众文网1.如何用回归模型对经济作数量分析
经济决定税收，税收反作用于经济。
一方面，经济增长的规模、速度、质量、结构决定着税收总量、增长速度和税收结构。 另一方面，税收作为重要的调控手段，通过税率、税负、税收优惠等在投资、消费、分配和结构调整等诸多方面对经济增长产生影响。
可以说市场经济越发展，税收与经济增长的联系就越密切。 过去长时期里，我国税收制度带有浓厚的计划经济色彩， 税收政策取向以收入为首要目的，调节社会经济关系效应不明显， 税收与经济增长关系的矛盾比较突出。
为此，中央提出： 要完善宏观调控体系，推进税收制度改革， 充分发挥税收在促进经济增长方面的重要作用。 近年来，我国各级税务部门以加强税收分析为重点， 从完善经常性税收收入分析方法入手，不断拓宽税收分析思路， 实现了由税收进度、增减情况等简单对比分析，向宏观税负、增长弹性等征管质量情况分析的转变。
尤其是利用税收与经济指标的对比分析、时间序列、回归模型等数量方法，来判断税收与经济增长是否协调等， 取得了明显的成效。与此同时， 业内学者也对税收分析给予热情关注， 一些凸显数量特色的论著先后出版发表。
税收数量分析的理论研究和实践应用出现了喜人景象。但总体上看， 由于起步较晚， 国内对税收与经济增长关系的数量研究仍处于初级阶段。
税收与经济增长关系受到诸多随机因素的影响， 具有不确定性和信息不对称的特点；税率、税负、税收收入等数量概念清晰，与相关经济变量联系密切， 适宜运用计量模型等数理方法进行研究。 本书作者长期从事税收数量分析的教学和科研工作， 先后在国家核心期刊上发表50多篇相关论文； 主持了国家社科基金项目、教育部等省部级以上课题； 有的研究成果被推荐供全国人大和有关政府部门决策参考， 以及受到近百位专家学者的评价引用或文献参考。
在多年研究的基础上，本书依据税收经济数据， 对税收与经济增长关系进行了比较系统的分析。 全书共分六章，第一章为导论，从经济基础理论角度， 简要介绍税收与经济增长的基本关系、税收在宏观调控中的作用、税收分析的基本概念，税收数量分析的基本方法等。
第二章是关于税收与主要经济指标的影响分析， 着重讨论税收与GDP总量、税收与投资、消费、进出口、物价之间的相互影响关系。旨在通过经济增长的主要因素， 研究税收与经济增长的内在联系。
第三章是对我国宏观税负与经济增长关系的实证分析， 比较详细地讨论了改革开放以来我国宏观税负的变化特征、以及产业税负、地区税负等， 并通过对不同类型国家税负的借鉴比较， 对我国宏观税负水平进行评价；提出我国宏观税负的最优区间估计。 第四章是从结构关系角度，探讨税收与经济增长的内在联系， 包括税收与产业结构、税收与区域结构、税收与所有制结构之相互影响等。
第五章侧重讨论税收政策对经济增长的影响效应， 包括税收与政府关系，促进循环经济， 以及税收对建设和谐社会的支持；税收优惠政策的调整； 税收乘数与我国税收乘数效应等。第六章是从计量角度， 讨论增值税等主要税种的预测与估算问题，介绍了聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析等多元方法、以及博弈论原理在税收数量分析中的应用等， 并给出各种方法的应用例证。
注重数量分析是本书所追求的写作特色，比如说： 1.在分析税收与GDP等指标关系时， 本书不仅运用了常见回归模型等，还引用了岭回归分析法， 解决了GDP、居民消费等指标之间的多重共线性问题。 并借助软件筛选岭回归系数， 解决了税收模型中自变量系数与实际意义不相符的符号问题。
2.在讨论税收对居民消费的影响时，本书运用了典型相关分析法， 选择了一组税收经济变量和一组居民消费变量， 即所谓两个典型变量，进而通过典型变量的研究， 揭示两组变量之间影响关系。无疑，这比只考虑单个变量关系， 信息量之凝聚，结论之相对全面，均具明显优势。
3.在结构关系分析中，作者构造了“协调系数''指标， 用以反映产业税收贡献与经济贡献的协调程度。定义： 产业税收协调系数。
产业税收比重/产业GDP比重。 协调系数明显大于1或小于l时，说明税收贡献与经济贡献不协调， 否则基本协调。
类似地，还有地区税收协调系数等， 为客观评价产业、地区税收与经济增长关系是否协调提供了参考。 4.聚类分析法应用。
对地区税负作聚类分析， 结果使一些较发达地区与较贫困地区聚成一类， 由此反映地区税负的不平衡。实际上， 一些多因素多指标的分类问题，应用聚类分析方法非常方便。
聚类分析还可以对于其他方法确定的数据分类进行检验， 也可以与其他方法结合使用，取得更好的分析效果。 5.主成分分析与因子分析都可以简化数据结构， 即把多个指标化为少数几个综合指标。
但主成分分析重点在于从观测变量到主分量的变换上， 将主成分表示为原观测变量的线性组合。 因子分析的重点在于从公共因子和特殊因子到观测变量的变换上， 将原观测变量表示为新因子的线性组合。
