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中国近期及中期财政收入预测分析

统计与决策 2010年第11期26卷 112-115页

作者：崔志坤朱秀变安徽财经大学安徽蚌埠233030

经济发展水平、生产技术水平、分配政策与制度、价格水平、产业结构等都是影响财政收入的重要因素,文章在财政收入与GDP存在协整关系及财政收入与GDP存在正向关系的假设下,根据国民国经济发展的前景,运用简单的线性回归方程和AR模型,对... 详细信息

经济发展水平、生产技术水平、分配政策与制度、价格水平、产业结构等都是影响财政收入的重要因素,文章在财政收入与GDP存在协整关系及财政收入与GDP存在正向关系的假设下,根据国民国经济发展的前景,运用简单的线性回归方程和AR模型,对我国近期和中长期财政收入进行了预测。由于近期受金融危机影响财政收入形势不容乐观,但长期来看,国家财政能力将不断增强。通过预测的财政收入中长期数据和中国经济社会发展现状,得出一些结论和启示。

关键词：财政收入预测 AR模型税制改革

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基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型

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统计与决策 2016年第13期32卷 79-81页

作者：赵海华安徽大学国际商学院合肥230011

针对财政收入及其影响因素原始数据呈随机性、非线性变化,两者之间具有非线性相关关系的特点,文章在分析RBF神经网络和无偏GM(1,1)模型两者建模优点的基础上,结合回归分析思想,提出了基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型;并以... 详细信息

针对财政收入及其影响因素原始数据呈随机性、非线性变化,两者之间具有非线性相关关系的特点,文章在分析RBF神经网络和无偏GM(1,1)模型两者建模优点的基础上,结合回归分析思想,提出了基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型;并以安徽省财政收入数据作为检验样本对所建模型进行检验。

关键词： RBF神经网络无偏GM(1,1)模型财政收入预测

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基于数据挖掘的财政收入预测研究 ——以济南市为例

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基于数据挖掘的财政收入预测研究 ——以济南市为例

作者：王守英山东师范大学

学位级别：硕士

财政收入不仅是国家最重要的收入形式或来源,而且政府会在每年年初时提交预算草案,根据当年的财政收入预测情况,合理安排各方面支出。那么,如何预测,怎样更加准确地预测未来财政收入?这正是本文所要探讨的问题。对此本文分为了两种预测... 详细信息

财政收入不仅是国家最重要的收入形式或来源,而且政府会在每年年初时提交预算草案,根据当年的财政收入预测情况,合理安排各方面支出。那么,如何预测,怎样更加准确地预测未来财政收入?这正是本文所要探讨的问题。对此本文分为了两种预测思路,并选取了人口数量庞大、地处交通要塞的济南市为例,对上述预测方法进行了论证与推广。(根据数据发布统一要求,官方按照原济南市、原莱芜市两个城市分别发布)。首先,只利用财政收入自身历史数据,进行预测。(1)先选取GM(1,1)模型,预测了济南市(原济南市、原莱芜市)2018年至2021年的财政收入。结果表明,虽然GM(1,1)模型预测精度等级为“好”,后验差比值小于0.35,通过了模型检验。但是,预测值与真实值相对误差普遍在10%左右。(2)为提高准确度,接着运用BP神经网络模型进行预测分析,结果显示,BP神经网络的预测相对误差在4%左右,相比GM(1,1)模型预测结果更加准确,并将结果可视化,给出了财政收入趋势图,更加一目了然。其次,“观其友,知其人”。若只通过财政收入自身指标进行预测,结果难免有失偏颇,因此借助相关因素对其开展预测。(1)选取主要影响因素:先采取Lasso模型,在初步选取的9个指标中,进行筛选。结果表明,Lasso模型虽然能解决影响因素间多重共线性问题,但它倾向于选择其中的一个特征,从而导致结果不稳定;接着选用灰色关联分析方法,筛选出了财政收入的主要影响因素。筛选结果与定性分析结果相吻合,并给出了影响因素间与财政收入的关联度。(2)利用影响因素进行预测:选取灰色关联分析筛选出的,关联度大于0.85的6个指标,运用GM(1,1)与BP神经网络的组合模型,对济南市2018年至2021年财政收入进行了预测。预测结果较为准确,预测值与真实值相对误差小于1%。最后,“美人之美,美美与共”。本文探讨的财政收入预测方面的模型及应用,完全可以推广至其他领域,比如:企业盈利、商品价格、基础设施数量等的预测。本文特选取了其中BP神经网络模型,就济南市民生重点领域支出情况,进行了推广论证。

关键词：财政收入预测 GM(1,1)模型 BP神经网络 Lasso模型灰色关联分析

基于测试代价的三支邻域属性约简算法及其在财政收入预测中的应用

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基于测试代价的三支邻域属性约简算法及其在财政收入预测中的应用

作者：张欣蕊北方民族大学

学位级别：硕士

属性约简是粗糙集领域的一项重要研究内容。本文在邻域粗糙集背景下,利用邻域分辨矩阵,在考虑属性自身的测试代价情况下,将属性约简与三支决策理论相结合,提出一种基于测试代价的三支邻域属性约简算法,并将算法运用于财政收入的预测应... 详细信息

