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《我国财政收入影响因素分析》班级：09财政1班姓名：***学号：************指导教师：***完成时间：2011年12月4日摘要：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：obs 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 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 774802009 68518.3 59521.59 340506.9 7215.72 77995三、模型建立1、散点图分析2、单因素或多变量间关系分析Y X1 X2 X3 X4Y 1 0.9989134611478530.9934790452908040.8770144886795640.983602719841508X1 0.998913461147853 10.9937402677184690.8556377347447820.984935296593492X2 0.9934790452908040.993740267718469 10.8561835802284710.986241165680459X3 0.8770144886795640.8556377347447820.856183580228471 10.810940334650381X4 0.9836027198415080.9849352965934920.9862411656804590.810940334650381 1由散点图分析和变量间关系分析可以看出被解释变量财政收入Y与解释变量总税收收入X1、国内生产总值X2、其他收入X3、就业人口总数X4呈线性关系，因此该回归模型设为：μβββββ+++++=443322110X X X X Y3、 模型预模拟由eviews 做ols 回归得到结果：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/14/11 Time: 17:51 Sample: 1990 2009 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7299.523 1691.814 4.314614 0.0006 X1 1.062802 0.021108 50.34972 0.0000 X2 0.001770 0.004528 0.391007 0.7013 X3 0.873369 0.119806 7.289852 0.0000 X4-0.1159750.026580-4.3631600.0006R-squared 0.999978 Mean dependent var 20556.75 Adjusted R-squared 0.999972 S.D. dependent var 19987.03 S.E. of regression 106.6264 Akaike info criterion 12.38886 Sum squared resid 170537.9 Schwarz criterion 12.63779 Log likelihood -118.8886 F-statistic 166897.9 Durbin-Watson stat1.496517 Prob(F-statistic)0.0000004321115975.0873369.0001770.0062802.1523.7299X X X X Y -+++=(4.314614) ( 50.34972 ) ( 0.391007) ( 7.289852) ( -4.363160)999978.02=R 999972.02=R 9.166897=F 496517.1.=W D四、 模型检验 1.计量经济学意义检验 ⑴多重共线性检验与解决求相关系数矩阵，得到：Correlation MatrixY X1 X2 X3 X4 1 0.998913461147853 0.9934790452908040.8770144886795640.9836027198415080.998913461110.99374026770.85563773470.984935296547853 18469 44782 934920.993479045290804 0.993740267718469 10.8561835802284710.9862411656804590.877014488679564 0.8556377347447820.856183580228471 10.8109403346503810.983602719841508 0.9849352965934920.9862411656804590.810940334650381 1发现模型存在多重共线性。
计量经济学期末课程设计辽宁科技大学工商管理学院级题目：恩格尔系数理论的实证分析—第1页—恩格尔系数理论的实证分析摘要：建议全面建设小康社会的指标体系包括经济方面4项指标、社会方面7项指标、环境方面3项指标、制度方面2项指标。
恩格尔系数是其中一个重要指标。
一般来说，居民收入水平越高，其恩格尔系数越小。
本文选用逐步回归方法定量分析影响城镇居民家庭恩格尔系数的因素，同时进一步研究现在消费中存在的问题。
影响恩格尔系数因素有很多，本文针对我国的城镇民的食物支出总额占消费支出总额的比例即恩格尔系数进行相关因素的分析，并建立计量经济模型，运用Eviews软件对所给数据分别进行了简单多元回归分析、多重共线性分析、异方差分析和自相关分析，最后得出众多因素对我国城镇居民家庭恩格尔系数的影响，从而得出相关的结论。
关键字：恩格尔系数逐步回归方法计量经济学消费支出总额一文献综述20世纪初期，我国民众消费重点是以吃穿等基本生存需求为主；90年代，食品、衣着消费支出比重下降，家用设备支出比重也已大大下降。
改革开发以来，随着中国经济的高速增长，人民是生活也逐渐得到改善，一方面，城镇和农村居民家庭人均可支配收入从1978年的343.4元和133.6元上升到2009年的17174.7元和5153.2元。
另一方面，城镇和农村居民家庭的恩格尔系数也从1978年的57.5%和67.7%下降到了36.5%和41.0%。
可见，人民生活水平总体上表达了由温饱到小康的历史性跨越。
根据联合国粮农组织的标准划分：恩格尔系数在60%以上为贫困，在50%~59%为温饱，在40%~49%为小康，在30%~39%为富裕，30%以下为最富裕。
对于我国目前的恩格尔系数来看，城镇居民基本上实现富裕，而农村居民只能到达小康，而从收入水平上来看，我国仍属于中低收入的国家，和恩格尔系数的分析结果有些出入。
对人民的消费与收入的构分析，恩格尔定律是否能得到实际经济发展的证实？中国人民生活水平的发展水平是否符合恩格尔定律呢？恩格尔系数与国民总收入〔亿元〕、全国城镇居民的卫生总费用〔元〕、全国城镇居民的教育经费情况费用〔元〕、城镇居民的居民消费价格指数〔%〕、城镇平均每户就业面〔%〕、城镇人均储蓄〔元〕存在着什么样的关系呢？这是本项目研究的主要目的。
通货膨胀率影响因素计量分析一．经济理论概述在研读了大量统计和计量资料的基础上，选取了国民生产总值，职工平均工资，全社会固定资产投资总额，失业率解释变量来探究对通货膨胀率的影响，建立通货膨胀率影响因素的计量模型。
这里用居民消费价格指数作为反应通货膨胀率的指标。
（1）一般来说国民生产总值增加会导致通货膨胀率的上升;（2）职工平均工资增加，将导致职工消费的增加，又会导致国民生产总值的增加，两者之前可能会出现较高的相关性，要进行多重共线性检验。
（3）全社会固定资产投资总额对通货膨胀率的影响，可以从两个角度来分析。
第一种是通过分析投资的实质来分析。
投资能形成现实的货币流通量，又增加商品和劳务的产出，促进经济增长增加商品和劳务的供给。
