基于变量选择与神经网络的云南省财政收入的影响分析与预测

发布时间：2020-05-12 17:07

【摘要】：地方财政收入可以对区域国民经济运行状况进行全面反映,也是市场经济中政府宏观调控的重要抓手。伴随着中国特色社会主义市场经济体制的初步建立,特别是中国进入新时代以来,地方财政收入的分析和预测等问题越来越受到社会各界的重视。在国家层面对财政收入进行分析与预测的研究成果不胜枚举,但大多数文章均采用单一的模型对财政收入进行分析及预测,专门针对云南省财政收入影响变量分析及预测的文章较少。本文首先建立云南省财政收入(y)与10个相关自变量的多元线性回归模型,并运用lasso方法对多元线性回归模型进行变量选择。由于数据本身是时间序列数据,故对云南省财政收入数据建立单一的灰色预测模型GM(1,1),用选出的关键性变量建立基于灰色系统GM(1,1)和BP神经网络的组合预测模型。利用云南省财政收入的历史数据对建立的两个模型进行实证分析,比较两个模型的预测误差,得到预测误差较小的模型就是最终的云南省财政收入预测模型,并基于最终模型给出2017-2019年云南省财政收入的预测值。
【图文】：

各个变量与财政收入之间相关性散点图

lasso交叉验证
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F812.41

【参考文献】

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本文编号：2660559