数量经济分析论文题目

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liuyanfei0451
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吸血鬼小呆

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2税收的分配职能税收的分配职能简单的来说就是国家在借助政治权利参与社会产品分配的过程中，需要将一部分社会产品或者国民收入转化为国家所有。从整体的角度来看，税收在执行分配职能的过程中主要是将一部分社会产品的所有权和支配权转变为一个新的具有经济单位与个人收入的格局。从国家的角度来看，税收执行分配智能的过程就是国家进行财政收入的过程。根据相关资料可以了解到，一般的分配相比，这种分配职能主要有以下三个特点：(1)税收分配与财产权利之间并没有太大的关系，其主要以国家的政治权利作为主要的分配依据。而且这种分配在筹集资金的过程中没有太大的限制，包含的范围比较广。(2)形成之后的税收收入基本上都归国家的支配和占用，不需要付出任何代价。(3)税收分配是一种强制性的分配，对我国的经济发展也起到了较大的促进作用。税收所执行分配的职能其实就是为了更好的调节国家、经济单位以及个人之间的关系，换句话说就是为了平衡整体利益与局部利益之间的关系。要想确保二者之间关系能够长久的维持下去，一定要保证整体利益不受危害。主要是因为在国家整理利益维护的基础上，才能更好的解决局部之间的利益。不仅如此，也要注重维持局部利益，只有这样才能为维护国家整体利益奠定坚实的基础。3税收的调节职能现实中的每件事情都是在不断的运动的，在不断的运动过程中其也在不断的完善和调节。调节的本质就是使事物能够符合客观客观规律的要求。比如说，吃药解热属于自觉调节的过程，人体出汗散热则属于自发调节的过程，自然界的每件事物都有其该有的规律，税收调节也是这样。税收调节主要是通过对经济活动的调节来对税收进行合理的分配。并且将按照不同分类方式对其进行划分。其中，根据其目的可划分为鼓励性调节和约束性调节。按其范围可将其划分为普通性调节和特殊性调节两种。根据相关资料可以了解到，税收执行调节职能主要有以下三个特点：(1)调节主体的集中性。税收调节主要是由国家来操控的，与某个经济单位或者是个人都没有太大的关系。主要表现在以下三个方面：一是税收调节主要由国家负责；二是调节过程中的各种活动主要是根据国家的意志来确定的；三是调节的相关政策也是由国家来制定的，与其他团体之间没有太大的联系。(2)调节范围的广泛性。税收调节所涉及的范围比较广，在生产、分配、交换以及消费都各个过程中都有其参与。(3)税收的调节方式比较灵活。国家在进行税收调节的过程中，可以采取多种方式对相关的经济情况和政策进行调节。虽然说税收调节的职能是客观的，但但是在不同的国家和地区如何进行税收调节又有较大的差距。造成这种差距的原因有很多，不仅是因为不同地区的经济文化之间的差距，还与不同地区之间统治阶级的意识有着较大的关系。不仅如此，同一个国家在不同的历史时期，也会因为其政治文化的区别而导致国家税收调节方向的不同，当然其税收调节的制度和目的也会因其产生较大的差距。2税收制度的构成要素国家各种税收法令以及征收办法的总称就是税收制度，其中，法律、法规、税收管理以及各种税收管理办法等都属于税收制度的包含范围之内。不仅如此，税收制度也是国家法律有机组成的一部分，对征税主体和纳税主体相关的作用中起着较为重要的作用。不仅是我国，其他国家的税收制度也与其国内的社会制度、经济结构以及经济政策之间有着较为密切的联系。不仅如此，税收制度在不同的历史时期也有一定的不同，每个历史时期的经济、文化、政治以及统治阶级的意识都会有很大的差别，这导致不同历史时期所产生的税收制度也不尽相同。所以说，税收制度在不同的国家、不同的历史时期都会有一定的差距，其也会随一些因素的变化而变化。据调查，这些因素主要是由实体要素和程序要素两方面所组成的。1纳税人什么征税、征多少以及由谁缴纳是每一种税收都会存在的三个问题，从法律上讲，纳税人其实就是课税主体。根据相关资料可以了解到，纳税人既可以是自然人，也可以是法人。所谓的自然人就是指国家的公民或居民。而法人则是指在法律允许的条件下所形成的，能够以自己的名义参加经济活动的组织结构。不仅如此，这部分法人需要对自己的行为承担一定的义务和责任。法定纳税人负有直接缴纳税款的义务。通常情况下，负税人就是所纳税款的实际负担人，纳税人和负税人在本质上并没有太大的差别。但是，在一些特殊的情况下，纳税人可以进行税负转嫁，这时候的纳税人与负税人之间就存在一定的差距了。“扣缴义务人”简单的来说就是国家为了保证财政收入，所采取的一些手段。根据相关资料可以了解到，纳税人和负税人之间的关系是通过税收征纳的关系所改变的，而税收转嫁所引起的纳税人和负税人的分离则是影响了其分配关系。通常所说的税负转嫁就是指纳税人通过一定的渠道或者方式，将相关的税收负担通过一些方式转嫁给别人负担的过程。税负转嫁主要是在日益发展的经济市场以及商品经济发展的前提下所形成的。税收不仅是分配范畴，也是历史范畴。在现在社会上很多经济活动都伴随着税收，这必然会造成税收负担的产生，但是税收却不一定会产生税负转嫁，只有在一定情况下才会造成税负转嫁现象的产生。在自给自足的社会中，大多数的生活会直接从生产领域将物品转换到消费领域，其并不进行市场交换，国家一般不会对商品或商品流转征收课税，这在一定程度上也减少了税负转嫁出现的可能性。