鄧華麗　張良均

[摘 要] 本文通過綜合灰色及回歸模型對地方財政收入進行預測，先基于各指標影響因素的分析，再建立灰色預測模型與回歸預測模型，且為降低預測誤差，將灰色預測與回歸預測值進行加權處理（權重分別為0.5）。其中做灰色預測模型時是對各指標的原始數(shù)值序列做一次累加生成更具有平穩(wěn)性的新序列后構建的灰色GM（1，1）模型，然后通過灰色GM（1，1）模型對各項財政指標收入進行預測；而其中做回歸預測模型時是根據(jù)各項財政指標收入的變化趨勢的不同情況建立相應的數(shù)學回歸模型，然后根據(jù)相應的數(shù)學回歸模型對各項財政指標收入進行預測。由于灰色GM（1，1）模型和數(shù)學回歸預測模型都有一定的誤差，故對這兩個模型各自加權0.5進行綜合處理后可得到較為精準的地方財政收入數(shù)據(jù)，為地方政府科學決策提供依據(jù)。

[關鍵詞] 地方財政收入；灰色預測；回歸預測；綜合加權

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 05. 080

[中圖分類號] F810.41 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2016）05- 0145- 04

1 背 景

地方財政收入是一個地區(qū)國民經(jīng)濟的綜合反映，是地方政府發(fā)揮公共財政職能的財力保證，也是市場經(jīng)濟國家的政府對經(jīng)濟進行宏觀調控的基礎。對地方財政收入進行科學的分析和預測，有利于制定合理的財政預算和財政政策，對于加強政府的宏觀調控能力，強化地方財政收入的監(jiān)督管理，防范地方政府債務風險，促進國民經(jīng)濟快速、健康、協(xié)調發(fā)展，有著十分重要的現(xiàn)實意義。

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，統(tǒng)計制度的不斷完善，統(tǒng)計指標的數(shù)目日趨龐大，形成了規(guī)模巨大的信息資源。使得利用經(jīng)濟學理論和科學方法預測和分析地方財政收入、分析經(jīng)濟規(guī)律、預測經(jīng)濟走勢成為可能。

2 算法介紹

2.1 算法步驟

本文通過綜合灰色及回歸模型對地方財政收入進行預測，先基于各指標影響因素的分析，再分別建立灰色預測模型與回歸預測模型，將灰色預測與回歸預測值進行加權處理（權重分別為0.5）從而降低預測誤差得到精準的預測結果。

方法步驟如下。

2.1.1 構建灰色預測模型

設原始灰色序列為X（0）=（x（0）（1），x（0）（2），…，x（0）（n）），對原始灰色序列作1次累加生成新序列X（1）=（x（1）（1），x（1）（2），…，x（1）（n）），其中，x（1）（i）= x（0）（k），則灰色GM（1，1）模型為

式中，x（1）（t）是t時刻1次累加值，a稱為發(fā)展灰數(shù)，b稱為內生控制灰數(shù)。則公式（1）的解為

參數(shù)的估值（a，b）T=（BTB）-1 BTY，且

由此得到模型還原值為

根據(jù)公式（3），得到原序列對應的預測序列值

2.1.2 建立回歸預測模型

對地方財政收入的各指標數(shù)據(jù)可視化為圖1（由于圖中顯示位置有限，故只顯示10種稅收的指標為例），以便觀察數(shù)據(jù)的變化趨勢從而確定其模型。

根據(jù)地方財政收入中各指標的變化趨勢，構建相應的回歸模型進行預測。

對國有資本經(jīng)營收入、營業(yè)稅、個人所得稅、行政事業(yè)性收費收入、罰沒收入指標建立線性回歸模型，模型結構為

y=at+b

對地方財政收入、公共財政預算收入、政府性基金收入、上級補助收入、稅收收入、非稅收收入、專項收入、增值稅、企業(yè)所得稅、城市維護建設稅、房產(chǎn)稅、印花稅、契稅指標建立指數(shù)回歸模型，模型結構為

y=aebt

由上面的線性與指數(shù)回歸預測模型可對各項財政指標收入進行預測。然后分別對以上兩模型的參數(shù)和預測值進行檢驗與分析。

2.1.3 預測值處理

將灰色預測與回歸預測值進行加權處理（權重分別為0.5）以求得更精準的預測結果。

2.2 計算過程與結果

為使大家對地方財政收入預測模型有進一步的了解，下面對預測模型流程的內容進行詳細解釋，并結合廣州市2015年財政收入預測（歷史數(shù)據(jù)取值區(qū)間為1999-2014年）進行地方財政收入預測的實證分析。

2.2.1 構建灰色預測模型

按國家財政部的財政收入決算統(tǒng)計口徑，地方財政收入主要由稅收收入（包括國內增值稅等14種稅收收入和其他稅收收入）、非稅收入（包括專項收入、行政事業(yè)性收費、罰沒收入和其他收入）、政府性基金收入、上級補助收入（中央稅收返還和轉移支付）組成。

根據(jù)廣州市1999-2014年的各財政指標收入數(shù)據(jù)，對這幾年各指標序列，根據(jù)2.1.1的步驟進行灰色預測，預測2015年的數(shù)據(jù)，所有模型預測參數(shù)與預測結果見表1。

由預測結果可以看出，該模型預測結果中指標預測值相對平均誤差大部分在0.32%以內，只有國有資本經(jīng)營收入的誤差最大，是0.8%，但誤差也是相對較小?？傮w來說，預測結果是很可靠的。

2.3 預測值處理

比較2.2中表1和表2的預測值相對平均誤差，得到的是回歸預測模型的預測結果更好，但從長遠角度來看，單單采用回歸預測模型是不夠的，因為回歸預測模型對于波動性較大且規(guī)律性較小的數(shù)據(jù)會難以建模，或者是所建模型預測效果會大大削弱。因為回歸模型是要求數(shù)據(jù)有較強規(guī)律性及較弱的波動性，而灰色模型則不會，因為灰色模型反而是從雜亂無序的數(shù)據(jù)中找規(guī)律的，它可以對含有不確定因素的系統(tǒng)進行預測?；疑A測通過鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢的相異程度，即進行關聯(lián)分析，并對原始數(shù)據(jù)進行生成處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應的微分方程模型，從而預測事物未來發(fā)展趨勢的狀況。其用等時距觀測到的反應預測對象特征的一系列數(shù)量值構造灰色預測模型，預測未來某一時刻的數(shù)值。而對于如本文中波動性較小，規(guī)律性較強的數(shù)據(jù)而言，用回歸模型顯然是更優(yōu)的。故綜合考慮灰色預測與回歸預測值的優(yōu)缺點，本文認為最好的處理就是對該兩種模型進行權重分別為0.5的加權處理，得到最新的精準性較高、適應性較廣的地方財政指標收入預測模型。

即：最終預測值=0.5×灰色預測值+0.5×回歸預測值

最終預測結果如表3所示。

3 結 語

由預測結果看出，最大的預測值相對平均誤差只有5.16%，比單采用灰色預測的最大預測值相對平均誤差的9.61%整整小了4.45%。故采用的綜合灰色預測與回歸預測的模型是有意義的，預測結果也是較精準可靠的。

主要參考文獻

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