2、输入数据：点击“Quik”下拉菜单中的“Empty Group”,出现“Group”窗口数据编 辑框，点第一列与“obs”对应的格，在命令栏输入“Y”,点下行键“！”，即将该序列命 名为Y,并依此输入Y的数据。用同样方法在对应的列命名X、X、X,并输入相应的数 据。或者在EViews命令框直接键入data YX,XX.”,回车出现“Group”窗口数 据编辑框，在对应的Y、X、X、X下输入响应的数据。 3、估计参数：点击“Procs“下拉菜单中的“Make Equation”,在出现的对话框的“Equation Specification'”栏中键入“YCX:XX,”,在“Estimation Settings”栏中选择“Least Sqares”(最小二乘法)，点“ok”,即出现回归结果： 表3.4 Date:07050 Variable Coeficient Std.Error t-Statistic Prob. 25870 940.6128 2.745860 00D06 27 ean ep ent va Akaike info 42 172.689 F-statisti 2717.238 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 根据表3.4中数据，模型估计的结果为： y=-2582.791+0.022067X2+0.702104X3+23.98541X (940.6128)(00056 (00332) (8.7363) =(-2.7459) (3.9566) (21.1247) (2.7449) R2=0.9974F2=0.9971 F=2717.238df=21 四、模型检验 1、经济意义检验 模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收 入就会增长0.02207亿元：在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税 收收入会增长0.7021亿元：在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨 个百分点，税收收入就会增长23.9854亿元。这与理论分析和经验判断相一致。19 2、输入数据：点击“Quik”下拉菜单中的“Empty Group”，出现“Group”窗口数据编 辑框，点第一列与“obs”对应的格，在命令栏输入“Y”，点下行键“↓”，即将该序列命 名为 Y，并依此输入 Y 的数据。用同样方法在对应的列命名 X2、X3、X4，并输入相应的数 据。或者在 EViews 命令框直接键入“data Y X2 X3 X4 . ”，回车出现“Group”窗口数 据编辑框，在对应的 Y、X2、X3、X4 下输入响应的数据。 3、估计参数：点击“Procs“下拉菜单中的“Make Equation”，在出现的对话框的“Equation Specification”栏中键入“Y C X2 X3 X4”，在“Estimation Settings”栏中选择“Least Sqares”(最小二乘法)，点“ok”，即出现回归结果： 表 3.4 根据表 3.4 中数据，模型估计的结果为： ^ Y X X X i = − + + + 2582.791 0.022067 0.702104 23.98541 2 3 4 (940.6128) (0.0056) (0.0332) (8.7363) t= (-2.7459) (3.9566) (21.1247) (2.7449) 2 R = 0.9974 2 R = 0.9971 F=2717.238 df=21 四、模型检验 1、经济意义检验 模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年 GDP 每增长 1 亿元，税收收 入就会增长 0.02207 亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长 1 亿元，税 收收入会增长 0.7021 亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一 个百分点，税收收入就会增长 23.9854 亿元。这与理论分析和经验判断相一致