第二种是投资过程会在商品和货币两个市场产生对通货膨胀率的影响。
固定资产投资膨胀会拉动对能源、原料等生产资料的大量需求，引发基础产品价格上涨，进而造成下游产品全面上涨。
固定资产投资会形成大量资金需求，并在国内银行信贷放松的情况下称为可能，引起货币供应量、信贷的超常规增长，造成物价增长。
（4）失业率与通货膨胀率的关系：根据短期菲利普斯曲线，两者是负相关关系，可以用总需求供给解释，在短期中物品与劳务的总需求增加引起物价上涨，产量增加。
产量越多，意味着就业越多，失业率下降，物价上涨引起通货膨胀，因此，总需求变动在短期中使通货膨胀和失业反方向变动。
而在长期菲利普斯曲线中，失业率与通货膨胀无关，失业率为自然失业率。
在长期中，总供给量只取决于它的劳动、资本和自然资源的供给，以及生产技术，因此总供给量不变，就业量不变，失业率不变，为经济摩擦下的自然失业率。
二.相关数据列1列2列3列4列5列6指标名称中国中国中国中国中国就业基本情况(年) CPI(年)城镇非私营单位就业人国内生产总值(年)全社会固定资产投资完成城镇登记失业率CPI平均工资:合计GDP全社会固定资产投资完成单位上年=100元亿元亿元%来源国家统计局国家统计局国家统计局国家统计局国家统计局1981102.50772.004,891.60961.00 3.80 1982102.00798.005,323.401,200.40 3.20 1983102.00826.005,962.701,369.06 2.30 1984102.70974.007,208.101,832.87 1.90 1985109.301,148.009,016.002,543.19 1.80 1986106.501,329.0010,275.203,120.60 2.00 1987107.301,459.0012,058.603,791.69 2.00 1988118.801,747.0015,042.804,753.80 2.00 1989118.001,935.0016,992.304,410.40 2.60 1990103.102,140.0018,667.804,517.00 2.50 1991103.402,340.0021,781.505,594.50 2.30 1992106.402,711.0026,923.488,080.10 2.30 1993114.703,371.0035,333.9213,072.30 2.60 1994124.104,538.0048,197.8617,042.10 2.80 1995117.105,348.0060,793.7320,019.30 2.90 1996108.305,980.0071,176.5922,913.50 3.00 1997102.806,444.0078,973.0324,941.10 3.10 199899.207,446.0084,402.2828,406.20 3.10 199998.608,319.0089,677.0529,854.70 3.10 2000100.409,333.0099,214.5532,917.70 3.10 2001100.7010,834.00109,655.1737,213.50 3.60 200299.2012,373.00120,332.6943,499.90 4.00 2003101.2013,969.00135,822.7655,566.60 4.30 2004103.9015,920.00159,878.3470,477.40 4.20 2005101.8018,200.00184,937.4088,773.60 4.20 2006101.5020,856.00216,314.40109,998.20 4.10 2007104.8024,721.00265,810.30137,323.90 4.00 2008105.9028,898.00314,045.40172,828.40 4.20 200999.3032,244.00340,902.81224,598.80 4.30 2010103.3036,539.00401,512.80278,121.90 4.10 2011105.4041,799.00473,104.00311,485.13 4.10 2012102.6046,769.00519,470.10374,694.74 4.10 2013102.6051,483.00568,845.20446,294.09 4.05三．计量经济模型的建立其中P——CPIY——国民生产总值W——职工平均工资I ——全社会固定资产投资总额U——失业率四、模型的求解和检验利用eviews软件进行计量回归，模型的F值为0.02，在5%的显著性水平下显著，但是发现I和U的t值较小，没有通过在5%的显著性水平下变量的显著性检验。
计量经济学课程案例分析论文本小组案例：影响税收收入的因素摘要：我国经济增长与税收增长之间是正相关的，经济增长是税收增长的源泉，而税收又是国家财政收入的主要来源，国家把税收收入用于经济建设，发展科学、教育、文化、卫生等事业，反过来又促进经济的进一步增长。
关键字：税收国内生产总值财政支出商品零售价格指数一、引言：改革开放以来，随着经济体制的改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大的变化，为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。
二、经济理论分析：影响中国税收收入增长的主要因素可能有：【1】从宏观经济上看经济增长是税收增长的基本源泉【2】社会经济的发展和社会保障等对公共财政提出要求，公共财政的需求可能对当年的税收入可能会有一定的影响。
【3】物价水平。
中国的税制结构以“流转税”为主，以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与物价水平有关。
【4】税收政策因素三、建立模型：以各项税收收入Y作为解释变量以GDP表示经济增长水平以财政支出表示公共财政的需求以商品零售价格指数表示物价水平税收政策因素较难用数量表示，暂时不予考虑模型设定为Y=β1X1+β2X3+β3X3+C其中：Y—各项税收收入（亿元）X1—国内生产总值（亿元）X2—财政支出（亿元）X3—商品零售价格指数（%）四、数据收集：年份x1 x2 x3 y 1978 3645.20 1122.09 100.70 519.28 1979 4062.60 1281.79 102.00 537.82 1980 4545.60 1228.83 106.00 571.70 1981 4891.60 1138.41 102.40 629.89 1982 5323.40 1229.98 101.90 700.02 1983 5962.70 1409.53 101.50 775.59 1984 7208.10 1701.02 102.80 947.35 1985 9016.00 2004.25 108.80 2040.79 1986 10275.20 2204.91 106.00 2090.73 1987 12058.60 2262.18 107.30 2140.36 1988 15042.80 2491.21 118.50 2390.47 1989 16992.30 2823.78 117.80 2727.40 1990 18667.80 3083.59 102.10 2821.86 1991 21781.50 3386.62 102.90 2990.17 1992 26923.50 3742.20 105.40 3296.91 1993 35333.90 4642.30 113.20 4255.30 1994 48197.90 5792.62 121.70 5126.88 1995 60793.70 6823.72 114.80 6038.04 1996 71176.60 7937.55 106.10 6909.82 1997 78973.00 