随着社会的不断进步和发展，商品交换的范围也逐渐扩大，不同的领域、不同的商品之间都有可能进行商品交换，该过程主要是将商品通过货币进行不同的转化，而且对商品流转额的征税也会随之扩大，在这种条件下，税负转嫁就具备了足够的条件。所以说，能否完成税负转嫁与商品货币发展程度之间存在着较为密切的联系。当商品经济活动有规律的发展时，税负转嫁的发生率就会大大增加。不仅如此，不同的社会制度也会对税负转嫁的产生形式和范围造成一定的影响。如今市场经济影响广泛，纳税人为了最大限度减少自己的应纳税额，以便获得最大的利润。大体有五种基本形式的税负转嫁：首先，是为了实现对税负的转嫁，在销售商品时将其价格进行提高，这种行为被称作前转，又被称作顺转：影响的具体过程是：把交纳的税额放到单位产品的实际生产费用里，这一行为使得税收成为组成生产成本的一个部分，在这一情况下，厂家为了不降低利润，比照税额将价格抬升成为了必然行为。但在价格无法提高的时候，生产费用又不得不提高，逼的一部分厂家不得不退出该领域的生产过程，将资本投入到其他的生产领域，而这一行为的直接后果就是导致产品的生产量直接减少，价格进一步升高。同时，消费者就将直接承受价格升高中的部分税款。再次是为了达到转嫁税负的目的，在收购原材料或企业的劳动力时将价格压低，或者双管齐下，两者方法都采用：这种行为的好处就是即使在产品出厂价格无法改变或者不得不降低的情况下，纳税人也能达到不负担或者减少负担税款的最初目的。再者是即将前转与后转结合起来进行的，其被称作混合转。如果实际的经济情况不允许纳税人用上述任何一种方式转嫁全部的负担税额，这种情况下，纳税人通常会采取混合嫁接的方式。通过这种转嫁方式，当抬高价格或者压低价格的总额超过其直接纳税额度时，还可以获得额外的利润。因为这种方式比其他方式隐蔽性更好，所以在实际作用时往往被更多纳税人采纳。然后是消转，即对已缴纳的税额，纳税人直接选择自己“消化”，即纳税人不选择提高销售价格也不选择压低生产成本。当然，这种方式需要拥有一定的条件，如降低生产成本、产品销量还有扩大的空间等，纳税人可以通过加强经荷管理，深挖内部潜力。由课税商品在生产销售流通过程中获得的额外利润来消除税负。再然后就到了税收资本化：“资本还原”是它的别称，即购买生产要素的人将未来购买的生产要素需要缴纳的税款通过从购人的价格提前扣除（即压低生产要素的购买价格）的方法，向后转嫁给生产要素的销售者这种方式的人大部分是一些可以增值的产品，比如土地、房屋、股票等，税收资本化不同于通常意义上的税收转嫁，通常意义上的税收转嫁是把经济交易每次所得税款，随时通过各种途径进行税款转嫁，而税收资本化则是一次性地将累计应缴纳的税款进行转移，因此它客观意义上是一种特殊的税负后转形式。通过纳税人转嫁税负的基本方法可以得知：税负转嫁必然附带着价格背离价值的运动。不论纳税人是提升价格还是压低价格，或者两者兼之的方式以此达到税负转嫁的目的，其相同之处都是通过价格背离价值部分取得的差额来补偿其应纳税额的同时，税负转嫁不仅需要自由定价的基本条件之外，而且还需要根据经济的景气情况、商品供求关系以及商品自身的特性（比如此商品是否是必需品还是非必需品，是否有代用品和L代用品之间的比价情况）等非主观因素而定，而不能随心所欲。2征税对象课税的目标被叫做征税对象，而国家根据政治、经济的相关需求和征收某种特定税的目的，会明确对哪些产品征税，也同时也会确定征收范围。不同的税种由不同的课税对象和征收范围构成，税率等相关条件不变的情况下。课税对象数量的的变动将直接被征税数额的数量大小决定，这也是它在税收制度中占有举足轻重地位的原因。确定课税对象，首要选定税源。税源是在分配过程中国民经济的各个部门形成的各类收入。它一般表现形式是利润、利息、股息、工资等。税源既可以是直接的课税对象，也可以不是直接的课税对象。举例来说，纳税人的利润所得都是征收所得税，税源和课税对象。针对财产的征税，财产的数量和价值是课税对象，财产所带来的收益和财产所有人的收入是税源。由此不难看出课税对象和税源是两个不同的概念但是既有联系又有区别：这也是为什么在设计税制时，必须依据经济形势的实际情况，注意不断变化的税源，针对课税对象进行适当的选择，并且对税种恰当的选择。课税对象的选择至关重要，如果选择课税对象时不恰当，纳税的作用不仅发挥不了，严重更可能会造成税源萎缩，税收枯竭。之所以课税对象成为了税制中的基本要素，是因为它不但决定了本税种的性质和作用，甚至本税种的名称也由它确定。因为现如今各国的社会制度各不相同，所以在经济结构、自然条件等方面，彼此也有差异，上层建筑进而影响了经济结构，当然，税制结构也是存在差异，对于税种的设置多少，名称设定都大不相同。所以对这些不同的税制和各种各样的税种的研究由此而生，为了研究税收的发展演变过程、税收的负担状况、税收来源的分布等需要从各个不同的角度进行深究，这是为了税收法规的合理性提供相应的依据。因为各人的分析角度不同，所以也会有不同的分类方法，目前有以下几种（1）按课税对象的性质分类什么是对流转额课税呢？它是一种以商品流转额和非商品流转额作为课税对象，在流转环节进行征收的税。在我国，目前所征收的消费税、增值税、营业税、关税等全都属于对流转额课税，其具有与商品经济密切联系、以商品的生产与交换为前提的特点。而结合这些特点，就可以很轻易的发现，对流转额课税的税制在制订的过程中，需要参考客观商品经济的情况，从决定要征税的商品类别、商品流通环节、征税时的税率等等，其收到商品经济的很大影响。