『易坊知识库摘要_骄阳书屋|财政收入与税收的分析[骄阳书屋]( 三 )』基于上面两种检验方法 ， 进一步确实模型中的随机误差项不存在异方差 。 六、 自相关性检验1.图示检验法根据上述OLS估计 。 我们暂把lnYt=0.991508+0.7663...

基于上面两种检验方法 ， 进一步确实模型中的随机误差项不存在异方差 。
六、 自相关性检验1.图示检验法根据上述OLS估计 。
我们暂把lnYt=0.991508+0.766340lnXt +Ut作为模型 。
根据其得到残差resid,运用Genr生成序列e ， 作出e与e（1）的散点图 ， 图形如下：从上图可以看出残差e大致呈线性自回归 ， 表明随机误差U存在自相关 。
且初步判断可能是存在正自相 。

22、关 。
2. DW检验根据lnYt=0.991508+0.766340lnXt +Ut的估计结果 。
由DW=0.504528,给定显著性水平=0.05 ， 查Durbin-Watson表 ， n=24,k(解释变量个数)=1,得下限临界值dL =1.273,上限临界值dU=1.446,因为DW统计量为0.504528dL=1.20 。
根据判断区域可知 ， 这时随机误差项存在正的一阶自相关 。
3. 自相关的修正1)为解决自相关问题 ， 采用科克伦奥克特迭代法 。
首先利用上述得到的残差序列et ， 用OLS法作出et和e(t-1)的回归 ， 结果如下表：Dependent Variable: EMethod: Least Squa 。

23、resDate: 12/06/07 Time: 11:07Sample (adjusted): 1979 2001Included observations: 23 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.E(-1)0.7487610.1482895.0493370.0000R-squared0.536037Mean dependent var-0.007532Adjusted R-squared0.536037S.D. dependent var0.189635S.E. of regression0.1291 。

24、69Akaike info criterion-1.212882Sum squared resid0.367063Schwarz criterion-1.163513Log likelihood14.94814Durbin-Watson stat1.779462则et=0.748761e(t-1) 以*=0.748761作为的估计值 。
计=)c 以再用GENR分别对lnX和lnY作广义差分 。
在Workfile框中选GENR菜单 ， 在对话框中直接输入生成格式 。
即DlnX=lnX-0.748761*lnX(-1)DlnY=lnY-0.748761*lnY(-1)然后再用OLS方法估计其参数 ， 结果为De 。

25、pendent Variable: DLNYMethod: Least SquaresDate: 12/06/07 Time: 11:12Sample (adjusted): 1979 2001Included observations: 23 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.DLNX0.7367250.0936997.8626590.0000C0.2779020.0930972.9850670.0071R-squared0.746442Mean dependent var0.977228Adjuste 。

26、d R-squared0.734368S.D. dependent var0.255908S.E. of regression0.131894Akaike info criterion-1.130701Sum squared resid0.365315Schwarz criterion-1.031962Log likelihood15.00306F-statistic61.82141Durbin-Watson stat1.727517Prob(F-statistic)0.000000DlnY =0.277902 + 0.736725 DlnXt=(2.985067) (7.862659)R0. 。

27、746442, F=61.82141, DW=1.727517这时可以看到用广义差分法后 ， DW值有显著提高 ， dU=1.446DW=1.7275174-dU=2.554说明广义差分模型中误差项已不存在自相关 ， 不必再进行迭代 。
同时可见 ， 可决系数R、t、F统计量也均达到理想水平 。
但可决系数R降低了 ， 说明该模型对观测值的拟合程度下降了 。
七、分布滞后与自回归基于上一步修正后的拟合程度下降 ， 下面做滞后模型估计 。
1.依次引入滞后解释变量lnx(-1) 、lnx(-2)、 lnx(-3) ， 进行OLS方法回归后结果依次如下： R10.951134 1=0.946247 DW1=0.429958R20.95180 。

28、6 2=0.943774 DW2=0.504467R30.951321 3=0.939152 DW3=0.561393由此可以看出 ， 引入滞后解释变量之后 ， 模型的的整体拟合程度并没有很大提高 ， 而且各t值检验也不显著 。
说明税收收入对财政收入的滞后影响不明显 。
2.依次引入滞后被解释变量lny(-1)、lny(-2)、lny(-3),OLS回归结果如下：VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.1060950.1316540.8058620.4298LNX0.1354940.0872341.5532360.1360LNY(-1)0.8709010. 。

29、1148257.5845980.0000R-squared0.986788Mean dependent var3.543418Adjusted R-squared0.985467S.D. dependent var0.836081S.E. of regression0.100791Akaike info criterion-1.630425Sum squared resid0.203177Schwarz criterion-1.482317Log likelihood21.74989F-statistic746.9113Durbin-Watson stat2.542250Prob(F-stat 。

30、istic)0.000000VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0113200.1395020.0811440.9362LNX0.0671650.0982010.6839560.5027LNY(-1)0.5713150.2097262.7241090.0139LNY(-2)0.4073590.2345421.7368260.0995R-squared0.987668Mean dependent var3.593610Adjusted R-squared0.985612S.D. dependent var0.819523S.E. of。

31、regression0.098300Akaike info criterion-1.638617Sum squared resid0.173932Schwarz criterion-1.440246Log likelihood22.02479F-statistic480.5327Durbin-Watson stat2.054224Prob(F-statistic)0.000000VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0.0014910.146284-0.0101920.9920LNX0.0368210.1161320.3170590.75 。

32、53LNY(-1)0.5256730.2470462.1278380.0492LNY(-2)0.4117840.2936971.4020680.1800LNY(-3)0.0811560.2567590.3160790.7560R-squared0.986833Mean dependent var3.648022Adjusted R-squared0.983541S.D. dependent var0.798001S.E. of regression0.102377Akaike info criterion-1.516051Sum squared resid0.167697Schwarz cri 。

33、terion-1.267355Log likelihood20.91853F-statistic299.7884Durbin-Watson stat2.038542Prob(F-statistic)0.000000由上面几个表可以看出 ， 引入滞后被解释变量后 ， 可决系数有较大的提高 ， 说明模型的拟合程度有所提高 。

来源：(未知)

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