本书给出一个地区经济发展综合评价的例子，共10。
2.一篇经济学论文必须要多个数学模型吗,就一个数学模型可以吗
不只是经济学论文，大部分科目的论文，都离不开数学模型。
数学模型，从根本上讲，就是一系列数据关系。
论文分为定性论文和定量论文。在较为严谨的科目中，定性论文通常只作为开题论文有较高的价值，具体分析的论文，如果没有数学模型，缺少计算上的论据论证，那么论证内容会很苍白，缺乏说服力。定量论文就必然存在数据关系，这就是数学模型。只是有的时候，数据类型少，关系不复杂，在论证过程中很自然就带出了这些关系，没有可以强调数学模型。而关系复杂的论证，不将数学模型抽出来单独说明，读者很难理解。
经济学论文，除非开创新的理论体系，否则必然是在现有的供求关系等模型基础上的扩展，复杂度绝对不低，数学模型必然会需要单独说明。
3.谁能教我经济论文中建立多元线性回归,那些乱七八糟的数据到底是怎
GSJX=1.454-0.732X1-0.147X2-0.128X3-0.149X4
里面的系数是图表中的系数计算出来的
x1x2x3
这些是你采样的统计学数值，根据正态分布方法计算出来的GSJX就是上面的系数带入计算
回归系数就是回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。
R方通过统计学差值计算
SIG=significance，意为“显著性”，后面的值就是统计出的P值，如果P值0.01<P<0.05，则为差异显著，如果P<0.01，则差异极显著。一般来说，当P值小于0.05时，就可以推翻原假设。
这个东西一句两句貌似很难说清楚，有什么看着纠结的再问我。
4.本科论文的数据分析怎么做
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
如果思路上更偏向于差异关系研究，比如不同收入人群对于网购的态度差异。建议使用较多规范的量表题，因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法；如果不是使用量表题，那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用，则对应需要使用多样的问题设计，量表题和非量表题均需要有，并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。
如果思路上更偏向于研究影响关系，比如满意度对于忠诚度的影响，看上去，满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示，那设计成量表题没有问题，因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外，还有一种情况可以考虑，即logistic回归，满意度影响最终是否再次购买，是否再次购买被满意度影响，这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用，此时满意度对应的问题则需要有量表题，还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。
如果预期数据需要进行统计上的信度分析，此时请记住一定需要设计成量表题，否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类，即比如将样本分成3种人群，此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。
总结上看，研究方法的匹配使用，事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后，大部分的问卷研究方法均已经确定，因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中，便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看，量表题是可以匹配更多的研究方法，而且也更规范，建议更多的使用量表题较好。
参考资料：/p/5
5.相关的经济数据可以直接做回归分析吗
这要看所取的数据的代表性，还有就是样本至少要符合规定数量，一般的数据进行回归的话，回归的值离散偏差会比较大，这种情况下可以进行平滑或移动平均，回归分析我们需要知道判定系数，一般达到0.8以上可以认为是比较符合的，即可以认为存在这样的方程，以消费和商品价格为切入点，我们可以认为，二者的相关性是比较高的，从经济学的角度分析，商品的价格在一定程度上决定着消费，当然是指一般商品，奢侈品和吉芬商品不在考虑的范围。
这个问题是很有研究价值的，本人知识有限，仅供参考。
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