SA  >> Vol. 5 No. 4 (December 2016)

    基于大数据技术的政府财政收入预测—以贵州省为例
    Government Revenue Forecast Based on Big Data Technology—Taking Guizhou Province as an Example

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作者:  

罗 慢,王 群,杨伊玲,梅俊雷:贵州师范学院,贵州 贵阳

关键词:
多元回归分析Holt指数平滑预测预测模型Multiple Regression Analysis Holt Exponential Smoothing Prediction Prediction Model

摘要:

本文结合贵州财政收入的构成内容和结构特点,利用R软件,对收集的数据进行整理分析,找出影响地方财政收入的关键影响因素,使用传统时间序列和多元回归分析方法相结合,建立较为完整的地方财政收入预测模型,对贵州省2015~2016年的财政收入进行预测。

In this paper, combined with the content and the structure characteristics of fiscal revenue in Guizhou, using the R software, the data were collected and analyzed. The key factors affecting the local fiscal revenue were found out. Also, using traditional time series analysis and multiple re-gression analysis method, we established a more complete local fiscal revenue forecast model to forecast the fiscal revenue of Guizhou province in 2015-2016.

文章引用:
罗慢, 王群, 杨伊玲, 梅俊雷. 基于大数据技术的政府财政收入预测—以贵州省为例[J]. 统计学与应用, 2016, 5(4): 373-379. http://dx.doi.org/10.12677/SA.2016.54040

参考文献

[1] 王燕. 时间序列分析——基于R [M]. 北京: 中国人民出版社, 2015.
[2] 王国丽, 陈晓飞, 刘刊, 姜国勇. 回归分析在水科学中的应用综述[J]. 中国农村水利水电, 2004(11): 40-44.
[3] 韩仁月. 我国财政支出规模的影响因素研究[D]: [硕士学位论文]. 济南: 山东大学, 2008.