【摘 要】
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针对地方财政收入,考虑到其影响因素复杂的非线性关系,给出一种组合预测方法——Lasso-GRNN神经网络模型。首先通过Lasso变量选择方法确定影响地方财政收入的主要指标,然后将
【机 构】
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中南财经政法大学统计与数学学院,青海省海西州统计局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61304067);湖北省教育厅人文社会科学研究资助项目(17G024)
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针对地方财政收入,考虑到其影响因素复杂的非线性关系,给出一种组合预测方法——Lasso-GRNN神经网络模型。首先通过Lasso变量选择方法确定影响地方财政收入的主要指标,然后将筛选出的各指标值作为GRNN神经网络的输入,网络输出为对应的地方财政收入值,构建Lasso-GRNN神经网络模型来预测地方财政收入。文章以青海省海西州1994—2016年的地方财政收入及其相关数据为例进行实证分析,结果表明Lasso-GRNN神经网络模型的预测效果不管是收敛速度还是预测精度都优于Lasso-BP和Lasso-RBF神经网络模型。
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