黑龙江省地方财政收入与GDP增长的相关性分析

分析全省地方财政收入与总量指标GDP的相关性,可从二者是否存在线性关系入手,通过计算相关系数、建立回归方程组进行一元回归分析和线性回归模型的离差分析,并得出相关结论。     

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.     

基于VAR模型的土地财政与地方经济增长相关性分析

文章选取某省土地财政收入及地方生产总值作为反应该省土地财政及经济增长状况的指标,利用1993~2007年数据,建立VAR模型,并进行脉冲响应分析和方差分解。研究结果表明,该省土地财政收入与经济增长之间从短期来看存在正相关关系,但从长期来看互相存在负向影响,持续时期较长,且有随着时间的推移进一步增大的趋势。其中土地财政收入对经济增长的作用明显,而经济增长对土地财政收入的影响微弱。     

影响财政收入增长的相关因素分析

研究表明:截至2007年30多年来中国经济增长不是均衡的,而是分阶段的.文章基于对30年来中国财政收入、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、人口数和居民消费等因素的研究,消除价格膨胀因素的影响,提出了一个更为合适的分段模型一对数线性模型,并且从经济学角度对所建立的模型给出了合理的解释,结论符合中国实际.     

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。     

中国财政收入和经济增长关系的实证研究

文章基于1994-2013年我国国内生产总值和财政收入数据,通过建立向量自回归模型对我国财政收入与经济增长关系进行了实证研究.研究发现:1994-2013年我国财政收入与经济总量均呈现出快速增长,规模不断扩大,并且存在经济总量的稳步增加有利于财政收入增长的Granger因果关系.利用方差分解分析出,财政收入、经济增长对自身的增长有着正向的影响,但是效果并不是很大.经济增长对财政收入会产生较大的影响,反之则不然.     

多元非线性经济预测模型的建立方法

在经济预测中,常用多元回归模型反映预报量与各因素之间的依赖关系,其中线性回归分析有着广泛的应用.但客观事物之间并不一定呈线性关系,这时建立的线性回归模型往往拟合效果不好或有不合理的经济解释.建立非线性回归模型可能更为合适,只是建立起来较为困难.本文给出建立多元非线性回归预测模型的两种方法.     

自变量可重复观测的线性回归模型研究

文章研究了自变量可作重复观测的线性回归模型.对固定自变量X采用重复观测,得到应变量Y的多个观测值,并利用其均值与X构成数对,建立起自变量重复观测的线性回归模型.讨论了这种模型在一元时的情形,实例分析结果表明,该线性回归模型的参数估计值的方差更小,较之传统回归模型更为有效.     

H∞滤波算法在国家财政收入预测中的应用

文章通过建立回归模型,并采用H∞滤波算法对国家财政收入中各分项收入对总收入进行估计预测,结果证明:以各种税收作为变量,运用H∞滤波算法对国家财政收入的预测值和实际值的误差较小,可以运用H∞滤波算法预测国家财政收入.     

上市公司财务状况非线性评价模型及应用

文章应用判别函数建立了上市公司财务状况非线性评价模型,论证了线性补偿的存在,与线性模型相比提高了模型的解释和预测能力。     

基于GM(1,N)模型的农村居民消费价格指数研究

文章研究了我国农村居民总消费价格指数与各类消费价格指数的相关性。首先利用SPSS统计软件对总消费与各分类价格指数进行多元线性回归分析,应用Stepwise(逐步回归)方法建立MLR模型,其次,在此基础上建立总消费价格指数与相关消费价格指数的灰色系统模型。同时,对比分析了两模型的实效性。     

广义线性混合模型在顾客满意度研究中的应用——基于某地区银行理财产品顾客满意度的分析

在对广义线性模型与经典线性模型进行对比分析基础上,重点介绍了广义线性混合模型与估计方法及其在满意度调查数据中的模型设定与应用,并采用某调查机构在2011年1月至2012年3月期间对购买过某地区银行理财产品的客户进行的满意度调查数据进行实证分析。研究表明:相对于经典线性回归模型与广义线性模型,广义线性混合模型是分析满意度调查数据的有效方法。     

基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型

针对财政收入及其影响因素原始数据呈随机性、非线性变化,两者之间具有非线性相关关系的特点,文章在分析RBF神经网络和无偏GM(1,1)模型两者建模优点的基础上,结合回归分析思想,提出了基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型;并以安徽省财政收入数据作为检验样本对所建模型进行检验.     

