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        武漢市財(cái)政收入分析預(yù)測(cè)模型探究

        2019-09-10 07:22:44張強(qiáng)董雪
        現(xiàn)代信息科技 2019年2期
        關(guān)鍵詞:時(shí)間序列

        張強(qiáng) 董雪

        摘 要:本文以武漢市財(cái)政收入為研究對(duì)象,收集了2000年到2015年的相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS和Eviews軟件,采用相關(guān)分析、逐步回歸分析和時(shí)間序列分析方法,建立模型并作出預(yù)測(cè),主要研究結(jié)果是:工業(yè)增加值為影響武漢財(cái)政收入的關(guān)鍵因素,2016年武漢市一般預(yù)算收入的預(yù)測(cè)值為1570億元。

        關(guān)鍵詞:逐步回歸;時(shí)間序列;武漢市地方財(cái)政

        中圖分類(lèi)號(hào):TP392 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-4706(2019)02-0087-03

        Abstract:This paper takes Wuhan’s fiscal revenue as the research object,collects the data of relevant economic indicators from 2000 to 2015,uses SPSS and Eviews software,uses correlation analysis,stepwise regression analysis and time series analysis methods,establishes models and makes predictions. The main results are as follows:industrial added value is the key factor affecting the financial revenue of Wuhan,and the forecast value of general budget revenue of Wuhan in 2016 is 157 billion yuan.

        Keywords:stepwise regression;time series;Wuhan local finance

        0 引 言

        近年來(lái),國(guó)內(nèi)多位學(xué)者對(duì)財(cái)政收入的影響因素進(jìn)行了大量研究。孫元[1]使用傳統(tǒng)時(shí)間序列、多元回歸等方法,建立了單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型、組合預(yù)測(cè)方法,預(yù)測(cè)出浙江省“十一五”期間的地方財(cái)政一般預(yù)算收入。何鄧嬌[2]給出了廣州市財(cái)政收入影響因素:廣州市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比、社會(huì)從業(yè)人數(shù)和固定資產(chǎn)投資額等,并應(yīng)用VAR模型分析了影響廣州市財(cái)政收入的因素。

        本文根據(jù)武漢市2000年到2015年的多項(xiàng)相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)[3],結(jié)合地方財(cái)政收入的構(gòu)成內(nèi)容以及結(jié)構(gòu)特點(diǎn),采用相關(guān)分析及多元回歸分析方法[4],篩選影響武漢一般預(yù)算收入和四種稅收的關(guān)鍵因素,并分別建立了與其對(duì)應(yīng)的單項(xiàng)回歸預(yù)測(cè)模型和時(shí)間預(yù)測(cè)模型[5],預(yù)測(cè)出武漢市2016年地方財(cái)政一般預(yù)算收入。

        1 數(shù)據(jù)預(yù)處理與相關(guān)性分析

        1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        缺失值處理:采取插值法和回歸法彌補(bǔ)缺失值。標(biāo)準(zhǔn)化處理:進(jìn)行均值為0,方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化處理,以達(dá)到消除量綱的目的,新數(shù)據(jù)=(原數(shù)據(jù)-均值)/標(biāo)準(zhǔn)差。

        1.2 相關(guān)性分析

        稅收是地方一般預(yù)算收入的重要組成部分,根據(jù)武漢市歷年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),用SPSS軟件對(duì)四種主要的稅收(增值稅、營(yíng)業(yè)稅、企業(yè)所得稅、個(gè)人所得稅)與地方一般預(yù)算收入的相關(guān)性進(jìn)行分析,具體情況如表1所示。

        從相關(guān)性表中可以發(fā)現(xiàn)這四種稅收和一般預(yù)算收入的相關(guān)程度都是比較高的,增值稅和營(yíng)業(yè)稅與地方財(cái)政收入的相關(guān)性最大,均在0.9以上;同樣從各種稅收所占財(cái)政收入的比例來(lái)看,營(yíng)業(yè)稅所占比例最大。

        對(duì)各個(gè)稅種和他們的相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行的相關(guān)性分析結(jié)果表明:城市居民年人均可支配收入和個(gè)人所得稅相關(guān)性最大,相關(guān)系數(shù)為0.802,全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額和企業(yè)所得稅相關(guān)性最大,相關(guān)系數(shù)為0.864,建筑業(yè)總產(chǎn)值和營(yíng)業(yè)稅相關(guān)性最大,相關(guān)系數(shù)為0.985,批發(fā)零售業(yè)零售額和增值稅相關(guān)性最大,相關(guān)系數(shù)為0.976。

        2 回歸分析與預(yù)測(cè)

        2.1 一般預(yù)算收入

        由表3可以看到,2015年一般預(yù)算收入、個(gè)人所得稅、企業(yè)所得稅、營(yíng)業(yè)稅和增值稅的預(yù)測(cè)精度都小于10%,部分是在5%的范圍內(nèi);由此可說(shuō)明,對(duì)各個(gè)項(xiàng)目建立的預(yù)測(cè)模型比較準(zhǔn)確,因此,可以認(rèn)為據(jù)此預(yù)測(cè)得到的2016年武漢市財(cái)政收入各個(gè)項(xiàng)目的預(yù)測(cè)值是有效的,一般預(yù)算收入為1570億元,個(gè)人所得稅為50.4億元,企業(yè)所得稅為207.1億元,營(yíng)業(yè)稅為442億元,增值稅為189億元。

        由于回歸模型主要分析一般預(yù)算收入與四種稅收的經(jīng)濟(jì)影響因素,且通過(guò)假設(shè)值來(lái)計(jì)算預(yù)測(cè)值,所以精確度可能不是很高,較時(shí)間模型預(yù)測(cè)值,回歸模型的預(yù)測(cè)值比較保守;時(shí)間模型預(yù)測(cè)值也均在回歸模型的預(yù)測(cè)區(qū)間附近,其在一定程度上反映了時(shí)間模型預(yù)測(cè)的合理性。

        4 結(jié) 論

        綜上所述,在多項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中,財(cái)政收入的一般預(yù)算收入受工業(yè)增加值指標(biāo)的影響最為顯著;2016年武漢市一般預(yù)算收入預(yù)測(cè)值為1570億元。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 孫元,呂寧.地方財(cái)政一般預(yù)算收入預(yù)測(cè)模型及實(shí)證分析 [J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007,25(1):38-45.

        [2] 鄧嬌.廣州市財(cái)政收入影響因素的實(shí)證研究——基于VAR模型分析 [J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2014(15):104-106+121.

        [3] 湖北省統(tǒng)計(jì)局.湖北統(tǒng)計(jì)年鑒 [M].北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,2014:331-338.

        [4] 謝龍漢,尚濤,蔡明京.SPSS統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)挖掘 [M].北京:電子工業(yè)出版社,2014:194-197.

        [5] 李子奈,潘文卿.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) [M].(第3版).北京:高等教育學(xué)出版社,2010:261-300.

        作者簡(jiǎn)介:張強(qiáng)(1976.08-),男,漢族,湖北襄陽(yáng)人,講師,系秘書(shū),實(shí)驗(yàn)室副主任,碩士,研究方向:概率統(tǒng)計(jì)、大數(shù)據(jù)挖掘。

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