中国近期及中期财政收入预测分析

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.     

新型模糊时间序列模型与应用

为了提高模糊时间序列的预测精度,文章利用小波分析多尺度分解方法,选择适当的小波函数,把一维数据分解为低频逼近部分和高频细节部分,在低频部分和高频部分根据各自数据特征利用模糊C一均值聚类算法分别建立模糊时间序列模型并预测,然后把每个部分的预测值根据小波重构得到最终预测结果.通过对国家财政收入实例验证对比发现,该模型在预测精度方面有较大提高.     

我国烟草市场分析与预测

卷烟是国家实行专卖的一种特殊商品，从总体上把握卷烟消费市场的未来发展趋势，对烟草行业的发展，增加国家财政收入和满足市场需求都至关重要　　本文在对卷烟的生产、销售、消费及需求特点分析的基础上，运用ＳＰＳＳ软件回归分析，对卷烟市场未来趋势作了初步预测，并提出了建议与对策。     

灰色系统与BP神经网络组合模型及其应用

影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素.又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值.运用BP神经网络模型对1995-2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入.     

我国财政收入的灰色区间预测及精度检验

近年来我国财政收入保持了持续快速上涨的势头,文章首先对目前我国财政收入的变化趋势及主要原因作出了解释,其次对比例型、包络型、发展型三种灰色区间预测模型进行介绍,运用这些方法对我国2011~2015年的财政收入情况进行预测并进行精度检验,以便得出有益的结论,希望对财政政策及分配政策的调整有借鉴意义。     

基于Holt-Winters滤波模型的我国互联网普及率分析

文章运用2000年12月至2015年6月我国的互联网普及率数据,基于R软件来进行分析,通过ARI-MA模型和Holt-Winters滤波模型分别对互联网普及率数据进行拟合,最后经过模型比较选择了Holt-Winters 滤波模型,并运用Holt-Winters滤波模型预测了我国未来5年的互联网普及率.分析表明到2020年6月年我国的互联网普及率将达到59.4％.     

1995年上半年我国财政运行走势透析

１９９５年上半年我国财政运行走势透析国家信息中心经济预测部张根明一、当前财政运行状况的基本判断１．财政收入增长缓慢随着生产的快速增长和商品流通的扩大，１—４月份我国国家财政收入（不含债务收入）合计１４２９亿元，完成年度预算的２５．１％，比去年同期增长...     

税收收入预测的时间序列方法选择

税收是国家财政收入的主要来源,能否准确地预测税收收入对于制定国家财政预算具有重要意义.文章以中国2001年至2007年的税收收入数据为基础,分别采用传统时间序列分析方法和Box-Jenkins的方法建立了中国月度税收收入的时间序列预测模型.该模型可用于对未来短期情况的预测,同时说明有时在进行预测时传统方法除了操作简便外,精度也更高一些.因此,在建模时,要通过对几个不同模型的比较,找出数据规律,确定最优的模型.     

基于APF算法的贝叶斯金融厚尾MSSV模型研究

针对金融时间序列普遍具有的波动聚集性和厚尾特征,将对风险管理尤为重要的一些极端点纳入模型之中,构建厚尾马尔科夫转移随机波动模型,采用带辅助变量的粒子滤波算法对波动和潜在状态进行预测,并估计模型参数.由于t分布与正态分布的特殊关系,通过选取不同自由度进行仿真分析,研究发现MSSV-t模型较一般MSSV模型对于消除波动持续性参数的高估问题更加有效.结合对中国上证综指股价波动的实证研究,证明了基于APF算法的MSSV-t模型在潜在波动状态的预测及突发事件的探测方面具有优良的性质,同时具备提高波动预测精度的能力.     

我国财政收入占GDP比重的实证分析

文章通过对历年财政收入占GDP比重的时间序列数据资料建立了一阶自回归模型;分析比重变化规律,并进一步对未来几年财政收入占GDP的比重进行了预测;对现实工作提出了可行性建议及对策。     

基于改进BP神经网络的现金流预测

运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法.为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据.     

粒子滤波算法在贝叶斯模型中的应用

文章首先介绍了粒子滤波算法,然后将粒子滤波算法应用到一类特殊的贝叶斯动态模型中,并得到有关结论.     

武汉市商品房均价的预测

房价预测是房地产投资决策和调节控制的重要依据之一。文章针对武汉市房地产市场商品房均价数据较少的特点,运用GM(1,1)模型和修正算法,以及灰色马尔科夫模型对均价进行建模计算预测,并对结果进行精度比较,结果表明模型的预测精度较高,在房价预测中有较强的科学性和可行性。     

基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测

文章构建了衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试和决策树模型;详细论述了单属性测试和决策树与AdaBoost算法的分类器组合机制,同时界定了12个风险检测变量指标,运用252个我国上市公司作为初始样本,分别进行了一年、两年和三年的26次衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试(SAT),AdaBoost组合算法的决策树(DT)、单决策树和单支持向量机(SVM)实验,结果表明,基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测模型可以对公司衍生金融工具风险进有效的预测。     

基于AR模型的Kalman滤波在股票价格预测中的应用

文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型.该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal-man滤波方法预测股票价格.通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度.     

基于HP滤波和GARCH模型的股票价格趋势预测

在股票市场中人们最关心的就是股票价格的变化,对股票价格趋势的预测直接影响到投资者的投资决策,关系到投资者的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高.为了更精确的预测股票价格趋势,提供更为合理的股票投资意见.文章尝试将HP滤波法应用到股票价格趋势的预测中,通过HP滤波法将股票价格分解为不同的数据,然后通过高阶自回归和GARCH模型分别对分解出来的数据进行拟合和预测.并通过对上证指数的预测后,发现该模型具有较好的预报效果,可为金融产品的趋势研究提供帮助.     

最新资讯

税收收入已占财政收入95%国家税务总局副局长宋兰最近表示,税收是国家参与国民收入分配最主要、最规范的形式,我国的税收收入已占到财政收入的95%左右,是财政收入最主要的来源。我国外汇储备突破1.2万亿美元     

基于离散型Kalman滤波器的财务危机预警

文章研究引入时域角度的信号控制对未知数的白噪声控制,并结合离散型Kalman滤波器的递推,进而获得动态样本预测与真实值之间的振荡滤波一步改进,并将增进后的离散型Kalman滤波进行针对企业财务危机预警的适用性.结果证实:控制白噪声的滤波增益可以显著改善基于Kalman滤波的财务危机预警精度,而结合离散Kalman滤波进行递推样本训练,有利于离散样本向量动态信息的精度解释,从而提升基于改进离散型Kalman滤波的企业财务危机预警能力.     

基于HP分离ARIMA—Markov模型的我国生猪存栏量预测

时间序列分析方法的运用呈现出多样性和组合型的特点.针对于当前时间序列模型运用存在的分割性不足,在对时间序列分离后独立序列的特性出发,认为应当对独立分离序列分别建立适合波动规律的预测模型.文章首先采取HP滤波对生猪存栏量进行分离,然后采用ARIMA模型和Markov转移模型分别对趋势序列和随机序列进行预测并加总,最后采用原始序列的ARIMA处理结果与组合模型进行对比,发现了组合模型要优于传统ARIMA.     

静海县财政投稿与GDP的关系

财政收入是国家财政参与社会产品分配所取得的收入,包括预算内和预算外收入,来源于公有制和非公有制经济。GDP（生产总值）是以价值形式表示一个国家或地区在一定时期内生产的所有产品与劳务的最终成果。GDP的最终分配去向是国家、集体、个人所得。国家所得部分主体是财政收入。