第三届挑战赛B2-陈庚-基于数据挖掘技术的市财政收入分析预测模型

全国大学生数据挖掘竞赛 优秀作品 作品名称：基于数据挖掘技术的市财政收入分析预测模型 荣获奖项：一等奖 作品单位：暨南大学 作品成员：陈赓卢丹丹万浩文 指导教师：王国长 基于数据挖掘技术的市财政收入分析预测模型 摘要：在分税制条件下，地方财政收入不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有相对独立和固定的构成内容。文章选取1994年-2013年广州市的财政收入及相关经济指标的数据，以及1999年-2013年广州市的增值税、营业税、企业所得税、个人所得税及相关指标的数据，运用Adaptive-Lasso方法梳理并识别出影响市财政收入及各个类别收入的关键影响因素，并以此为解释变量，用灰色预测与BP神经网络的组合模型预测广州市2015年的财政收入及各个类别的收入。结果表明，广州市2015年财政收入达到2879.3亿元，与其预算值(2843.6亿元)相差35.7亿元，预测效果良好。并且文章从财政收支与税源角度给出了相应的对策建议，给广州市财政局在实现公共财政过程中以参考。 关键词：财政收入Adaptive-Lasso灰色预测BP神经网络 Analysis and forecast model of municipal finance revenue based on Data Mining Technology Abstract:Under the conditions of the tax system,local revenues is not only animportant part ofstate revenue,and also has a relatively independent and fixed content.Thepaper selects the data of the financial revenue and the relevant economic indicators ofGuangzhou from 1994 to2013,as well as the 1999-2013 Guangzhou’s VAT, business tax,corporate income tax, personal income tax and related indicators.Then usingAdaptive-Lassomethod to card and identify key factors that influence themunicipal finance revenue andtheincome of each category,and asexplanatory variables,with a combination model ofgrayforecastingandBPneural networkto forecast Guangzhou2015 fiscal revenue and the variouscategories of income.The results show thattheGuangzhou2015revenue reached287.93billion RMB,with its budget value (284.36 billion RMB) differ 3.57 billion RMB,so theforecast effect was good.And the article alsogives the correspondingcountermeasuresfromthe perspective ofthe revenue and expenditureandtax sources, in the hope that these arehelpful to theGuangzhou Municipal Finance Bureau Key words:Finance revenueAdaptive-LassoGrey predictionBP neural network 目录 摘要......................................................................1英文摘要..................................................................2第1章引言...............................................................11.1研究背景.......................................................................................................................11.2文献综述.......................................................................................................................1第2章挖掘目标...........................................................2第3章方法介绍...........................................................23.1Adaptive-Lasso正则方法..........................................................................................23.2灰色预测与BP神经网络的组合模型........................................................................3第4章市财政收入影响因素分析.............................................34.1数据说明......................................................................................................................34.1.1财政收入数据..................................................44.1.2影响因素数据..................................................44.2描述分析......................................................................................................................54.2.1数据概括性度量................................................54.2.2相关分析......................................................64.3Adaptive-Lasso模型建立............................................................................................6第5章收入预测...........................................................75.1财政收入预测..............................................................................................................75.2增值税预测..................................................................................................................85.3营业税预测................................................................................................................105.4企业所得税预测........................................................................................................125.5个人所得税预测........................................................................................................135.6政府性基金收入预测................................................................................................15第6章对策建议..........................................................166.1财政收支角度............................................................................................................166.2税源角度....................................................................................................................17参考文献.................................................................19 第1章引言 1.1研究背景 在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收人不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。因此，对地方财政收人进行预测，不仅是必要的，而且也是可能的。科学、合理地预测地方财政收人，对于克服年度地方预算收支规模确定的随意性和盲目性，正确处理地方财政与经济的相互关系具有十分重要的意义。 广州作为改革开放的前沿城市，其经济发展在全国经济中的地位举足轻重。目前，广州市在财政收入规模、结构等方面与北京、上海、深圳等城市仍有一定差距，存在不断完善的空间。本文旨在通过研究，发现影响广州市目前以及未来地方财源建设的因素，并对其进行深入分析，提出对广州市地方财源优化的具体建议，供政府决策参考，同时为学界和其他经济发展较快的城市提供借鉴。 1.2文献综述 国内学者关于财政收入影响因素的分析，主要有以下方面： 尚元君和殷瑞锋[1]选用1993—2005年中国31个省、市、自治区的财政、经济指标的面板数据，使用固定效应模型，对影响地方政府财政收入能力的因素进行了实证分析，研究发现：产业发展、城市经济水平指标与财政收入能力高度正相关。 刘心竹等[2]选用2009年中国各省市财政以及经济数据，使用多元线性回归模型，并且加入地区虚拟变量，对影响地方财政收入的因素进行了实证分析，结果发现：固定资产投资、第一、第三产业生产总值对财政收入的影响非常显著。 成军[3]选用河北省1995—2000年河北省财政以及经济数据，使用BP神经网络