第三届挑战赛B6-基于数据挖掘技术的市财政收入分析预测模型

摘要：

本文对影响广州市财政收入各种因素进行了分析，并建立了各种经济指标预测的数学模型。

针对问题一，首先用相关性分析与多元回归分析的方法，分析了财政收入和增值税、营业税、企业所得税、个人所得税等四种税的相关性，并建立了相应的多元回归分析模型。SAS软件计算结果表明，四种税收都与财政收入有较强的相关性，影响财政收入的主要税种是增值税和企业所得税。其次，建立了增值税与商品进口总值、地区生产总值、工业增加值、批发零售业零售额、工业增加值占GDP比例、批发零售业等9个因素的多元回归分析模型，结果表明影响增值税的关键性因素是工业增加值；建立了营业税与公路货运量、公路客运量等9个因素的多元回归分析模型，影响营业税税的关键性因素是第三产业增加量；建立了企业所得税与第二产业增加值、第三产业增加值等10个因素的多元回归分析模型，影响企业所得税的关键性因素是城市商品零售价格指数；建立了个人所得税与城市居民年人均可支配收入、城镇单位职工年平均工资等7个因素的多元回归分析模型，影响个人所得税的关键性因素是地区生产总值和地方财政收入。最后，建立了财政总收入与地区生产总值和第一、二、三产业产值的回归模型，第三产业是影响地区生产总值的主要因素。

针对问题二，用时间序列分析的方法和曲线专家工具建立了财政总收入、地区生产总值、增值税等四种税收、第一、二、三产业产值、政府基金性收入以及从化市、增城市和市区的财政收入等指标的预测模型，结果表明增值税的增长较快、第三产业的增长速度快占地区生产总值的比例高于60%、广州市区的财政收入依然占主要部分。

针对问题三，给出了提高财政收入的建设性建议。

本文给出的回归模型及时间序列模型简单明了，精度高，容易用计算机软件实现。用相关分析及回归分析方法找到的影响广州财政收入的主要因素与广州市实际经济状况吻合，用时间序列分析方法给出的预测指明了财政收入及产业产值的发展趋势。 

关键词：广州财政收入，因素分析，回归分析，时间序列分析，预测

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