【摘 要】
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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
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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。
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