基于数据挖掘技术的浙江省财政收入影响因素分析

• 作者: 吴统 庄亮亮
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 经济
• 关键词: 财政收入 最优子集 向前逐步回归 向后逐步回归 岭回归 Lasso回归
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 93-104
• 页数: 12页
• 分类号: F2

摘要

财政是政府实现其职能的基础,承担着资源整合、资源再分配以及宏观经济调控的职能。与此同时,财政也是社会经济发展水平的重要体现。由此可见,提高财政收入的预测精度对国家、地方来说意义重大。为了提升浙江省财政收入的预测精度,我们以R语言为编程工具,首先通过最优子集法、向前逐步回归法、向后逐步回归法、岭回归及Lasso法分别对浙江省财政收入的影响因素进行分析,得到了5种回归模型并通过它们各自的均方根误差(RMSE)来评估其回归效果。最后,选取Lasso回归模型为最优回归模型。其中,影响浙江省财政收入的关键性因素为:旅游创汇收入、城镇单位就业人员平均工资、第三产业与第二产业产值比、全部金融机构人民币存款余额这四项指标。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄亮亮	温州大学数学与信息科学学院	4	2	1.0	1.0
2	吴统	温州大学数学与信息科学学院	3	1	1.0	1.0