9233.56 100.80 8234.04 1998 84402.30 10798.18 97.40 9262.80 1999 89677.10 13187.67 97.00 10682.58 2000 99214.60 15886.50 98.50 12581.51 2001 109655.20 18902.58 99.20 15301.38 2002 120332.70 22053.15 99.70 17636.45 2003 135822.80 24649.95 99.90 20017.31 2004 159878.30 28486.89 102.80 24165.68 2005 184937.40 33930.28 100.80 28778.54 2006 216314.40 40422.73 101.00 34809.72 2007 265810.30 49781.35 103.80 45621.97 2008 314045.40 62592.66 105.90 54223.79 2009 340902.80 76299.90 98.80 59521.59 2010 401202.00 89874.16 103.10 73210.79回归分析：相关分析Y X1 X2 X3 CY 1 0.99324608842507670.998026452957201-0.2477565308468775X1 0.9932460884250767 10.9902514953708315-0.2712079122261235X2 0.9980264529572010.9902514953708315 1-0.2619643078387446X3 -0.2477565308468775-0.2712079122261235-0.2619643078387446 1C进行相关分析的结果如上，从图中可看出税收收入Y与国内生产总值X1、财政支出X2之间都成高度正相关，这表明利用线性模型解释他们之间的关系是比较合适的。
美股行情对A股的影响性分析——标普500与沪深300相关性分析摘要：本文主要通过分析标准普尔500指数与沪深300指数的相关性，以标普500指数为解释变量，以沪深300指数为被解释变量，利用Eviews软件，使用其中的最小二乘法对其进行线性回归分析，最终得出方程。
并对其进行显著性检验（F，t）、异方差检验、自相关性检验来验证方程的可靠性。
然后解释方程的经济意义，并利用软件对未来指数变动进行预测。
最后在未来几天比较预测结果与实际两个指数的变化情况，验证实际应用情况。
关键词：标普500、沪深300、Eviews、显著性检验、异方差检验、自相关性检验。
一、研究背景1.全球化大环境在经济全球化不断深入发展的今天，全球资本市场，尤其是中美两个超级大国之间的资本流通，早已彼此嵌入，密不可分。
全世界早有不少学者对中美资本流通做了深入研究。
但美国股市发展早于中国十几年，其内部的资金也远远超过中国股市，美国股市的资本流动势必会对中国股市产生一定影响，这种影响不仅体现在情绪面，更反映在指数变动方向上。
2.对外开放资本市场的QFII政策Qualified Foreign Institutional Investor，作为一种过渡性制度安排，QFII制度是在资本项目尚未完全开放的国家和地区，实现有序、稳妥开放证券市场的特殊通道。
外资对中国股市的影响早已不可忽视，而美国市场的变动也一定程度会影响在中国股市外资的操作行为。
所以研究两个指数的变动是很有意义的。
二、数据1.数据选择沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数，这些指数不能用来反映沪深两市的整体情况，而沪深300指数则同时考虑了两市的交易情况，是中国A股市场的“晴雨表”。
标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index，是记录美国500家上市公司的一个股票指数。
与道琼斯指数等其他指数相比，标准普尔500指数包含的公司更多，因此风险更为分散，能够反映更广泛的市场变化。
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摘要：本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，选取餐饮企业数量、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。
利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，并加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，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不断增加。
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时，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，对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就显得尤为必要，这有助于投资者作出合理的决策。
因此，本文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，本文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、相关数据本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，包括营业额（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）以及公路里程数（单位：万公里）。
中国储蓄存款总额（Y,亿元）与GDP （元）数据如下表。
表1-1数据来源：《中国统计年鉴》年图1-1解:、估计一元线性回归模型由经济理论知，储蓄存款总额受GDP影响，当GDFP增加时，储蓄存款总额也随着增加，他们之间具有正向的同步变动趋势。
储蓄存款总额除受GDP影响之外, 还受到其他一些变量的影响及随机因素的影响，将其他变量及随机因素的影响均并到随机变量U中，根据X与丫的样本数据，作X与丫之间的散点图可以看出，他们的变化趋势是线性的，由此建立中国储蓄存款总额丫与GDF之间的一员线性回归模型。
由表1-1中样本观测数据，样本回归模型为用Eviews软件估计结果:Dependent Variable: 丫Method: Least SquaresDate: 12/14/14 Time: 10:41Sample: 1978 2012Included observations: 35R-squared 0.995724 Mean dependent var 78882.56Adjusted R-squared 0.995595 S.D. dependent var 108096.8S.E. of regression 7174.769 Akaike info criterion 20.64997Sum squared resid 1.70E+09 Schwarz criterion 20.73885Log likelihood -359.3745 Hannan-Quinn criter. 20.68065F-statistic 7684.717 Durbin-Watson stat 1.224720Prob(F-statistic) 0.000000即样本回归方程为:-4.678592 87.66252二、对估计结果做结构分析(1)对回归方程的结构分析0.762529是样本回归方程的斜率，他表示GDP勺边际增长率，说明GDP每增加1元，将有0.762529用于储蓄；-7304.294是样本回归方程的截距，他表示不受GDP影响的自发性储蓄增长。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文分析的重要性不言而喁。