然后，流转额在对流转额课税的税额大小起到决定作用，二者是正相关的关系，且对流转额课税这一税负在自由运行的市场经济现状下能够轻易的实现转嫁。对流转额课税有这很多好处，它对国家进行资金的积累有着很大的帮助，其计税时将流转额当做基础，就算企业的成本发生了变化，税额也能保持稳定，从而使国家的财政收入更加具有稳定性，所以说其具有稳定财政的作用。什么是对收益额征税呢？它是一种将纳税人的净收入作为征税对象，即对其收益额开征的一种税。收益额体现在不同主体上，其名称也各不相同，其中，应缴纳税款的各种收入是个人的收益额，利润所得额是企业的收益额，而企业所得税和外商投资企业所得税、个人所得税、农业税等是我国目前实行的对收益课税。而对收益课税与对流转额课税有着很多的不同点，这也是它所具有的特点，第一，对收益额课税时，由于国家在制订税率时，参考了纳税人所具有的负担能力和国家财政的需要，在对待不同企业时，按照“多得多征，少得少征，不得不征”的远的来进行收益额征税，因此有没有收益和收益多不多就对税收收入产生了巨大的制约，导致了该税收不具备较强稳定性，不如流转税类可靠。第二，收益时间对于税收收入有着很大的影响，工商企业的利润结算期对于所得税有着很大的影响，收益季节对农业税产生着很大的影响，受到以上影响，就限制了其征税周期，迫使其减小征收次数，而通常用分期预缴与年终汇算清缴的方式来进行征收。第三，该税的课税对象是纯收益，因此便于合理税收政策的贯彻落实。第四，收益税相比对流转额征税更难转嫁，这是因为很难企业在现实生活中对工人的工资很难进行下调，也很难持续让工人加班。什么是对财产的征税呢？结合目前的实际来说，目前的房产税与土地使用税等都属于对财产的增税，以后可能出现的遗产税与赠与税包括在其中，其开征是将财产的数量或价值作为标准进行的。对财产的征税有着许许多多的特点，第一，其面向范围广，覆盖广大老百姓，因此其具有较小、较分散的税源。第二，财政在财产税类的收入具有稳定性，这是与流转税额和收益额相比，财产额的变动数量很小的缘故。第三，中央政府对于地方政府的税收管辖权的放开，使得地方政府更加容易实现征收管理的灵活化，让征税的效率得到更大的提高。什么是对行为征税呢？结合目前的实际来说，目前的印花税、车船使用税，契税与城建税等都属于对行为征税，其开征是将那些特定行为作为标准进行的。对行为征税有着税收选择上的灵活性这一特点，而这也是它的优点，如此一来，它能够让国家更好的实现对某一行为或者某些方面进行的税收调节，让税收调节与国家的政策需求和现实要求相结合，便于国家开展调控。（2）按税收收入形态分类实物税，顾名思义，其征税形式不是货币，而是以那些类似粮食、棉花、牲口等实物来收缴的。在我国实行的实物税，主要是在1985年之前的农业税的收缴，而在这之后，就开始逐渐用货币税来代替实物税，最终于2006年取消了实物税。货币税，顾名思义，其征税形式就是货币，而纳税人在缴纳货币税时，可以通过许多形式来实现，如通过现金缴纳，通过支票缴纳等，货币税的形式相比之前的实物税是一个显著的进步，意味着我国的商品经济发展到了一个比较高的水平，使得国家财政的管理与使用更加便利。（3）按税收的课征方法分类定率税，顾名思义，就是依照国家法律规定的税率来进行税款的收缴，它有着许多有点，如它有着更加简便的征收过程，是更加稳定的税收来源，可以起到稳定国家财政的作用，同时能够帮助经济更好发展，所以得到世界各国的大力推行。对于摊派税来说，其又被叫做配赋税，它是将国家提前规定好的应该征收的税的总额来照规定好的份额来分摊下去，来分别确定全部的纳税人和课税的目标应该缴纳的额度，这一制度在我国的历史上曾经得到过施行，有一定的经验可供参考。（4）按税收的计征依据分类用应税产品的价格来对税款进行计算，这是从价税的一个判断依据，也是其定义，比如，从价税包括多种多样的流转税，其有着税额发生增减是伴随着商品价格的高低变化的特征。用应税产品的重量、件数、容积、面积等数量来对税额进行计算，这是从量税的一个判断依据，也是其定义，比如，从量税包括资源税，其有着不随价格上升或下降而发生变化，而只是关联着课税对象的目标变化的特点。（5）按税收和价格的关系分类价内税，按照字面意思来进行理解，就是那些价格里面包括了税金的，就被称作，这是其判断依据与定义，而价内税包含着相当多数的对流转额课税。价外税，按照字面意思来进行理解，就是那些价格里面不包括税金的，它要在价格之外进行税金的附加，这种情况在我国比较少见，只占了税种中的一小部分。（6）按税负是否容易转嫁分类纳税人无法通过一些手段来对其他人转嫁税收的负担，而负税人一定是纳税人本身，这就是直接税，直接税包括了很多种，其中有财产税、遗产税与所得税等。如果纳税人可以通过某些手段来对其他人转嫁税收的负担，如增值税和营业税都可以实现这一点，那么这里的负税人就可能不是纳税人，这就是间接税。不容易转嫁的是直接税，而与之相反的间接税就属于容易转嫁的一类，而这也是在对比中得出的，具体需要依照价格运动的基本原理来决定是都进行税负的转嫁。那些只是将直接税和间接税的划分作为标准，来对某些税进行绝对化的判断，就脱离了现实情境。（7）按税收收入归属分类中央税，顾名思义，就是那些如中央控制的国有企业缴纳的所得税，铁道部、银行总行、保险的营业税，以及海关关税等诸如此类的税种，这些税种都有一个共同的特点，那就是都划归中央财政所有，因此就都属于国家税，也被称为中央税。地方税，顾名思义，就是那些如地方控制的国有企业缴纳的所得税，集体企业、个体工商业户所得税，城市房地产税，屠宰税，牲畜交易税，农牧业税，等诸如此类的税种，它们都有一个共同的特点，那就是都划归地方财政所有，它们于是就被称为地方税。按照上面的分类方法，地方税就是那些被划归给地方的税种，中央税就是那些被划归给中央的税种，那么对于像增值税这样，地方与中央都能够分到一定份额的税种，我们在对它们分类时，就把它们划为中央地方共享税。将上面提到的各种方法进行总结，它们都是按照特定的要求来进行分类的，在这里面，按照课税对象的性质来进行分类是其中最重要的部分，而这是什么原因导致的呢？由于课税对象才是税法最最核心的要素，因此对经济的调节效果与作用就会随着课税的对象的变化而发生变化。如此一来，就需要根据课税对象的不同来分别进行税收制度的制定，在征管方法上，也需要适应不同的课税对象来制定，结合它们各自所具有的不同情况。
