基于ARIMAX模型的全国财政收入的预测与分析

论文摘要

国家财政收入是指国家和政府为了践行其特定的政府职能,执行公共政策以及提供公共产品和公共服务而筹措的资金数量。财政收入不仅是政府财政支出的基本保障和先决条件,也是体现一个国家和政府财富状况水平的重要指标。伴随着我国社会主义进入新时代,我们国家的财政工作面临着难得的发展机遇,同时也面临着一系列的重大挑战。财政工作对国家加强宏观调控的作用日益凸显,但是在另一方面,则是财政收入预测工作亟待完善的短板。在这种情况下,建立健全高效、切实可行的财政收入预测体系就变得越来越重要。时间序列分析作为统计学的一个重要分支,被广泛应用于经济预测领域,它不仅能通过对一组时间序列数据的分析研究寻找出某种最优的拟合模型,而且可以用来预测其未来趋势的变化,具有很强的现实意义。在财政收入的研究预测工作中,以时间序列分析模型为基础的研究目前偏少,而且也大多都集中在一元时间序列领域。本文使用1978年至2013年的国家财政收入数据作为建立模型的原始数据,并使用国内生产总值数据作为协变量,建立了多元动态回归模型——ARIMAX模型,预测未来五年全国财政收入的变化趋势,并与经典的一元时间序列模型——ARIMA模型的结果,真实的2014年至2017年的全国财政收入数据进行对比分析。实验表明,ARIMAX模型应用于全国财政收入的预测,不仅是可行的,而且比经典的一元时间序列模型精度更高,效果更好,它是一种优越的时间序列模型,能够应用在全国财政收入的分析与预测中。

论文目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的与意义

1.3 国内外研究现状

1.4 论文结构与安排

2 时间序列分析理论概述

2.1 时间序列的定义与随机过程的关系

2.1.1 时间序列的定义

2.1.2 时间序列与随机过程

2.2 时间序列分析的基本概念

2.2.1 特征统计量

2.2.2 平稳时间序列的定义

2.3 平稳时间序列模型

2.3.1 AR（p）模型

2.3.2 MA（q）模型

2.3.3 ARMA（p,q）模型

2.4 非平稳时间序列模型

2.4.1 差分运算

2.4.2 ARIMA（p,d,q）模型

2.4.3 ARIMA（p,d,q）模型的建立步骤

2.5 多元时间序列分析模型

2.5.1 ARIMAX模型

2.5.2 虚假回归

2.5.3 协整及其检验

3 基于ARIMA模型的全国财政收入的预测与分析

3.1 选择数据

3.2 数据的平稳性检验

3.3 数据的纯随机检验

3.4 ARIMA模型的建立

3.5 ARIMA模型的检验

3.6 ARIMA模型的预测及分析

4 基于ARIMAX模型的全国财政收入的预测与分析

4.1 选择数据

4.2 数据的检验

4.2.1 同阶单整检验

4.2.2 协整检验

4.3 ARIMAX模型的建立

4.4 ARIMAX模型的检验

4.5 ARIMAX模型的预测

4.5.1 国内生产总值的预测

4.5.2 全国财政收入的预测

4.6 对比分析

5 总结

5.1 研究总结

5.2 研究展望

参考文献

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 徐向辉

导师: 王晓光

关键词: 财政收入,时间序列,预测

来源: 大连理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,财政与税收

单位: 大连理工大学

分类号: F224;F812.41

DOI: 10.26991/d.cnki.gdllu.2019.002701

总页数: 50

文件大小: 1814K

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