在经济学领域中，计量经济学是一门研究经济现象的学科，通过数学模型和统计分析对经济数据进行量化分析，以揭示经济规律和探寻经济发展规律。
eviews是一个专门用于时间序列分析和计量经济学建模的软件工具，广泛应用于经济学研究和金融领域。
在进行计量经济学论文分析时，首先需要明确研究问题和假设，然后收集相关数据。
随后，利用eviews软件对数据进行清洗和整理，进行描述性统计分析，绘制图表，进行回归分析等。
通过计量经济学方法，可以验证假设、识别变量之间的关系、预测未来趋势等。
举例来说，假设我们要研究某国家的经济增长与通货膨胀之间的关系。
首先，我们收集相关数据，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率等。
然后，利用eviews软件导入数据，进行描述性统计分析，观察数据的分布特征。
接下来，可以进行回归分析，建立经济增长与通货膨胀之间的模型，分析它们之间的关系及影响因素。
在计量经济学论文中，需要注重数据的准确性和分析的科学性。
同时，也需要注意论文的结构和组织，合理安排内容，确保表达清晰，逻辑严谨。
最后，对研究结果进行讨论和总结，提出建议和展望，为相关研究和政策制定提供参考。
综上所述，计量经济学论文分析是一项复杂而重要的研究工作，需要研究者具备扎实的理论基础和专业的技能。
利用eviews软件进行数据分析和建模，可以帮助研究者更好地理解经济现象、揭示规律、做出预测，为经济学研究和实践提供理论支持和决策依据。
愿更多的学者和研究人员投身于计量经济学领域，不断推动学科进步和实践应用，为经济发展和社会进步做出贡献。
我国碳排放量影响因素分析摘要：采用计量经济模型，分析研究能源消耗总量、第一产业总值、出口贸易总额、人均GDP、外商直接投资（FDI）与碳排放量的相关性，得出了源消耗总量、出口贸易总额、第一产业总值与碳排放量有显著相关性，而人均GDP与外商直接投资（FDI）对碳排放量的影响则不显著。
关键词：碳排放量；能源消耗总量；出口贸易总额；第一产业增值；人均GDP一、引言随着气候变暖这一全球问题的逐渐严重化，人类的生存环境和人类社会的生存与发展受到了严重影响。
气候变暖除了自然因素外，更大程度是人类活动造成的，特别是源于化石燃料产生的二氧化碳导致的人为温室气体。
我国作为联合国常任理事国和最大的发展中国家，是能源生产和消费的大国也是碳排放的大国，有责任和义务进行减排。
而要想有效控制碳排放量，了解影响碳排放的因素就显得尤为重要。
二、文献综述随着气候变化的影响，国内外学者对碳排放的影响因素研究也逐渐增多。
Shafik和Bandy0padhyay(1992)对149个国家1960—1990年数据研究发现：碳排放量与人均收入呈现正向相关关系。
Birdsall(1992)认为人口增长对温室气体排放产生的影响存在两种方式：一是较多的人口对能源需求会越来越多，因此能源消费产生的温室气体排放越来越多；二是快速的人口增长导致森林破坏，改变土地利用方式，这些都导致了温室气体排放量的增加。
Wu等（2005）[5]利用LMDI方法从供给和需求的角度，研究了1980-2002年碳排放的变化，他们认为1996年以前主要是能源需求方的经济发展规模、能源结构及能源强度推动了中国碳排放的变化，而1996-2000年能源终端利用和转化部门能源效率的提高是中国碳排放量下降的主要原因。
由Taylor和Copeland(1994)提出的“污染避难所假说”，认为国家的环境管制降低了国内污染企业的竞争力，导致产业的转移，污染密集型企业会从环境成本内部化程度高的国家向低的国家迁移，从而使实施较低环境标准的国家成为污染密集型产业的避难所。
一、背景分析2009年国民经济继续朝着宏观调控预期方向发展，总体保持了平稳较快的运行状态，国际贸易迅速发展，外汇储备再创新高，人民币汇率升值仍然保持一个较高的预期。
汇率受到诸多方面的影响，其变动原因较为复杂。
很明显，汇率首先受到一国外汇储备的制约。
汇率是不同货币之间的比率关系，而外汇储备是一个国家拥有的非本国货币的金额。
2009年6月，我国外汇储备已经超过2.1万亿美元。
如此庞大的外汇储备导致人民币升值的压力进一步加大。
在外汇储备不断增加的情况下，流通中的货币量也在增加，央行不得不发行更多的人民币来兑换贸易或投资中得到的外汇。
利益方面，在经济起飞过程中汇率升值的问题是肯定会出现的，汇率和人均GDP之间的影响非常之大.。
如韩国,台湾与日本,以起飞过程中汇率都升值了一倍以上.而韩国从2000年到两面仅仅七年时间,汇率就涨了四成.而日本仅在1987年日元的汇率就涨了差不多100%.但中国呢则非常奇怪,在经济起飞的前二十年,1980-1996,中国的汇率不但不升,反而贬值了560%.1996的时候,中国经济已经高速增长了二十年,按日本四小龙的经验,货币已经开始一倍两倍地大幅升值了,但中国人民币却不动如山的稳定了十年,直到2005.而2005到现在,人民币虽然开始了升值,却依然是虫子爬行般地升值.而如果从1980年算起综合起来看,人民币在1980-2007年期间,不但没有升值,反而贬了了差不多500%.这都说明，人民币升值压力加大。
不管中国有何感觉，鉴于此次危机的严重程度，实际上针对中国出口的保护主义力度并不是很大。
其次，中国低汇率的政策相当于提供出口补贴和以统一的税率征收关税，换句话说，带有保护主义色彩。
第三，截至今年9月，中国已积累了2.273万亿美元的外汇储备，由此压低人民币汇率，达到世界经济史上从未曾见的水平。
尽管中国的经济增长率和经常账户盈余居世界之首，但中国的实际汇率不高于1998年初的水平，过去7个月，人民币已累计贬值12%。
实验一计量经济学软件EViews一、计量经济学软件EViews的使用实验目的：熟悉EViews软件的基本使用功能。
实验要求：快速熟悉描述统计和线性回归分析。
实验原理：软件使用。
实验数据：1978-2005年广东省消费和国内生产总值统计数据。
实验步骤：（一）启动EViews软件进入Windows以后，双击桌面EViews6图标启动EViews，进入EViews窗口。
EViews的四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式（1与2相结合）；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。
（二）创建工作文件假定我们要研究广东省消费水平与国内生产总值（支出法）之间的关系，收集了1978—2005年28年的样本资料（表1-1），消费额记作XF（亿元），国内生产总值记作GDP（亿元）。
根据资料建立消费函数。
进入EViews后的第一件工作，通常应由创建工作文件开始。
只有建立（新建或调入原有）工作文件，EViews才允许用户输入，开始进行数据处理。
建立工作文件的方法是点击File/New/Workfile。
选择新建对象的类型为工作文件。
选择数据类型和起止日期，并在对话框中提供必要的信息：适当的时间频率（年、季度、月度、周、日）；最早日期和最晚日期。
开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日期，以后还可以对这些设置进行修改。
非时间序列提供最大观察个数。
建立工作文件对话框如图1-2所示，按OK确认，得新建工作文件窗口（图1-3）。
表1-1图1-2工作文件窗口是EViews的子窗口。
它也有标题栏、控制栏、控制按钮。
标题栏指明窗口的类型是Workfile、工作文件名和存储路径。
标题栏下是工作文件窗口的工具条。
工具条上是一些按钮。
图1-3View —观察按钮；Proc —过程按钮；Save —保存工作文件；Show —显示序列数据；Fetch —读取序列；Store —存储序列；Delete —删除对象；Genr —生成新的序列；Sample —设置观察值的样本区间。