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熊大熊二喜羊羊

2002年6月吉林大学管理学院技术经济与管理专业博士研究生毕业，获管理学博士学位。1994年1月破格晋升为副教授，1999年6月年晋升为教授，曾任长春税务学院数量经济专业硕士研究生导师，吉林省青年社科专家。吉林省运筹学会常务理事。1999年调入深大，现任深圳大学管理学院信息与系统管理系主任，金融工程研究所所长。2001年广东省“千百十”人才。主要研究方向：技术经济与管理、数量经济，信息管理。出版著作9部，主要有《数据包络分析应用案例》、《现代经济优化方法及计算机应用》、《宏观税收负担数量分析模型》、《宏观税收的技术经济分析》、《网络营销》、《项目管理精要》。主持国家、省、市级项目10项及多项横向课题。其中国家社科基金项目“宏观税收负担数量分析模型”获1997年吉林省教委科技进步一等奖；吉林省科委项目“数据包络分析在经济管理中的应用”获1995年吉林省教委科技进步一等奖，发表论文40余篇。教学论文“改进教学方法，搞好数学教学”获吉林省首届青年教学科研成果一等奖。论文“宏观税收数量分析模型”获1998国家税务总局优秀科研论文三等奖。
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Yuan圆圆圆

那你就只能求助百度了，你现在就是不知道在网上怎么找跟你这论文相关的文献是吧，其实，你可以先了解（财富涌现与流转）里面的，看别人的论文参考文献是什么。你再对应的去网上搜题目啥的，资料就出来了
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Luck丶美人蕉

这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急
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魔王夫人

计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。　　计量经济学　　期末实验报告　　实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析　　姓 名：　　学 号：　　班 级： （）级统计学系（）班　　指导教师：　　时 间：　　（上面是论文封皮）　　23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目）　　一、 经济理论背景　　近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。　　二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论　　我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：　　①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长　　居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。　　②、商品供求结构性矛盾依然突出　　从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。　　③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长　　加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。　　④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长　　经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。　　