财政收入影响因素的多元回归分析：1990-2012年间数据研究

本次作业是2013年北京航空航天大学应用数理统计课程的第一次大型作业，主题聚焦于"关于影响财政收入因素的回归分析"。作业要求学生深入研究财政收入这一关键经济指标，它对于国家的财力、公共服务提供和经济发展具有重大影响。研究者选择了财政收入作为核心变量，同时考虑了多项可能影响财政收入的因素，如税收（包括总税收和各项税收）、企业所得税、社会消费品零售总额、人口数量、以及第一、二、三产业的发展情况。 学生首先从理论背景入手，阐述了财政收入在国家经济中的核心作用，以及财政收入增长对经济和社会发展的重要性。他们引用了经济学理论，指出总税收、企业所得税等是影响财政收入的主要因素。然而，由于数据限制，本研究采用了1990年至2012年的年度数据，具体涉及财政收入和工业、农业、建筑业、社会消费品零售总额、人口总数等指标。 作业采用多元线性回归分析和逐步回归法这两种统计建模技术，旨在构建出能够反映财政收入与这些因素之间关系的最优回归模型。选择SPSS统计分析工具进行数据分析，有助于发现各变量之间的潜在联系，以及它们对财政收入预测的贡献程度。 2.1部分，作业目标明确，即通过处理和分析数据，找出这些经济变量与就业人数之间的线性关系。这一步骤可能涉及到数据清洗、变量选择、模型拟合以及模型评估，目的是为了验证哪些因素对财政收入的影响最为显著，以及这些影响是否符合预期的经济理论。 整个作业不仅考察了学生的统计分析技能，还要求他们将理论知识与实际数据相结合，以实证的方式探究财政政策制定中的重要因素。完成这项作业，学生将加深对财政政策制定过程的理解，同时也提升了数据处理和模型构建的能力。