？從（2.5.3）式中不難看出：（1）增大樣本容量n。在同樣的置信水平下，n越大，從t分布表中查得自由度為（n-k-1）的臨界值 越小；同時，增大樣本容量，在一般情況下可使估計值的標准差 減小，因為式中分母的增大是肯定的，分子並不一定增大。（2）更主要的是提高模型的擬合度，以減小殘差平方和 。設想一種極端情況，如果模型完全擬合樣本觀測值，殘差平方和為0，則置信區間也為0。（3）提高樣本觀測值的分散度。在一般情況下，樣本觀測值越分散，標准差越小。置信水平與置信區間是矛盾的。置信水平越高，在其他情況不變時，臨界值 越大，置信區間越大。如果要求縮小置信區間，在其他情況不變時，就必須降低對置信水平的要求。

二、預測值的置信區間
1、 點預測
計量經濟學模型的一個重要應用是經濟預測。對於模型
，
如果給定樣本以外的解釋變數的觀測值 ，有

因 是前述樣本點以外的解釋變數值，所以 和 是不相關的。引用已有的OLS的估計值，可以得到被解釋變數 的點預測值：
(2.5.4)
但是，嚴格地說，這只是被解釋變數的預測值的估計值，而不是預測值。原因在於兩方面：一是模型中的參數估計量是不確定的，正如上面所說的；二是隨機項的影響。所以，我們得到的僅是預測值的一個估計值，預測值僅以某一個置信水平處於以該估計值為中心的一個區間中。於是，又是一個區間估計問題。
2、 區間預測
如果已經知道實際的預測值 ，那麼預測誤差為

顯然， 是一隨機變數，可以證明

而

因為 由原樣本的OLS估計值求得，而 與原樣本不相關，故有：
，
可以計算出來：
(2.5.5)
(2.5.6)
因 和 均服從正態分布，可利用它們的性質構造統計量，求區間預測值。利用 構造統計量為：

將 用估計值 代入上式，有

這樣，可得顯著性水平 下 的置信區間為
(2.5.7)
(2.5.7)式稱為 的均值區間預測。
同理，利用 構造統計量，有

將 用估計值 代入上式，有：

根據置信區間的原理，得顯著性水平 下 的置信區間：
（2.5.8）
上式稱為 的個值區間預測，顯然，在同樣的 下，個值區間要大於均值區間。(2.5.7)和(2.5.8)也可表述為： 的均值或個值落在置信區間內的概率為 ， 即為預測區間的置信度。或者說，當給定解釋變數值 後，只能得到被解釋變數 或其均值 以 的置信水平處於某區間的結論。
經常聽到這樣的說法，「如果給定解釋變數值，根據模型就可以得到被解釋變數的預測值為……值」。這種說法是不科學的，也是計量經濟學模型無法達到的。如果一定要給出一個具體的預測值，那麼它的置信水平則為0；如果一定要回答解釋變數以100%的置信水平處在什麼區間中，那麼這個區間是∞。
在實際應用中，我們當然也希望置信水平越高越好，置信區間越小越好，以增加預測的實用意義。如何才能縮小置信區間？從（2.5.5）和(2.5.6)式中不難看出：（1）增大樣本容量n。在同樣的置信水平下，n越大，從t分布表中查得自由度為（n-k-1）的臨界值 越小；同時，增大樣本容量，在一般情況下可使 減小，因為式中分母的增大是肯定的，分子並不一定增大。（2）更主要的是提高模型的擬合優度，以減小殘差平方和 。設想一種極端情況，如果模型完全擬合樣本觀測值，殘差平方和為0，則置信區間長度也為0，預測區間就是一點。（3）提高樣本觀測值的分散度。在一般情況下，樣本觀測值越分散，作為分母的 的值越大，致使區間縮小。置信水平與置信區間是矛盾的。置信水平越高，在其他情況不變時，臨界值 越大，置信區間越大。如果要求縮小置信區間，在其他情況不變時，就必須降低對置信水平的要求。

四、一元線性回歸模型參數估計實例
為了幫助讀者理解一元線性回歸模型參數估計的原理，下面以我國國家財政文教科學衛生事業費支出模型為例，不採用計量經濟學應用軟體，用手工計算，進行模型的參數估計。
經分析得到，我國國家財政中用於文教科學衛生事業費的支出，主要由國家財政收入決定，二者之間具有線性關系。於是可以建立如下的模型：