属性约简是粗糙集领域的一项重要研究内容。本文在邻域粗糙集背景下,利用邻域分辨矩阵,在考虑属性自身的测试代价情况下,将属性约简与三支决策理论相结合,提出一种基于测试代价的三支邻域属性约简算法,并将算法运用于财政收入的预测应用中。本文的主要工作为:(1)提出基于测试代价的三支邻域属性约简算法(Three-way Neighborhood Attribute Reduction Algorithm Based on Test Cost,TC-TNAR)。针对粗糙集属性约简时很少考虑属性自身的测试代价等问题,提出了一种基于测试代价的三支邻域属性约简算法。算法根据各属性在邻域分辨矩阵中出现的频次和比例来计算属性重要度,并结合属性自身的测试代价来构造“性价比”指标,以此指导属性的甄选。三支决策方法被用于划分属性集,为属性的约简处理提供数据支撑。在7个UCI公共数据集上进行对比实验,结果表明,所提出算法可得到比对比算法更小的属性约简集合,在分类精度不降低的情况下所提出算法具有更少的运行时间和更小的测试代价。(2)将基于测试代价的三支邻域属性约简算法运用到财政收入的预测中。财政收入的增减对于财政支出影响巨大,科学合理地对财政收入进行预测,有助于准确把握未来的财政收入趋势,建立合理的预期。本文选取《国家统计年鉴》中的官方数据,采用TC-TNAR算法对数据进行降维处理,最后基于约简后的属性集合构建我国财政收入的预测模型。得到的预测模型误差小、拟合效果好,进一步证明了TC-TNAR算法的有效性和实用性。

关键词：邻域粗糙集属性约简测试代价三支决策财政收入预测

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江西省地方财政收入预测与研究

统计学与应用 2023年第1期12卷 224-234页

作者：龚淑聪江西财经大学江西南昌

财政收入是国家建设和治理的基础和重要保障,它不仅能够综合反映出国民经济状况,也为国家政府对市场经济进行宏观调控奠定了基础。本文以江西省财政收入为例,收集当地近20年的相关数据进行实证分析。首先利用LASSO回归分析筛选出影响江... 详细信息

财政收入是国家建设和治理的基础和重要保障,它不仅能够综合反映出国民经济状况,也为国家政府对市场经济进行宏观调控奠定了基础。本文以江西省财政收入为例,收集当地近20年的相关数据进行实证分析。首先利用LASSO回归分析筛选出影响江西省财政收入的重要因子,将其作为预测模型的变量。然后将灰色GM(1,1)与BP神经网络结合起来,先利用GM(1,1)拟合得到2025年各变量的估计值,再将这些估计值作为BP神经网络的输入,输出值即为江西省2025年的财政收入预测值。实验结果表明,预测模型精度较高,可为当地政府制定相关财政政策给出理论参考。

关键词：财政收入预测 GM(1 1)模型 BP神经网络 LASSO模型

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基于灰色模型和支持向量回归的财政收入预测

统计学与应用 2021年第6期10卷 981-988页

作者：贾晓芳牟唯嫣李泽妤北京建筑大学理学院北京北京工商大学嘉华学院北京

随着科学技术的不断发展,大数据应用的越来越普及,已成为提高财政收入的有力工具。本文以1994~2019年数据为依托,借助R统计软件,首先对财政收入、第一产业增加值、工业增加值、建筑业增加值、年末总人口、社会消费品零售总额和受灾面积... 详细信息

随着科学技术的不断发展,大数据应用的越来越普及,已成为提高财政收入的有力工具。本文以1994~2019年数据为依托,借助R统计软件,首先对财政收入、第一产业增加值、工业增加值、建筑业增加值、年末总人口、社会消费品零售总额和受灾面积这六个方面的原始数据进行相关性分析,运用Lasso回归方法识别影响财政收入的关键特征,然后将灰色模型和支持向量回归预测模型相结合,对未来两年的财政收入进行预测,最后对建立的财政收入预测模型进行评价。

关键词：财政收入预测灰色GM(1 1) SVR Lasso回归

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基于灰色残差模型的我国财政收入预测

财会月刊（中） 2012年第7期 69-70页

作者：曹飞西安电子科技大学人文学院

为提高我国财政收入的预测精度,更好地实现财政收入的资源配置、收入再分配和宏观经济调控的职能,在传统灰色预测技术的基础上,本文建立了残差灰色预测模型预测我国财政收入,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性。

关键词：灰色预测残差财政收入预测

机器学习随机森林模型在财政收入预测中的应用研究

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西部财会 2024年第1期 7-10页

作者：张进付艳艳贺雪卫申佳宇陕西省国库支付中心大数据处

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... 详细信息

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。

关键词：机器学习随机森林模型影响因素财政收入预测

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基于灰色残差模型的我国财政收入预测

财会月刊 2012年第21期 69-70页

作者：曹飞西安电子科技大学人文学院

关键词：灰色预测残差财政收入预测