三、 相关数据收集　　相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：　　23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）　　地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）　　北京 6 8 1 2 9　　天津 4 0 6 8 8　　石家庄 4 0 3 0 9　　太原 3 2 9 9 5　　呼和浩特 5 9 2 8 7　　沈阳 3 1 5 7 1　　大连 6 8 8 1 5　　长春 8 7 1 1 2　　哈尔滨 4 0 8 5 4　　上海 6 9 0 1 3　　南京 4 0 4 0 6　　杭州 5 9 0 9 2　　宁波 5 8 4 2 4　　合肥 6 8 5 1 9　　福州 7 9 5 4 8　　厦门 5 9 7 3 7　　南昌 4 8 0 1 4　　济南 7 7 3 8 4　　青岛 6 8 6 5 7　　郑州 4 1 2 2 3　　武汉 5 0 5 2 1　　长沙 4 1 9 9 8　　广州 7 8 6 1 1　　四、 模型的建立　　根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：　　其中：　　——人均消费支出　　——常数项　　——回归方程的参数　　——平均每户就业人口数　　——平均每一就业者负担人口数　　——平均每人实际月收入　　——人均可支配收入　　——随即误差项　　五、实验过程　　（一）回归模型参数估计　　根据数据建立多元线性回归方程：　　首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。　　利用Eviews输出结果如下：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:08　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -180 506 -282633 2159　　X1 3490 2332 427889 1704　　X2 1209 7866 498528 1513　　X3 552510 629371 466766 0239　　X4 -180652 742107 -590947 1290　　R-squared 721234 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 659286 SD dependent var 1711　　SE of regression 8502 Akaike info criterion 77564　　Sum squared resid 9 Schwarz criterion 02249　　Log likelihood -9199 F-statistic 64259　　Durbin-Watson stat 047936 Prob(F-statistic) 000076　　根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： , , ， ，　　从而初步得到的回归方程为：　　Se= (506) (2332) (7866) (629371) (742107)　　T= (-282633) (427889) (498528) (466766) (-590947)　　F=64259 df=18　　模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。　　（二）处理多重共线性　　我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：　　X1：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:28　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8238 6688 296574 7697　　X1 0964 4840 531833 1405　　R-squared 100508 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 057675 SD dependent var 1711　　SE of regression 6105 Akaike info criterion 68623　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 78497　　Log likelihood -3917 F-statistic 346511　　Durbin-Watson stat 770750 Prob(F-statistic) 140491　　X2：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 641 2658 632596 0156　　X2 -1146 9597 -218861 2364　　R-squared 066070 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 021597 SD dependent var 1711　　SE of regression 7371 Akaike info criterion 72380　　Sum squared resid Schwarz criterion 82254　　Log likelihood -8237 F-statistic 485623　　Durbin-Watson stat 887292 Prob(F-statistic) 236412　　X3：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:29　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 8827 