计量经济学上机作业学院：班级：学号：姓名：影响我国城镇居民消费支出的相关因素分析一、引言随着我国经济的快速增长，人们的收入状况有了很大改善，消费支出也随之上升。
但由于近两年来的通货膨胀状况的出现，CPI 的上涨，居民的生活质量也难免有所下降。
一个国家居民的消费状况从侧面反映了该国的整体经济水平以及社会福利的大小，体现着一个国家的质量。
现实中有许多因素影响着居民的消费水平，如收入水平、商品价格水平、消费者偏好、价格水平、GDP 等等。
但由于样本数据的可收集性及我国现在的经济状况，我就仅从以下几个因素着手分析。
从居民角度来看，居民的储蓄存款、个人可支配收入以及个人所得税的多少都影响着其消费性支出的高低；而从整个社会经济环境来看，国内价格指数和生产总值同样影响着居民的消费支出。
二、预设模型以上因素对居民消费支出的影响可通过计量经济学模型来分析，预设模型为Y=μββββββ++++++55443322110X X X X X ,其中Y 代表消费性支出，X1代表储蓄存款，X2代表可支配收入，X3代表个人所得税，X4代表价格指数，X5代表生产总值，由于存在其它不确定因素的影响增添μ随机误差项。
三、数据收集中国统计局2010年统计年鉴中各地区数据如下：四、模型的初步建立运用EViews5.0软件，分别作出被解释变量Y与各变量间的散点图：由被解释变量Y与各变量建的散点图观察可知Y并不是与每个解释变量间都呈明显的线性关系。
运用EViews5.0软件对表1中的数据进行OLS回归分析：可得到回归结果：Ŷ=5925.291–0.001X1+ 0.536X2+ 12.916X3–33.411X4–0.029X5 （0.4244）（-0.0118）（7.8010）（1.7961）（-0.2456）（-0.6328）R²=0.953617 D.W.=1.798101 F=102.7972从经济学角度看：X5系数为负不符合经济学意义，但它应该是一定程度上的决定变量，所以暂不排除；从统计学角度来看：R²，F值都比较高，X1，X4，X5的t统计量不显著可能存在多重共线性。
计量经济学论文e v i e w s 分析计量经济作业The document was prepared on January 2, 2021我国旅游收入的计量分析一、经济理论陈述在研读了大量统计和计量资料的基础上,选择了三个大方面进行研究,既包括旅游人数,人均旅游花费和基本交通建设.其中,在旅游人数这个解释变量的划分上,我们考虑到随着全球经济一体化的发展,越来越多的外国游客来中国旅游消费.中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场,尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同,但从国际服务贸易的角度出发,我们在做变量选择时,运用国际营销的知识进行市场细分,划分了国际和国内两个市场.这样,在旅游人数这个解释变量的最终确定上,我们选择了2X国内旅游人数,3X入境旅游人数.这点选择除了理论支持外,在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影.所以,我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验.另外,对于人均旅游花费,我们在进行市场细分时,没有延续前两个变量的选择模式,有几个原因.首先,外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计.我们在花大力气收集数据后,仍然没有比较权威的统计数据资料.其次,随着国家对农业的不断重视和扶持,我国农业有了长足发展.农村居民纯收入增加,用于旅游的花费也有所上升.而且鉴于农村人口较多,前面的市场细分也不够细化,在这个解释变量的确定上,我们选择农村人均旅游花费,既是从我国基本国情出发,也是对第一步研究分析的补充.所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费.旅游发展除了对消费者市场的划分研究,还应考虑到该产业的基础硬件设施.在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手.在我国,交通一般分布为公路,铁路,航班,航船等.由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上,为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题,我们只选取了前二者.即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量.其中,考虑到我国旅游业不断发展过程中,高速公路的修建也不断增多,在6X的确定过程中,我们已经将其拟合,尽量保证解释变量的完整和真实.二、相关数据三、计量经济模型的建立Ｙ＝ｃ１＋ｃ２Ｘ２＋ｃ３Ｘ３＋ｃ４Ｘ４＋ｃ５Ｘ５＋ｃ６Ｘ６＋Ｕ我们建立了下述的一般模型：其中Ｙ——1994-2003年各年全国旅游收入Ｃ１——待定参数X——国内旅游人数万人2X——入境旅游人数万人3X——城镇居民人均旅游花费元4X——农村居民人均旅游花费元5X——公路长度含高速万公里6X——铁路长度万公里7Ｕ——随即扰动项四、模型的求解和检验利用Eviews软件,采用以上数据对该模型进行OLS回归,结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 01:56Sample: 1994 2003Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX2X3X4X5X6X7R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat ProbF-statistic由此可见,该模型可决系数很高,F检验显着,但是2X、6X、7X的系数t检验不显着,且7X的系数符号不符合经济意义,说明存在严重的多重共线性.所以进行以下修正：〈一〉．计量方法检验及修正多重共线性的检验：首先对Y进行各个解释变量的逐步回归, 由最小二乘法,结合经济意义和统计检验得出拟合效果最好的两个解释变量如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 02:00Sample: 1994 2003Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX4X5R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat ProbF-statistic继续采用逐步回归法将其余解释变量代入,得出拟合效果最好的三个解释变量,结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 02:01Sample: 1994 2003Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX2X4X5R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat ProbF-statistic以上模型估计效果最好,继续逐步回归得到以下结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 02:40Sample: 1994 2003Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX2X3X4X5R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat ProbF-statistic各项拟合效果都较好.虽然2X的t检验不是很显着,但考虑到其经济意义在模型中的重要地位,暂时保留.