从《国家统计局》获取以下数据：
| 年份 | 财政收入（亿元） Y | 国内生产总值(亿元） X2 | 财政支出（亿元） X3 | 商品零售价格指数（%) X4 |
| 1978 | 519.28 | 3624.1 | 1122.09 | 100.7 |
| 1979 | 537.82 | 4038.2 | 1281.79 | 102 |
| 1980 | 571.7 | 4517.8 | 1228.83 | 106 |
| 1981 | 629. | 4862.4 | 1138.41 | 102.4 |
| 1982 | 700.02 | 5294.7 | 1229.98 | 101.9 |
| 1983 | 775.59 | 5934.5 | 1409.52 | 101.5 |
| 1984 | 947.35 | 7171 | 1701.02 | 102.8 |
| 1985 | 2040.79 | .4 | 2004.25 | 108.8 |
| 1986 | 2090.73 | 10202.2 | 2204.91 | 106 |
| 1987 | 2140.36 | 11962.5 | 2262.18 | 107.3 |
| 1988 | 2390.47 | 14928.3 | 2491.21 | 118.5 |
| 19 | 2727.4 | 16909.2 | 2823.78 | 117.8 |
| 1990 | 2821.86 | 18547.9 | 3083.59 | 102.1 |
| 1991 | 2990.17 | 21617.8 | 3386.62 | 102.9 |
| 1992 | 3296.91 | 26638.1 | 3742.2 | 105.4 |
| 1993 | 4255.3 | 34636.4 | 42.3 | 113.2 |
| 1994 | 5126.88 | 46759.4 | 5792.62 | 121.7 |
| 1995 | 6038.04 | 58478.1 | 6823.72 | 114.8 |
| 1996 | 6909.82 | 67884.6 | 7937.55 | 106.1 |
| 1997 | 8234.04 | 74462.6 | 9233.56 | 100.8 |
| 1998 | 9262.8 | 78345.2 | 10798.18 | 97.4 |
| 1999 | 10682.58 | 82067.5 | 13187.67 | 97 |
| 2000 | 12581.51 | 468.1 | 15886.5 | 98.5 |
| 2001 | 15301.38 | 97314.8 | 102.58 | 99.2 |
| 2002 | 17636.45 | 104790.6 | 22053.15 | 98.7 |
利用eviews软件可以得到Y关于X2的散点图：
可以看出Y和X2成线性相关关系
Y关于X3的散点图：
可以看出Y和X3成线性相关关系
Y关于X1的散点图：
| Dependent Variable: Y | ||||
| Method: Least Squares | ||||
| Date: 01/09/10 Time: 13:16 | ||||
| Sample: 1978 2002 | ||||
| Included observations: 25 | ||||
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -2582.755 | 940.6119 | -2.745825 | 0.0121 |
| X2 | 0.022067 | 0.005577 | 3.956633 | 0.0007 |
| X3 | 0.702104 | 0.033236 | 21.12474 | 0.0000 |
| X4 | 23.98506 | 8.738296 | 2.744821 | 0.0121 |
| R-squared | 0.997430 | Mean dependent var | 4848.366 | |
| Adjusted R-squared | 0.997063 | S.D. dependent var | 4870.971 | |
| S.E. of regression | 263.9591 | Akaike info criterion | 14.13511 | |
| Sum squared resid | 1463163. | Schwarz criterion | 14.33013 | |
| Log likelihood | -172.68 | F-statistic | 2717.254 | |
| Durbin-Watson stat | 0.948521 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
模型估计的结果为：
Yi=-2582.755+0.022067X2+0.702104X3+23.98506X4
(940.6119) (0.0056) (0.0332) (8.7383)
t={-2.7458} {3.9567} {21.1247} {2.7449}
R2=0.997 R2=0.997 F=2717.254 df=21
三，相关检验
1.经济意义检验
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985亿元。
2.统计检验
（1）拟合优度：R2=0.997，修正的可决系数为R2=0.997这说明模型对样本拟合的很好。
（2）F检验：针对H0: β2 =β3=β4=0,给定的显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为K-1=3和n-k=21的临界值Fα（3，21）=3.075.由Eviews得到F=2717.238>3.075,应拒绝原假设H0,说明回归方程显著，即“国内生产总值（GDP）”“财政支出”“商品零售物价指数”联合起来确实对“税收收入”有显著影响。
（3）T检验：分别针对H：βj=0（j=0，2，3，4），给定的显著水平α=0.05，查t分布表得自由度为n-k=21临界值tα/2（n-k）=2.080。由Eviews数据可得，与β0β2β3β4对应的t统计量分别为-2.7458，3.9567，21.1247，2.7449，其绝对值均大于2.080，这说明分别都应当拒绝H0，也就是说，当其他解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总值(亿元）X2”“财政支出（亿元）X3”“商品零售价格指数（%)X4”分别对被解释变量“税收收入Y”都有显著的影响。下载本文
