【摘要】：地方財(cái)政收入是區(qū)域國民經(jīng)濟(jì)的綜合反映,也是市場經(jīng)濟(jì)國家政府進(jìn)行宏觀調(diào)控的基礎(chǔ)。精準(zhǔn)的財(cái)政收入預(yù)測是優(yōu)化財(cái)政預(yù)算,引領(lǐng)科學(xué)化、精準(zhǔn)化財(cái)政管理的前提條件,對相關(guān)部門制定有效的財(cái)政政策和預(yù)算,加強(qiáng)地方財(cái)政收入的監(jiān)督管理,促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)快速、協(xié)調(diào)發(fā)展均有非常重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、稅收政策、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等因素都在不同程度上影響著財(cái)政收入,各種因素之間交叉復(fù)合,加大了財(cái)政預(yù)測的難度。面對更多更復(fù)雜的數(shù)據(jù),更新穎更有效的預(yù)測方法也應(yīng)該被提出。武漢作為中部地區(qū)最大的經(jīng)濟(jì)體,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展在全國經(jīng)濟(jì)中的地位舉足輕重。本文選取了武漢市1994年以來的財(cái)政收入數(shù)據(jù)以及12個(gè)影響因素的數(shù)據(jù),首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)性與共線性檢測,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在的問題。然后運(yùn)用Adaptive-Lasso方法進(jìn)行變量系數(shù)估計(jì),用最小角回歸求解Adaptive-Lasso估計(jì),使得一些變量系數(shù)為0,剔除了一些共線性和影響較小的變量。其次,對剩余變量進(jìn)行GM(1,1)灰色預(yù)測,得到剩余變量2018年和2019年的值,并且對預(yù)測精度給予等級(jí)評(píng)價(jià)。然后用前24年的數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,把灰色預(yù)測的值帶入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中就可以得到武漢市2018年和2019年的財(cái)政預(yù)測值。本文首先是選取了12個(gè)影響因素,選取范圍較廣,其次數(shù)據(jù)是從1994年2017年,時(shí)間跨度較大,所以,得到的結(jié)果是充分考慮經(jīng)濟(jì)和歷史背景的,具有一定的效果。
【圖文】：

圖 3-1 數(shù)據(jù)挖掘涉及領(lǐng)域圖據(jù)挖掘的實(shí)施步驟及過程挖掘在不同領(lǐng)域有著不同的方法和過程，應(yīng)該具體問題具體分析。宗，歸納起來，，實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，一般包括以下幾個(gè)方面： 數(shù)據(jù)集的選取或構(gòu)造集的來源有多種方式，可以根據(jù)實(shí)際情況選擇不一樣的方式。有的，有的是根據(jù)公司或者政府的記錄，還有的是親自搜集。 數(shù)據(jù)的預(yù)處理集搜集好以后，就進(jìn)入數(shù)據(jù)處理階段，這階段包括多個(gè)項(xiàng)目，也是步。數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的主要是是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，只有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才的結(jié)果，才能得到可靠有用的信息，概括為如下 3-1 表：表 3-1 數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟表

其中一種選擇模型的方法是對待選擇模測試一番，看看那個(gè)模型效果好。在訓(xùn)練的時(shí)整模型的參數(shù)。主要分為手動(dòng)調(diào)優(yōu)、網(wǎng)格搜索優(yōu)方法[18]。與改進(jìn)要是模型的優(yōu)缺點(diǎn)(或者叫模型的評(píng)估)，客觀公認(rèn)知，改進(jìn)就是從分析當(dāng)中來。數(shù)據(jù)的預(yù)處理后我們才能得到能為我們所有用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)中最基礎(chǔ)、最耗時(shí)的步驟[19]，因?yàn)橛械臄?shù)據(jù)實(shí)因?yàn)檫@樣，造成數(shù)據(jù)預(yù)處理的項(xiàng)目繁多，工作掘應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域的一個(gè)流程圖，很明顯，它以
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.13;F812.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2645611