继续引入6X.Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 02:41Sample: 1994 2003Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX2X3X4X5X6R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat ProbF-statistic根据以上回归结果可得,6X的引入使得模型中2X、6X的t检验均不显着,再考察二者的相关系数为,说明2X、6X高度相关,模型产生了多重共线性,因此将6X去掉.再将7X代入检验.Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 02:42Sample: 1994 2003Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX2X3X4X5X7R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat ProbF-statisticX的系数为负,与经济意义相悖,因此也去掉.由此确定带入模型的解7释变量为2X、3X、4X、5X.异方差性的检验：再对模型的异方差性进行检验：鉴于我们的样本资料是时间序列数据,选用ARCH检验.ARCH Test:F-statistic ProbabilityObsR-squared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 02:43Sample adjusted: 1995 2003Included observations: 9 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CRESID^2-1R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid +08 Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat ProbF-statistic这里ObsR-squared为,P=>所以接受0H,表明模型中随机误差项不存在异方差.再考虑P=3的情况：ARCH Test:F-statistic ProbabilityObsR-squared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 02:46Sample adjusted: 1997 2003Included observations: 7 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CRESID^2-1RESID^2-2RESID^2-3R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid +08 Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat ProbF-statistic这里ObsR-squared为,P=>.所以仍然接受0H,表明模型中随机误差项不存在异方差.自相关性的检验：随机扰动项可能存在一阶负自相关.借助残差项和其一阶滞后项的二维坐标图进一步分析：由图示可看出,残差项和其一阶滞后项显然存在负自相关,然后利用对数线形回归修正自相关性,得到相应结果如下：Dependent Variable: LOGYMethod: Least SquaresDate: 12/23/10 Time: 02:52Sample: 1994 2003Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CLOGX2LOGX3LOGX4LOGX5R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat ProbF-statistic从估计的结果看,DW=,说明修正后有了明显好转,随机扰动项几乎不存在一阶自相关.我们进行了一系列检验和修正后的最终结果如下：2R= 2R= F=五、经济意义解释C3和C3分别衡量我国旅游收入国内和入境旅游人数的弹性,也就是表示当旅游人数每变动百分之一时,平均来说,旅游收入变动的百分比.这里要特别注意,例如1998年国内旅游人数为69450万人,入境旅游人数为万人,则国内旅游人数每增加1%,即增加万人,国内旅游收入增加%,而入境旅游人数每增加1%,即增加万人,国内旅游收入增加%.C4和C5分别衡量我国旅游收入我国城镇居民和农村居民人均旅游花费的弹性,也就表示当人均花费每变动百分之一时,平均来说,旅游收入变动的百分比.城镇居民人均旅游花费每增加1%,国内旅游收入增加%；农村居民人均旅游花费每增加1%,国内旅游收入增加 %.六、政策建议为了促进我国旅游事业的快速发展,我们提出了以下几点建议：1、实施政府主导型旅游发展战略政府主导型旅游发展战略是按照旅游业自身的特点,在以市场为主,合理配置资源的基础上,充分发挥政府的主导作用,促进旅游业更快发展.1建设和完善旅游法制体系,力争旅游法的尽早出台.2提高旅游管理部门的地位,或组织高层次的协调机制,以适应旅游产业大规模和大发展的前景.3中央政府的主导需要相应的资金基础.从1992年起,财政部建立了旅游发展基金,其来源是在出境机场费中加收20元人民币,对旅游业的发展起到了积极的作用.考虑到旅游大发展的需要,多渠道,多形式开辟政府基金来源是必要的.4加大促销投入.长期以来我国促销经费严重缺乏.中央一年所能提供的促销经费不足500万美元,这大大限制了我国对国际旅游市场大面积,深层次的开发,难以产生影响客源流向的招徕效果.从国际上看,为了使自己处在有利的市场竞争地位,每个国家每年都投入相当数量的旅游经费,用于开展旅游对外促销活动.按照世界一般规律,吸引一个国际旅游者平均需要3—5美元的促销经费,而我国尚不足美元,这种状态,显然无法适应国际旅游市场竞争的需要. 因此,在政府主导型战略的实施中加大促销投入是一项重要的工作.2、旅游市场创新旅游经济是特色经济,而特色就需要充分地发扬创新意识,做到人无我有,人有我精,人精我专. 对于旅游市场的开拓,各地旅游开发和建设模式大同小异,无论是山水风景区,历史文化名城,滨海沙滩度假地,还是温泉休养区,大都只是大众旅游市场的共同特征,因此,重复建设的模式正成为旅游开拓市场的通病.随着现代旅游者需求日益成熟,伴随着主题公园等人造景区大规模发展之势,生态旅游由于世界各国重视人和自然共生共存共荣环保概念的强化,以可持续发展为方向的生态旅游正在世界各地呈方兴未艾之势.区域旅游的发展开始以若干不同旅游项目满足相应不同分众市场的开发模式以获得综合整体效益,形成规模经济的发展趋势.3、不同产业匹配发展产业之间相互联系,旅游业的存在不是独立的,在促进旅游业的同时也要加大工业和农业的发展.如我国农业人口占据很大比例,而国内旅游收入的主要来源集中在为数不多的城镇居民上,农村市场还存在很大的空白.可以说,我国的国内旅游市场还没有开发完全,农村市场非常广阔,具有很大潜力,所以发展农业,必然会极大促进我国的旅游事业.。
计量经济学论文eviews自改革开放以来，中国经济高速增长，财政收入也随之增长。
2002年财政收入不足2万亿元，到2006年接近4万亿元，再到2007年上半年突破2.6万亿元，短短5年间中国国家财政收入实现高速增长。
特别是税收收入增长持续高于同期GDP增长，成为推动财政收入增长的主要原因。
目前，我国财政收入的主体是税收收入，其中增值税占比重最大。
然而，财政收入增长过快只是表象，经济过热问题才是最需要担心的。
如果财政收入大幅度增长，远远高于国民收入的增长速度，就会出现一系列问题。
财政收入是国家实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。
