安徽省地方財(cái)政收入的組合預(yù)測(cè)模型研究

袁宏俊 胡凌云

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030）

安徽省地方財(cái)政收入的組合預(yù)測(cè)模型研究

袁宏俊 胡凌云

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030）

地方財(cái)政收入預(yù)測(cè)是加強(qiáng)宏觀經(jīng)濟(jì)管理和提高決策水平的重要前提和基礎(chǔ)。為了科學(xué)預(yù)測(cè)地方財(cái)政收入，創(chuàng)新預(yù)測(cè)的方法，文章結(jié)合地方財(cái)政收入的構(gòu)成內(nèi)容以及結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，分別采用指數(shù)預(yù)測(cè)方法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法、回歸預(yù)測(cè)方法建立三種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建地方財(cái)政收入的幾何貼近度的最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型，并對(duì)安徽省“十二五”期間的地方財(cái)政收入進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

地方財(cái)政收入；組合預(yù)測(cè)；幾何貼近度；最優(yōu)模型

一、引言

1994年分稅制改革以來(lái),我國(guó)的地方財(cái)政收入主要由一般預(yù)算收入和基金預(yù)算收入構(gòu)成，受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政收入政策等因素的影響，要科學(xué)預(yù)測(cè)地方財(cái)政收入，必須綜合考慮各種因素。由于每種預(yù)測(cè)方法考慮因素的影響不盡相同，不同的因素都是從不同的角度提供各方面有用的信息，因此每種預(yù)測(cè)方法之間并不是相互排斥的，而是相互聯(lián)系、相互補(bǔ)充的。在預(yù)測(cè)的過(guò)程中，如果想當(dāng)然的認(rèn)為某種單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)誤差較大，就把該種預(yù)測(cè)方法棄之不用，可能造成部分有用的信息丟失，為了有效地利用各種預(yù)測(cè)方法所提供的信息，分散預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)，我們考慮將各單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法通過(guò)加權(quán)平均系數(shù)有機(jī)的結(jié)合到一起，建立組合預(yù)測(cè)模型，更加有效地提高預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性，并取得了大量的研究成果[1-4]。在財(cái)政收入的組合預(yù)測(cè)方面，孫元、呂林根據(jù)非負(fù)最優(yōu)組合權(quán)重方法建立地方財(cái)政一般預(yù)算收入預(yù)測(cè)模型[5]。李凱揚(yáng)、韓文秀通過(guò)滿足各年增長(zhǎng)率在各單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值增長(zhǎng)率范圍內(nèi)，追求各期的組合預(yù)測(cè)值增長(zhǎng)率最大化建立非負(fù)最優(yōu)組合模型[6]。在此基礎(chǔ)上，本文以安徽省為例，結(jié)合地方財(cái)政收入的構(gòu)成內(nèi)容以及結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，分別采用指數(shù)預(yù)測(cè)方法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法、回歸預(yù)測(cè)方法建立三種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型，以幾何貼近度最大化作為目標(biāo)函數(shù)建立新的地方財(cái)政收入的最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型，綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)表明所提出的財(cái)政收入預(yù)測(cè)方法結(jié)果明顯優(yōu)于各單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法，最后用該方法對(duì)安徽省“十二五”期間的地方財(cái)政收入進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

二、地方財(cái)政收入組合預(yù)測(cè)的方法體系

2.1 單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的選擇

（1）指數(shù)曲線預(yù)測(cè)模型（x1t）

曲線擬合法通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的觀察研究，選擇最能描述觀察數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)的曲線作為預(yù)測(cè)模型。其優(yōu)點(diǎn)是能較好地反映數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，短期預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高，缺點(diǎn)是僅依據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，未考慮到其它因素的變化對(duì)待預(yù)測(cè)變量的影響，在進(jìn)行較長(zhǎng)時(shí)間的預(yù)測(cè)中，其預(yù)測(cè)精度較低，誤差較大。圖1顯示的是安徽省1978-2009年的地方財(cái)政收入的趨勢(shì)圖，從圖中可以看出，安徽省的地方財(cái)政收入與時(shí)間大致呈指數(shù)趨勢(shì)。因此，可以選取指數(shù)模型建立安徽省地方財(cái)政收入曲線擬合模型。

圖1 安徽省歷年地方財(cái)政收入

利用matlab軟件擬合方程，得指數(shù)模型為：

（2）時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型（x2t）

時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型主要考慮未來(lái)地方財(cái)政收入與目前的地方財(cái)政收入有直接的關(guān)系，從歷史規(guī)律出發(fā)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，其缺點(diǎn)是未考慮未來(lái)地方財(cái)政收入受經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和地方財(cái)政收入政策的影響。由于序列非平穩(wěn)，可采用對(duì)數(shù)處理后差分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列建模，根據(jù)自相關(guān)與偏相關(guān)圖的特征，選擇ARMA(1,1)模型進(jìn)行擬合，得到時(shí)間序列模型如下：

