2026年10月30日 星期五
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往期目录 > 2025年 第4期
基于GM(1,1)-BP神经网络的财政收入预测
作者:伍三宝 唐耀宗
作者单位:喀什大学数学与统计学院
【摘  要】财政收入是国家经济社会稳定发展和人民幸福生活的有力支撑,研究财政收入的主要影响因素和科学预测财政收入具有重要的理论和现实意义。结合基于Lasso变量选择和GM-BP神经网络的组合模型,选取2000-2022年全社会就业人数、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资额等影响财政收入的因素,经Lasso变量选择,选取重要因素,在重要因素基础上,预测2023年和2024年的财政收入数值。结果表明,影响财政收入的重要因素有社会从业人数、社会消费品零售总额、全社会固定资产投资总额、国内生产总值、第一产业增加值以及税收,且组合模型较单一模型预测精度更高。
【关键词】财政收入;特征选择;Lasso;GM-BP模型

【中图分类号】 F224       【文献标识码】 A         【文章编号】1672-2949(2025)04-0055-04

基金项目:新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目(项目编号:2022D01A235)
作者简介:伍三宝(1997-),男,苗族,湖南湘西人,喀什大学数学与统计学院硕士在读,研究方向为金融统计与风险管理;唐耀宗(1982-),男,汉族,四川达州人,博士,喀什大学数学与统计学院副教授,研究方向为最优化方法及其在金融统计中的应用。
文章著录格式:伍三宝,唐耀宗. 基于GM(1,1)-BP神经网络的财政收入预测 [J]. 时代经贸,2025(4):055-058

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