财政收入的规模通常是衡量国家经济实力的重要标志，同时也是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。
因此，研究财政收入的增长显得尤为重要。
财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。
同时，一个国家的财政收入规模还受到经济规模等诸多因素的影响。
本文旨在建立财政收入影响因素模型，实证分析影响我国财政收入的主要因素，为如何合理有效地制定我国的财政收入计划提供一些政策性建议。
具体而言，本文将建立财政收入影响因素模型，以2002年至2017年的数据为基础，通过实证分析影响我国财政收入的主要因素。
模型将包括经济增长、税收政策、财政支出、国际贸易等方面的因素。
通过对这些因素的分析，本文将提出一些政策性建议，为我国的财政收入计划制定提供参考。
研究财政收入的影响因素需要考虑一些基本的经济变量。
回归变量的选择是建立回归模型的一个重要问题。
如果遗漏了重要变量，回归方程的效果肯定不会好。
但考虑过多的变量会增加计算量，而且得到的回归方程稳定性也会受到影响，直接影响到回归方程的应用。
通过经济理论对财政收入的解释以及实践观察，财政收入的影响因素主要有税收、国内生产总值、全社会固定资产投资等。
首先，税收具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。
中国股市有效性分析摘要：传统的有效市场理论（Efficient Market Hypothesis，EMH）认为证券价格完全反映了证券的内在价值，证券价格的变动仅受未来的信息影响，信息的变动能够在证券的价格上得到充分及时且准确的反映。
同时，有效市场理论认为，风险中性投资者所组成的一个竞争市场中，证券的内在价值与价格都是服从随机游走规则的，因而未来的证券价格具有不可预测性，但近年来出现了很多理论挑战有效市场假说，均值回归理论就是其中之一，均值回归理论认为，从长期的角度来看，证券价格服从均值回归，也就是长期收益率服从负的相关性。
本文采用时间序列回归方法，对上证指数过去十年的周收益率进行实证验证，证明上证指数具有显著的均值回归特性，为统计套利方法提供了理论依据。
关键词：时间序列；自回归；均值回归；序列相关-稳健推断一、均值回归的由来与发展传统的有效市场理论（Efficient Market Hypothesis，EMH）认为证券价格完全反映了证券的内在价值，证券价格的变动仅受未来的信息影响，信息的变动能够在证券的价格上得到充分及时且准确的反映。
同时，有效市场理论认为，风险中性投资者所组成的一个竞争市场中，证券的内在价值与价格都是服从随机游走规则的，因而未来的证券价格具有不可预测性，投资者只能获得市场平均收益。
萨缪尔森(Samuelson，1957)认为，信息是决定股票价格波动的主要因素，但由于信息是不可预测的，所以股票的未来价格也是不可测的。
法玛（Fama,1965）用间隔天数不同的价格变化来求它们之间的自相关性，得出了1958至1962年期间道·琼斯工业股票的股价变动的自相关系数近似于零，论证了股价是随机游走的，。
自有效市场理论提出以来，该理论一直处于现代金融的主流地位。
但近些年来，尤其是21世纪以来，该理论在理论和实证方面遭遇了前所未有的挑战。
De Bondt和Thaler(1985)[1]第一个对有效市场理论发起了质疑，他们认为股票市场存在着和心理学上类似的过度反应现象，过度反应一般来说是指市场上过分悲观或乐观的心理，过去表现的更好的股票（赢家）被投资者追捧，而过去表现不好的股票（输家）无人理睬。
宏观经济学计量经济学模型eviews实证论文班级：会计0901 学号：20091720125 姓名：许艺瀚【摘要】宏观计量经济学模型是在一国的宏观经济总量水平上,把握和反映经济运动的全面特征,研究宏观经济主要指标间的相互依存关系,用数学的语言描述国民经济和社会再生产过程各环节之间的联系,并可以用以进行宏观经济的结构分析、政策评价、决策研究和发展预测。
本文通过对统计年鉴中的数据进行实证分析，构建关于国民生产总值、居民消费、政府消费和投资总额的联立方程，并对参数进行估计和检验，并分析。
【关键词】联立方程国民生产总值居民消费政府消费投资总额两阶段最小二乘法估计【模型的构建】首先描写包含三个内生变量，即国内生产总值Y,居民消费总额C和投资总额I；3个先决变量，即政府消费G，前期居民消费总额Ct-1和常数项。
根据这些设定,我们分别建立居民消费和投资的方程,完备的结构式模型如下:C t=a0+a1Y t+a2C t-1+μ1tI t=β0+β1Y t+μ2tY t=I t+C t+G t ，t=1978,1979，…，2002易判断，消费方程是恰好识别的方程，投资方程是过渡是别的方程，模型是可以识别的。
对模型进行估计。
有以下数据。
（1）用两阶段最小二乘法估计消费方程用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化式方程，Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/25/11 Time: 19:22Sample (adjusted): 1979 2009Included observations: 31 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 87.15681 68.69478 1.268755 0.2150C01(-1) 0.927200 0.137270 6.754560 0.0000G 0.898030 0.499515 1.797802 0.0830 R-squared 0.996165 Mean dependent var 3869.540Adjusted R-squared 0.995891 S.D. dependent var 4383.683S.E. of regression 280.9951 Akaike info criterion 14.20632Sum squared resid 2210830. Schwarz criterion 14.34509Log likelihood -217.1979 F-statistic 3636.668Durbin-Watson stat 0.707811 Prob(F-statistic) 0.000000得到Ŷt=87.15681+0.927200C t-1+0.898030G t据此计算Ŷ，替换结构方程中的Yt，再用普通最小二乘法估计变换了的结构式方程Dependent Variable: C01Method: Least SquaresDate: 05/25/11 Time: 19:24Sample (adjusted): 1979 2009Included observations: 31 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -125.2910 60.16079 -2.082603 0.0465YF 1.635985 0.361948 4.519941 0.0001C01(-1) -0.791635 0.424566 -1.864573 0.0728R-squared 0.998239 Mean dependent var 3670.504Adjusted R-squared 0.998114 S.D. dependent var 4209.922S.E. of regression 182.8467 Akaike info criterion 13.34694Sum squared resid 936121.9 Schwarz criterion 13.48571Log likelihood -203.8776 F-statistic 7937.790Durbin-Watson stat 1.168426 Prob(F-statistic) 0.000000 得到消费方程的两阶段最小二乘参数估计量为â0=-125.2910â1=1.635985â2=-0.791635比较上述消费方程的3种估计结果，证明这3种方法对于恰好识别的结构方程是等价的。
