关于模型论文范文例文,与陕西省GDP与财政收入的实证相关专升本毕业论文范文

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【摘 要】 本文利用1978-2010年的陕西省GDP与财政收入数据分别建立单积自回归移动平均模型,然后对二者间存在的关系进行协整分析.结果表明自1994年我国实行分税制改革后,陕西省GDP与财政收入总额之间存在长期动态均衡机制,进而建立误差修正模型,以纳入长短期信息对二者关系进行综合分析.

【关 键 词 】 GDP 地方财政收入 ARIMA模型 协整分析 误差修正模型

引言

陕西省GDP与财政收入的实证参考属性评定

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自改革开放以来,陕西省GDP由1978年的81.1亿元,增长到2010年的10123.5亿元,呈现稳定持续增长的态势.同时,陕西省财政收入的变化具有较明显的波动性.本文将利用1978—2010年的陕西省GDP和财政收入数据建立ARIMA时间序列模型,并对GDP和财政收入总额进行协整分析,建立误差修正模型,从长短期两个角度综合考察二者的动态均衡关系.

1. 变量与样本数据说明

本文选取1978-2010年陕西省地区生产总值和财政收入总额为样本数据,原始数据来源于《陕西统计年鉴（2011）》.笔者采用居民消费价格指数P（1978作为基期即1978等于100）将上述两个变量折算成以1978年不变价格计量的值.用LnGDPt和LnGSHt分别表示取自然对数后的实际地区生产总值和财政收入总额.

2. 实证分析

2.1 ARIMA模型

2.1.1 ARIMA模型设立：根据数据,分别得到LnGDPt和LnGSHt的时间序列图.

图1 LnGDPt、LnGSHt的时间序列图

如图1所示,两组时间序列均呈明显的增长趋势,且其自相关图衰减的很慢,说明为非平稳序列.为了消除非平稳性,对数据一阶差分,得到序列DLnGDPt和DLnGSHt.对该序列进行ADF单位根检验.检验结果如表1所示,DLnGDPt序列的ADF统计量值为-3.94,均小于三种显著性水平下的临界值；DLnGSHt序列的ADF统计量为-3.85,从而说明DLnGDPt和DLnGSHt序列均具有平稳性.

2.1.2 ARIMA模型参数估计

（1）LnGDPt序列的ARIMA模型

对一阶差分序列DLnGDPt作相关图和偏相关图进行模型的分析估计.从图2中可大致看出,取自相关函数的滞后阶数q等于1,偏自相关函数的滞后阶数p等于 1,因而p,q的组合可能为（0,1）,（1,0）,（1,1）.

如表2所示,ARIMA（1,1,1）的AIC和SC值均为最小,故选择此模型.

得到模型表达式为：

DLnGDPt等于1.0363DLnGDPt-1+Ut+1.3170Ut-1

t等于（1019.60） （-8.12）

se等于 （0.001） （0.162）

R2等于0.42 R2等于0.40 n等于31 DW等于-4.19

由于t统计量的值大于5%显著性水平下的临界值,所以拒绝原假设,即变量对DLnGDPt的影响是显著的.又对模型的Q统计量进行白噪声检验,每一滞后阶数的Q统计量均有：Q≤,故ARIMA（1,1,1）模型的随机误差项是一个白噪声序列,说明设定的模型适

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（2） LnGSHt序列的ARIMA模型

从图3中可得出,自相关函数为拖尾,偏自相关函数第一个后截尾,取p等于1,判定原时间序列适合ARIMA（1,1,0）模型.得到模型表达式为：DLnGSHt等于0.4491DLnGSHt-1+Ut

t统计量的值为2.72,通过检验.对模型的Q统计量进行白噪声检验,每一滞后阶数的Q统计量均有：Q≤,故ARIMA（1,1,0）模型的随机误差项是一个白噪声序列,模型是合理的.

2.2 协整分析

对1994-2010年的GDP和财政收入数据进行协整回归：

LnGDPt等于4.3651+0.6964LnGSHt

t等于（106.76） （63.83）

se等于（0.04） （0.01）

R2等于0.996 DW等于0.963 T等于17

通过检验残差序列et的平稳性,检验LnGDPt和LnGSHt是否存在协整关系.检验得et的ADF值为-3.12,说明残差序列是平稳的.AEG回归式如下：Det等于0.0041-0.6465et-1,AEG等于-3.12,从而也说明LnGDPt与LnGSHt存在协整关系.

2.3 建立误差修正模型

建立误差修正模型：

DLnGDPt等于β0 DLnGSHt +β1ECMt-1+ut

经以上检验得知,LnGDPt,LnGSHt～I（1）,且存在协整关系,则建立误差修正模型表达式为： ,其中ECMt等于LnGDPt-k0-k1LnGSHt ,是非均衡误差.

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误差修正模型为：

DLnGDPt等于0.0768+0.2458DLnGSHt

-0.2390ECMt-1

t等于（6.89） （3.74） （-2.05）

se等于（0.01） （0.07） （0.12）

R2等于0.52 R2等于0.44 n等于16 DW等于1.31

其中,

ECMt等于LnGDPt-4.3651-0.6964LnGSHt

上述误差修正模型反映了LnGDPt受LnGSHt影响的短期波动规律.说明短期内陕西省财政收入总额可能偏离其与GDP的长期均衡关系.LnGSHt的回归系数0.2458表明,陕西省短期财政收入变化1%将引起GDP同方向变动0.2458%.而LnGDPt和LnGSHt的长期关系是：LnGDPt等于4.3651+0.6964LnGSHt+et,说明LnGDPt对LnGSHt的弹性系数为0.6964,即陕西省长期财政收入每增加1%,GDP平均增加0.6964%.综上所述,陕西省GDP与财政收入总额存在动态均衡机制.

3. 结论及政策含义

基于以上实证分析,结论如下：

3.1自改革开放以来陕西省GDP持续增速,上升势头迅猛.而1978-1982年中央对地方财政实行统收统支的政策,地方积极性不高,财政收入不断下降；而1983年国有企业的利改税使得地方国有企业上缴的税额一部分纳入地方财政,因而财政收入呈平稳上升的态势；而1994年实行的分税制改革又使地方的财权降低,财政收入在这一年急剧下降；之后随着经济形势的稳定和市场经济的蓬勃发展,使得财政收入也稳步增长.

3.2陕西省GDP同财政收入之间存在协整关系.从模型表达式上看,虽然在短期内会有小幅度的波动,但误差修正项对长期稳定趋势的偏离起到了比较明显的收敛作用.因而从长期来看,GDP与财政收入的变动息息相关.

参考文献：

[1] 任欢. 基于ARIMA模型的河南省财政支出预测[J].黑龙江科技信息,2010,（28）：46.

[2] 韩月.北京市固定资产投资和经济增长之间关系的协整分析[J].现代商业,2011,（10）：204-205.

该文地址 http://www.sxsky.net/shuishou/ssycyfx/396719.html

[3] Why Is Russian GDP Growth Slowing,

Padma Desai, The American Economic Review,Vol. 96,No.2 （May, 2006）,pp. 342-347.

（作者单位：北京交通大学经济管理学院）

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