其中， 為第t年國家文教科學衛生事業費支出額（億元）， 為第t年國家財政收入額（億元）， ，為隨機誤差項， 為待估計的參數。選取1991—1997年的數據為樣本，利用（2.2.6）和（2.2.7）的計算公式，分別計算參數估計值。
表2.2.1 有關數據表
年份 ED FI
1991 708 3149 -551 -2351 734 -26 -0.037
1992 793 3483 -466 -2017 804 -11 -0.014
1993 958 4349 -301 -1151 1001 -43 -0.045
1994 1278 5218 19 -282 1196 82 0.064
1995 1467 6242 208 742 1424 43 0.029
1996 1704 7408 445 1908 1685 19 0.011
1997 1904 8651 645 3151 1963 -59 -0.031
有關中間計算結果如下：

由電腦計算的參數估計值為

全部統計結果如下表。
從表中可看出，判定系數 0.99，表示以國家財政收入額來解釋國家文教科學衛生事業費支出額，在1991至1997年間，擬合度相當理想。截距項 的估計值對應的t-統計量為0.47，不能通過顯著性檢驗，即不能推翻 為0的假設；而一次系數 的估計值對應的t-統計量為20.34，不用查表即可知通過顯著性檢驗，即 顯著不為0，因果關系成立。F-統計量的值為413.58，也表示方程系數顯著不為0。

表一：Eviews計算結果

Dependent Variable: ED
Method: Least Squares
Date: 09/21/02 Time: 16:22
Sample: 1991 1997
Included observations: 7
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 30.05237 63.90691 0.470252 0.6580
FI 0.223419 0.010986 20.33659 0.0000
R-squared 0.988055 Mean dependent var 1258.857
Adjusted R-squared 0.985666 S.D. dependent var 459.8972
S.E. of regression 55.06160 Akaike info criterion 11.08974
Sum squared resid 15158.90 Schwarz criterion 11.07428
Log likelihood -36.81408 F-statistic 413.5768
Durbin-Watson stat 1.644626 Prob(F-statistic) 0.000005

表二：不含截距項的Eviews計算結果：

Dependent Variable: ED
Method: Least Squares
Date: 09/21/02 Time: 16:19
Sample: 1991 1997
Included observations: 7
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
FI 0.228304 0.003337 68.40877 0.0000
R-squared 0.987526 Mean dependent var 1258.857
Adjusted R-squared 0.987526 S.D. dependent var 459.8972
S.E. of regression 51.36364 Akaike info criterion 10.84730
Sum squared resid 15829.34 Schwarz criterion 10.83957
Log likelihood -36.96556 Durbin-Watson stat 1.630622

Dependent Variable: LED
Method: Least Squares
Date: 09/21/02 Time: 16:21
Sample: 1991 1997
Included observations: 7
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1.522329 0.383141 -3.973290 0.0106
LFI 1.005563 0.044764 22.46341 0.0000
R-squared 0.990188 Mean dependent var 7.077084
Adjusted R-squared 0.988226 S.D. dependent var 0.382958
S.E. of regression 0.041554 Akaike info criterion -3.288701
Sum squared resid 0.008634 Schwarz criterion -3.304156
Log likelihood 13.51045 F-statistic 504.6048
Durbin-Watson stat 1.930000 Prob(F-statistic) 0.000003

多元線性回歸模型的參數估計實例
例2.3.1 建立中國消費模型。根據消費模型的一般形式，選擇消費總額為被解釋變數，國內生產總值和前一年的消費總額為解釋變數，變數之間關系為簡單線性關系，選取1981年至1996年統計數據為樣本觀測值。樣本觀測值列於表2.3.1中。
表2.3.1 中國消費數據表
年份 消費總額 國內生產總值 前一年消費額 年份 消費總額 國內生產總值 前一年消費額
1981 3309 4901 2976 1989 10556 16466 9360
1982 3638 5489 3309 1990 11362 1832 10556
1983 4021 6076 3638 1991 13146 21280 11362
1984 4694 7164 4021 1992 15952 25864 13146
1985 5773 8792 4694 1993 20182 34501 15952
1986 6542 10133 5773 1994 27216 47111 20182
1987 7451 11784 6542 1995 34529 59405 27216
1988 9360 14704 7451 1996 40172 68498 34529
以y代表消費總額， 代表國內生產總值， 代表前一年消費總額，應用計量經濟分析軟體包TSP6.5中普通最小二乘法估計模型，得到下列結果：
（2.3.13）
（6.83） （32.36） （5.70）