8342 326831 1988　　X3 540400 095343 667960 0000　　R-squared 604712 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 585888 SD dependent var 1711　　SE of regression 2575 Akaike info criterion 86402　　Sum squared resid 5 Schwarz criterion 96276　　Log likelihood -9362 F-statistic 12577　　Durbin-Watson stat 064743 Prob(F-statistic) 000013　　X4：　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:30　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7094 8178 141465 2665　　X4 596476 124231 801338 0001　　R-squared 523300 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 500600 SD dependent var 1711　　SE of regression 4178 Akaike info criterion 05129　　Sum squared resid 1 Schwarz criterion 15003　　Log likelihood -0898 F-statistic 05284　　Durbin-Watson stat 037087 Prob(F-statistic) 000096　　由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：　　X1、X3　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:32　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C -8991 9081 -644388 5266　　X1 8101 2070 275533 2167　　X3 517213 095693 404899 0000　　R-squared 634449 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 597894 SD dependent var 1711　　SE of regression 1510 Akaike info criterion 87276　　Sum squared resid 2 Schwarz criterion 02087　　Log likelihood -0368 F-statistic 35596　　Durbin-Watson stat 032110 Prob(F-statistic) 000043　　X2、X3　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:33　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 5536 1435 451015 6568　　X2 -00981 0392 -110678 9130　　X3 536856 102783 223221 0000　　R-squared 604954 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 565449 SD dependent var 1711　　SE of regression 7747 Akaike info criterion 95036　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 09847　　Log likelihood -9292 F-statistic 31348　　Durbin-Watson stat 063247 Prob(F-statistic) 000093　　X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:34　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 7015 5882 326290 0306　　X3 766892 553402 192782 0046　　X4 -473721 656624 -244390 0363　　R-squared 684240 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 652664 SD dependent var 1711　　SE of regression 1157 Akaike info criterion 72634　　Sum squared resid 0 Schwarz criterion 87445　　Log likelihood -3529 F-statistic 66965　　Durbin-Watson stat 111635 Prob(F-statistic) 000010　　由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。　　