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[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋锋 张婷 周琰玲
针对地方财政收入,考虑到其影响因素复杂的非线性关系,给出一种组合预测方法——Lasso-GRNN神经网络模型。首先通过Lasso变量选择方法确定影响地方财政收入的主要指标,然后将筛选出的各指标值作为GRNN神经网络的输入,网络输出为对应的地方财政收入值,构建Lasso-GRNN神经网络模型来预测地方财政收入。文章以青海省海西州1994—2016年的地方财政收入及其相关数据为例进行实证分析,结果表明Lasso-GRNN神经网络模型的预测效果不管是收敛速度还是预测精度都优于Lasso-BP和Lasso-RBF神经网络模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵海华
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。
[期刊] 技术经济
[作者]
郑烨 蒋轶
在分析1978—2010年新疆政府财政支出现状的基础上,运用线性神经网络模型,利用1995—2010年新疆政府财政支出的统计数据,对2011—2015年的相关数据进行预测,分析了此期间新疆政府财政支出的发展趋势。结果表明:2011—2015年期间,新疆政府的经济建设支出、基本公共服务支出、行政支出占财政支出总额的比重有所减小,国防支出可能呈平稳增长趋势——这与新疆所处的地理位置、自然环境、宗教文化等因素密切相关。最后结合新疆的特殊区情,提出了针对性的政策建议。
关键词：
政府财政支出 线性神经网络
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
曾黔蜀 沈光先
本文在对影响邮政业务量因素的相关系数计算的基础上 ,尝试用人工神经网络方法对邮政函件量进行预测。结果表明 :人工神经网络BP模型用于邮政函件量预测具有良好的预测效果
关键词：
人工神经网络 BP算法 预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
孙元 吕宁
目前,我国地方财政收入预测模型的水平参差不齐,预测方法科学不足、预测机制不能与国际接轨。本文结合地方财政收入的构成内容以及结构特点,使用传统时间序列、多元回归以及基于学习理论的SVM方法,分别对一般预算收入以及其中的主要税种建立单项预测模型,最后引入组合预测方法将上述三种方法有效结合,在浙江省实际数据的支持下建立了较为完整的地方财政一般预算收入预测模型,预测出浙江省“十一五”期间的地方财政一般预算收入。
[期刊] 当代财经
[作者]
王国星
地方财政收入规模不适度、收入结构不合理、收入信息不真实是地方财政收入质量不高的主要表现;提高地方财政收入质量必须有适度的财政收入规模、合理的财政收入结构和真实的财政收入信息。
关键词：
地方财政 收入质量
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马喜德
财务困境预测是金融领域一个倍受关注的研究课题,运用定量分析提前对企业(特别是上市公司)陷入财务危机进行预警,对于债权人、投资者以及监管部门来说都有极其重要的意义。通过研究我国A股上市公司,以公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,利用BP神经网络模型提前三年进行财务困境预测,结果发现,预测准确率可以达到87%。
关键词：
上市公司 财务困境 神经网络
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王成军 左新慧
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
关键词：
工程估价 神经网络 估价模型 BP算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴晓峰 杨颖梅 陈垚彤
文章根据ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型分别在处理线性空间预测问题和非线性空间预过测对问北题京中市的居优民势消,费建价立格了指一数种(C基PI于)B序P列神的经实网证络分误析差证校明正了的该差组分合自预回测归模移型动相平对均(于A单RI一MA预)测组模合型预在测C模PI型预,通测中的有效性,并利用该模型预测了未来一段时间北京市CPI的走势。
关键词：
ARIMA BP神经网络 组合预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王鑫 肖枝洪
文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李博 王建国 李静文
为提高神经网络自回归预测模型的精度,文章构建了基于神经网络的景气预测模型。主要运用景气预测判断先行指标,以及其相对基准指标的先行期数,结合神经网络非线性适应能力、自适应能力强等特点,构建了基于RBF神经网络、广义回归神经网络、BP神经网络、Elman神经网络的四种景气预测模型。对比分析这四种基于神经网络的景气预测模型和神经网络自回归预测模型,发现基于神经网络的景气预测模型均取得良好的预测效果,其中,基于RBF神经网络的景气预测模型最佳。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓静
文章提出了一种基于多重分形与概率神经网络相结合的海温预测方法。该方法利用多重分形方法将海温序列挖掘出多个蕴含海温变化信息的时间序列;利用多重分形计算得到的多个时间序列作为概率神经网络的输入因子建立预报模型;利用该预报方法对NINO综合区平均海温进行未来1~3个月的预报实验,结果表明:该方法能较好的实现NINO综合区平均海温的预测,这对厄尔尼诺/拉尼娜现象的监测和预报工作提供了一种新的方法。
关键词：
PNN 多重分形 海温 ENSO 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
张吉刚 梁娜
一、引言税收预测是在充分分析影响税收收入因素的变化和相关税收历史资料的基础上,运用一定的预测理论、方法和模型,对未来税收收入的前景做出判断。科学、
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈军
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