机器学习随机森林模型在财政收入预测中的应用研究
作者机构：陕西省国库支付中心大数据处
出 版 物：《西部财会》 (Western Finance and Accounting)
年 卷 期：2024年第1期
页 面：7-10页
学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020203[经济学-财政学（含∶税收学）] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：财政收入预测在现代财政管理中扮演着不可或缺的角色。采用机器学习中的随机森林模型，结合陕西城市房产税收入和一般公共预算收入月度实际数据，挖掘影响各税种收入的关键因素，进而对陕西财政收入进行预测和分析。研究结论显示，随机森林模型能精准预测财政收入并分析其影响因素。相比于传统方法，该预测模型提高了预测准确性，能够为制定财政预算方案和优化财政政策提供科学依据，具有实际应用价值。基于财政收入影响因素与收入预测结果，为优化陕西财政政策提出建议。
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