【摘要】：地方財政收入是區(qū)域國民經濟的綜合反映,也是市場經濟國家政府進行宏觀調控的基礎。精準的財政收入預測是優(yōu)化財政預算,引領科學化、精準化財政管理的前提條件,對相關部門制定有效的財政政策和預算,加強地方財政收入的監(jiān)督管理,促進國民經濟快速、協(xié)調發(fā)展均有非常重要的實際應用價值。經濟發(fā)展程度、稅收政策、宏觀經濟環(huán)境等因素都在不同程度上影響著財政收入,各種因素之間交叉復合,加大了財政預測的難度。面對更多更復雜的數據,更新穎更有效的預測方法也應該被提出。武漢作為中部地區(qū)最大的經濟體,其經濟發(fā)展在全國經濟中的地位舉足輕重。本文選取了武漢市1994年以來的財政收入數據以及12個影響因素的數據,首先對數據進行了相關性與共線性檢測,發(fā)現數據存在的問題。然后運用Adaptive-Lasso方法進行變量系數估計,用最小角回歸求解Adaptive-Lasso估計,使得一些變量系數為0,剔除了一些共線性和影響較小的變量。其次,對剩余變量進行GM(1,1)灰色預測,得到剩余變量2018年和2019年的值,并且對預測精度給予等級評價。然后用前24年的數據對神經網絡進行訓練,把灰色預測的值帶入訓練好的神經網絡中就可以得到武漢市2018年和2019年的財政預測值。本文首先是選取了12個影響因素,選取范圍較廣,其次數據是從1994年2017年,時間跨度較大,所以,得到的結果是充分考慮經濟和歷史背景的,具有一定的效果。
【圖文】：

圖 3-1 數據挖掘涉及領域圖據挖掘的實施步驟及過程挖掘在不同領域有著不同的方法和過程，應該具體問題具體分析。宗，歸納起來，，實施數據挖掘時，一般包括以下幾個方面： 數據集的選取或構造集的來源有多種方式，可以根據實際情況選擇不一樣的方式。有的，有的是根據公司或者政府的記錄，還有的是親自搜集。 數據的預處理集搜集好以后，就進入數據處理階段，這階段包括多個項目，也是步。數據預處理的目的主要是是提高數據質量，只有高質量的數據才的結果，才能得到可靠有用的信息，概括為如下 3-1 表：表 3-1 數據預處理步驟表

其中一種選擇模型的方法是對待選擇模測試一番，看看那個模型效果好。在訓練的時整模型的參數。主要分為手動調優(yōu)、網格搜索優(yōu)方法[18]。與改進要是模型的優(yōu)缺點(或者叫模型的評估)，客觀公認知，改進就是從分析當中來。數據的預處理后我們才能得到能為我們所有用的數據。數據中最基礎、最耗時的步驟[19]，因為有的數據實因為這樣，造成數據預處理的項目繁多，工作掘應用于商業(yè)領域的一個流程圖，很明顯，它以
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.13;F812.41

【參考文獻】

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本文編號：2645611