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选取的自变量有税收收入、GDP、财政支出和零售商品价格指数，利用EVIEWS软件对设定的计量模型进行了参数估计，并对可能出现的问题进行了假设检验，使这个模型尽量完美研究内容：（一）模型形式设定（二）Y，X2 , X3 , X4的趋势图从以上的图可以看出Y与X2和X3均呈线性关系，但Y与X4 不存在线性关系（三）AIC和SC准则在 eviews 中输入LS Y C X2 X3 和 LS Y C X2 X3 X4 ，得到分析结果如下：在以上模拟中： AIC = -0.707778 SC = -0.520952加入X4之后的模型AIC和SC的值均有所减小，由赤池信息准则和施瓦茨准则可知X4应该包含在模型中。
我国限额以上餐饮企业营业额的
影响因素分析
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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
200615736000118228696.5557706345.7 200719072000140709997.4759379358.4 2008259280002252311242.8560667373 2009268640002069412264.5562186386.1四、模型的设定
先查看其散点图：
根据散点图，认为这四个解释变量基本和营业额（Y）呈现线性关系，所以假设模型为：
Y=β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+β4*x4+µ
五、模型的估计
根据相关数据，利用统计软件Eviews5对上述设定的模型进行最小二乘估计，结果如下：
由上述结果，可得初始的模型为：
Y=－3203359+593.3*x1+1835*x2－98.7*x3+3619.2*x4
六、模型的检验
1.拟合优度和模型估计效果检验：
从回归的结果来看，模型拟合较好，Y变化的99.9%可由其他四个变量的变化来解释。
在5%的显著性水平下，F统计量的值为1681.5显著大于其临界值F （4，6）=9.15，即表明模型的线性关系显著成立。
2.回归系数的显著性检验：
给定显著性水平5%，查T分布表得自由度为6的临界值为2.447，X1、X2、x3、x4对应的T统计量分别为7.89、6.12、-1.44、1.17，可以看出只有X1、
X2对应的T统计量的绝对值大于临界值2.447，这说明限额以上餐饮企业的营业额与餐饮企业的数量、
城镇居民人均年消费性支出存在显著的线性相关关系。
但是对于公路里程数和全国城镇人口数这俩个解释变量而言却不存在显著的线性相关关系，这与实际不符，说明模型很可能存在着多重共线性。
3.多重共线性的检验：
⑴由于R^2较大且接近于1，而且F=1681.5>F（4，6）=9.15,故认为餐饮企业营业额与上述解释变量间总体线性关系显著。
但由于其中X3、X4前参数估计值未能通过T检验，而且x3符号的经济意义也不合理，所以认为解释变量间存在多重共线性。
⑵相关系数表：
从上面的相关系数矩阵可看出，各解释变量之间的相关系数很高，证实确实存在多重共线性。
⑶逐步回归法：
①找出最简单的回归形式
Variable X1X2X3X4
Coefficient1245.63253.61291.475147.5
T24.5626.58.467.1
R^20.9850.9870.8880.847
由上述的表图中的Adjusted R-squared的大小可以看出，餐饮企业的营业额（Y）受城镇居民年平均消费性支出（x2）影响最大，因此以x2为基础进行逐步回归。
此时的模型为：
Y=－12535144+3253.6*X2
②逐步回归：
讨论：
a.在初始模型中引入X1,模型的拟合优度提高，且参数符号合理，变量也通过了T检验.
b.在初始模型中引入X3,模型的拟合优度略有提高，但参数符号与经济意义不符，且变量也未通过T检验.
c.在初始模型中引入X4，模型的拟合优度不升反降，且参数符号不合理，变量也未通过T检验.
根据此讨论结果，我们认为x3和x4应该是多余的，所以现暂定模型为：Y=－6772723+604.8*X1+1714.6*x2
为了验证X3和X4确实是多余的，现在我们在x1,X2的基础上再分别引入x3、x4：
讨论：
a.在x1,X2的基础上再引入x3时，拟合优度基本无变化，且其参数的符号不合理，变量也通不过T检验
b.在x1,X2的基础上再引入x4时，拟合优度也是基本无变化，虽其参数符号合理，但其也未能通过T检验
从这次的验证中，即可确定x3和x4是多余的，也就是说模型的多重共线性是由它们俩个变量引起的，因此在该模型中要将这俩个变量予以剔除。
修正多重共线性之后的结果为：
即其模型为：
Y=－6772723+604.8*X1+1714.6*x2
（-8.86）（8.4）（9.1）
R^2=0.999 Adjusted R-squared=0.998 F=3101
D.W=1.46
4、异方差的检验：
对修正多重共线性影响后的新模型进行异方差行的检验，运用white检验，得到如下结果：
根据上图表，可得怀特统计量nR^2=11*0.2997=3.3,该值小于5%显著性水平下，自由度为5的χ^2分布的临界值11.07，因此，此模型不存在异方差。
5、序列相关性的检验：
①先根据上述模型的D.W值对其是否具有序列相关性进行初步判断，根据D.W 检验法可知，当D.W值在﹝d(u),4-d(u)﹞时，则无自相关，由于此模型的容量较小，无法查出具体的d(u)值，但是根据D.W检验上下界表中数据的规律，可知随着样本容量的增大，d(u)值也在不断增大，也就是说该模型的d(u)值应小于样本容量为15，k=2的d(u)值1.36，即该模型的D.W值在﹝1.36,2﹞之间应该是无自相关的，因为此模型的D.W=1.46，所以可以初步判断该模型没有自相关。
②为了确定上述模型确实不存在序列相关性，再对其进行序列相关性的拉格朗日乘数
（LM）检验，检验结果为：
由上表可知LM统计量nR^2=11*0.03=0.33，该值小于5%显著性水平下，自由度为1的χ^2分布的临界值3.84，因此，此模型确实不存在一阶序列相关即自相关。
因此可以得出最终的限额以上餐饮企业营业额的模型：
Y=－6772723+604.8*X1+1714.6*x2
（-8.86）（8.4）（9.1）
R^2=0.999 Adjusted R-squared=0.998 F=3101
D.W=1.46
七、结论
根据上述回归模型可得出以下结论：
（1）、我国限额以上餐饮企业营业额主要受餐饮企业的数量和城镇居民人均年消费性支出的影响，而且均存在正相关的关系。
（2）、城镇居民人均年消费性支出是影响限额以上餐饮企业营业额的最重要的因素，在其他的解释变量不变的情况下，城镇居民的人均年消费性支出每增加或减少一个单位就会使营业额相应的增加或减少1714.6个单位，这说明，餐饮企业的营业额会随着人民生活水平的提高而提高。
（3）、餐饮企业的数量对餐饮企业的营业额也有较强的影响，当餐饮企业数量增加时，全国餐饮企业的营业额会增加。
八、建议
根据上述模型，可以对想要投资餐饮业的人提出一些建议，首先在投资之前要考察一下当地居民的人均年消费性支出，并根据其决定是否要在该地建设餐饮业以及建设餐饮业的级别，然后还要统计一下餐饮企业的数量，虽然说当餐饮企业数量增加时，全国餐饮企业的营业额会增加，但是在一个地区未必如此，如果在当地餐饮企业的数量已达到饱和，那么你再投资即使还有利润空间也会较小。
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