基于贝叶斯偏态线性混合模型的费率厘定

线性混合模型是非寿险费率厘定的主要方法之一。通常的线性混合模型假设随机误差项服从正态分布,而保险损失数据往往具有右偏特征,这使得该模型在非寿险费率厘定中的应用受到一定影响。在通常的线性混合模型基础上,假设随机误差项服从偏态分布,即可建立偏态线性混合模型,从而改善费率厘定结果的合理性。基于一组实际的保险损失数据,应用贝叶斯MCMC方法建立几个不同的偏态线性混合模型,并与正态分布假设下的线性混合模型进行对比,实证检验偏态线性混合模型在非寿险费率厘定中的优越性。     

财政收入再分配政策对地区收入不平等的影响分析

文章利用VAR和SVAR模型对政府的财政收入再分配政策与地区间收入分配不平等之间的关系进行分析,结论是:(1)财政收入分配的滞后效应(长期效应)与基尼系数存在正相关关系(VAR分析);(2)财政收入分配政策的短期波动效应结果不确定,具体取决于社会福利支出与个人所得税的力度(SVAR分析)。这一结论支出并不是政府的所有出于良好愿望的收入再分配政策总是有益的。     

财政收入再分配政策对地区收入差距的影响分析

文章通过建立VAR模型和SVAR模型,对比分析了两模型中财政收入再分配政策对地区收入差距的影响.实证结果表明:在VAR模型中政府支出在短期内对地区收入差距产生负向影响,在SVAR模型中政府支出在短期内对地区收入差距产生正向影响,但在长期地区收入差距对政府支出的响应为负,即增加政府财政支出会缓解地区收入不平等的问题;在两模型中,税收冲击对地区收入差距都具有长期效应,地区收入差距对税收的脉冲响应是都正向的,即减税的财政收入再分配收政策对缩小地区收入差距具有长期的积极作用.     

产业升级、增长联盟与住房供给弹性——基于35个大中城市的数据分析

产业升级对地方政府与房地产业所形成的增长联盟形成冲击,因此产业变迁对于房地产业的影响已成为理论研究的重点。通过构建住房供给弹性与产业升级、财政收入、政府干预变量的计量模型,运用2009—2015年中国35个大中城市数据,实证分析并检验得出结论:产业升级与财政收入增长会提升住房供给弹性,降低供给调整粘滞效应;而在产业高级化程度与财政收入较低的区域,住房供给调整粘滞效应较大,住房调控政策往往会处于失灵状态。因此,房地产调控长效机制的形成应该建立在产业升级与财政增长的前提之下,并在此基础上提出构建以产业新城为核心的产业地产机制、形成以创新为核心的产业集群效应等政策建议。     

伴随置信度的线性回归模型

针对正态余项的线性回归模型,研究伴随置信度的线性回归模型。在一定概率下,设计随机变量以均值为中心的置信区间,建立机会约束规划,并在一定置信度下转化为确定性规划,应用LINGO 11优化软件求解,构造出伴随置信度的线性回归模型,实现对随机变量观测值信息的动态应用,可以实现伴随置信度的预测。实证分析表明,该模型可以依置信度不同程度地反映观测数据的多方面信息,选择最佳线性回归方程,更好满足需要。该模型有异于线性分位数回归模型的优点,丰富了线性回归分析的研究内容。     

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.     

关于房价问题的统计学研究

文章通过对1993-2010西安市的房价和1993～2010中国的财政收入的统计数据分析,给出了房价发展和中国财政收入发展的模型结构,同时对两者的相关性进行了分析。