式中各項都是評價估計結果優劣的重要標准，後面將逐一介紹。這里僅討論參數估計值。兩個解釋變數前的參數估計值分別為0.4809和0.1985，都為正數，且都處於0與1之間，常數項的估計值也為正，這些參數估計值的經濟含義是合理的。隨機誤差項的方差的估計值為33739.5。
Oh，如果你是學習好的話肯定會做那麼也就不用提問了，如果你學習不怎麼樣做出來的太好反而會讓老師更加懷疑真實性，一般情況下能過關就OK了，做的太好老師問你了咋辦。所以吧能過關一切都好的

Ⅱ 求高手解答下這道計量經濟學 計算題 謝謝！

1.自相關性指計量經濟模型估計時所產生的誤差項（即隨機誤差項）的各期望值之間存在著相關關系或序列相關。
2.存在一階正向自相關。根據CO法判斷，D.W值小於DL（D.W=0.3474《DL=1.24）
所以存在一階正相關。
3.線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下，用OLS（普通最小二乘法）進行參數估計，會造成以下幾個方面的影響。
從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出，只有在同方差和非自相關性的條件下，OLS估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時，OLS估計仍然是無偏估計，但不再具有有效性。這與存在異方差性時的情況一樣，說明存在其他的參數估計方法，其估計誤差小於OLS估計的誤差；也就是說，對於存在自相關性的模型，應該改用其他方法估計模型中的參數。
a.參數估計值仍是無偏的
b.參數估計值不再具有最小方差性

Ⅲ 求一份計量經濟學實證分析大作業（要用到Eviews軟體)謝謝！！！！！

數據你要自己提供的
我替別人做這類的數據統計分析蠻多的

Ⅳ 影響稅收的幾個因素分析計量經濟學論文

影響國來家財政收入的自因素主要有（1）商品零售價格指數變化的影響最大，其系數估計值為1左右，這說明財政收入增長率和商品零售價格指數變化率之間呈1對1的關系，財政收入超收與商品零售價格指數變化高度相關； （2）財政支出增長率和GDP增長率的系數估計值分別為0.9和0.6左右，這說明基於財政支出預算安排的財政（稅收）收入計劃具有剛性，通常計劃本身安排就比GDP增長速度要高，實際執行時又會超額完成，所以財政支出具有很高的收入彈性，甚至超過GDP的收入彈性很多； （3）全社會商品零售額變化率的系數估計值為0.18左右，全社會固定資產投資額增長率的影響最差，其系數估計值為0.06左右，這說明消費的收入彈性較高，而投資的收入彈性較低; (4) 城鎮居民人均可支配收入和農村居民人均純收入增長率的系數估計值分別為0.15和0.40左右，這說明居民收入越高，消費能力越強，同時意味著其工作積極性越高，創造出的財富越多，這些因素都能帶來財政收入的更快和持續增長。

Ⅳ 關於gdp對財政收入是否有影響的計量經濟學論文

先去統計局收集相關數據才能做數據分析

Ⅵ 計量經濟學問題

②分析回歸結果：根據圖中數據，模型估計的結果寫為：

LNY =-2.755367+0.451234LNX2+0.627133LNX3+0.010136X4

1)擬合優度：由上圖專數據可以得到，可屬決系數可決系數0.987591，

修正的可決系數為0.986159，這說明模型對樣本的擬合很好。

2)F檢驗： 由於F=689.751148>8.63，說明回歸方程顯著，即國內生產總值、財政支出、商品零售價格指數對中國稅收收入有顯著影響。

3）t檢驗： LNX2和LNX3的系數對應t值為3.174831和3.881590，均大於t（15）=2.131，系數都是顯著的，X4的系數對應t值為1.795567，小於t(15)=2.131,說明此系數不顯著的。

③評估參數的經濟意義:

國內生產總值每增加1%，中國稅收收入增加0.451234%。

財政支出每增加1%，中國稅收收入增加0.627133%。

商品零售價格指數每增加1%，中國稅收收入增加0.010136%。

Ⅶ 財政收入與經濟增長的計量經濟學論文，求指導，不會用eviews~~

額，最近美沒，過段時間吧