X1、X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:37　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 6693 8464 479562 6370　　X1 29944 6512 366505 7180　　X3 652622 646003 558228 0192　　X4 -345001 757634 -775265 0919　　R-squared 686457 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 636950 SD dependent var 1711　　SE of regression 0712 Akaike info criterion 80625　　Sum squared resid 3 Schwarz criterion 00373　　Log likelihood -2719 F-statistic 86591　　Durbin-Watson stat 082104 Prob(F-statistic) 000050　　X2、X3、X4　　Dependent Variable: Y　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:38　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 60939 2088 127981 8995　　X2 1557 9303 575948 5714　　X3 886588 600027 144175 0053　　X4 -596394 701018 -277251 0345　　R-squared 689658 Mean dependent var 2913　　Adjusted R-squared 640657 SD dependent var 1711　　SE of regression 3798 Akaike info criterion 79599　　Sum squared resid 8 Schwarz criterion 99347　　Log likelihood -1539 F-statistic 07429　　Durbin-Watson stat 143110 Prob(F-statistic) 000046　　由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：　　Se= (5882) (553402) (656624)　　T= (326290) (192782) (-244390)　　F=66965 df=20　　（三）异方差性的检验　　对模型 进行怀特检验：　　White Heteroskedasticity Test:　　F-statistic 071659 Probability 399378　　Obs*R-squared 423847 Probability 351673　　Test Equation:　　Dependent Variable: RESID^2　　Method: Least Squares　　Date: 12/11/07 Time: 16:53　　Sample: 1 23　　Included observations: 23　　Variable Coefficient S Error t-Statistic P　　C 50 9 266460 7929　　X3 9623 1924 394723 6977　　X3^2 -071268 187278 -380548 7080　　X4 -6779 3390 -467114 6460　　X4^2 121138 229933 526841 6047　　R-squared 192341 Mean dependent var 87　　Adjusted R-squared 012861 SD dependent var 54　　SE of regression 59 Akaike info criterion 12207　　Sum squared resid 60E+09 Schwarz criterion 36892　　Log likelihood -9038 F-statistic 071659　　Durbin-Watson stat 968939 Prob(F-statistic) 399378　　由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=1435，因为 < (5)= 1435,所以模型中不存在异方差。　　（四）自相关的检验　　由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于05，D-W值为111635，显著性水平 =05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =543

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曹婕倩风恬

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