（3）回歸預(yù)測(cè)模型（x3t）

回歸預(yù)測(cè)又稱因果關(guān)系預(yù)測(cè)，是指利用與所要預(yù)測(cè)變量密切相關(guān)的變量的變動(dòng)來(lái)解釋預(yù)測(cè)變量的一種方法。該方法的優(yōu)點(diǎn)是考慮了經(jīng)濟(jì)變量受其它變量的影響，不再是孤立對(duì)某一變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，其缺點(diǎn)是影響地方財(cái)政預(yù)測(cè)的因素較多，難以全面考察。最常用的地方財(cái)政收入回歸模型是以單個(gè)地區(qū)生產(chǎn)總值指標(biāo)作為解釋變量的一元回歸模型，本文正是采取上述回歸預(yù)測(cè)方法對(duì)安徽省的地方財(cái)政收入水平進(jìn)行回歸分析。為使變量趨于平穩(wěn)，對(duì)安徽省的地區(qū)生產(chǎn)總值和財(cái)政收入分別做對(duì)數(shù)處理后再做回歸分析，得出回歸方程如下：

2.2 基于幾何貼近度的地方財(cái)政收入最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型

組合預(yù)測(cè)值序列與實(shí)際值序列的幾何貼近度Γ為L(zhǎng)＝（l1，l2，…，lm）T的函數(shù)，記為 Γ（l1，l2，…，lm）。當(dāng)從幾何貼近度角度考察組合預(yù)測(cè)問(wèn)題時(shí)，我們希望 Γ（l1，l2，…，lm）越大越好，Γ（l1，l2，…，lm）越大表示組合預(yù)測(cè)方法越有效。當(dāng)組合預(yù)測(cè)值序列與實(shí)際值序列完全相同時(shí)，幾何貼近度達(dá)到了最大值1。然而預(yù)測(cè)誤差是不可避免的，因此，基于幾何貼近度的最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型為：

三、安徽省地方財(cái)政收入的預(yù)測(cè)

為了反映提出的地方財(cái)政收入的幾何貼近度最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型的有效性，現(xiàn)收集1978-2009年安徽省地方財(cái)政收入實(shí)際值，以及根據(jù)以上三種單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法得到的各單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值來(lái)進(jìn)行實(shí)證分析，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

代入到基于幾何貼近度的最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型（*）中，利用LINGO軟件計(jì)算出最優(yōu)權(quán)系數(shù)為：l1=0.0732，l2=0.5980，l3=0.3288。按照組合預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)的原則，采用下列誤差指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：

表2 各種方法預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

從表2各種預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出，基于幾何貼近度的最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型的各誤差指標(biāo)均低于三種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)誤差指標(biāo)值，表明本文提出的地方財(cái)政收入的組合預(yù)測(cè)方法是合理的和有效的，并且能夠有效提高預(yù)測(cè)精度。

在指數(shù)曲線預(yù)測(cè)方法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法、回歸預(yù)測(cè)方法等三種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值的基礎(chǔ)上，利用基于幾何貼近度的地方財(cái)政收入最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型，可以預(yù)測(cè)出安徽省2010-2015年的地方財(cái)政收入，見(jiàn)表3

表3 安徽省2010-2015年地方財(cái)政收入預(yù)測(cè)值（單位：億元）

2011 700.54 1099.27 627.22 914.87 2012 789.47 1278.25 704.82 1053.93 2013 889.70 1486.42 792.02 1214.42 2014 1002.65 1728.54 890.00 1399.69 2015 1129.94 2010.14 1000.10 1613.61

四、結(jié)束語(yǔ)

組合預(yù)測(cè)方法比單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法能分散預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，且更有效地提高預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性。針對(duì)安徽省地方財(cái)政收入的預(yù)測(cè)，文中采用指數(shù)預(yù)測(cè)方法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法、回歸預(yù)測(cè)方法建立三種單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型，以幾何貼近度最大化作為目標(biāo)函數(shù)建立新的地方財(cái)政收入的最優(yōu)組合預(yù)測(cè)模型，綜合評(píng)價(jià)結(jié)果表明所提出的財(cái)政收入預(yù)測(cè)結(jié)果明顯優(yōu)于各單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法，從而創(chuàng)新了地方財(cái)政收入預(yù)測(cè)的方法，為安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃的制定提供了較為科學(xué)的數(shù)據(jù)支持。

［1］Bates J.M.,Granger C.W.J.,Combination of Forecasts[J].Operations Research Quarterly,1969,20(4):451-468.

［2］唐小我,馬永開(kāi),曾勇,楊桂元.現(xiàn)代組合預(yù)測(cè)和組合投資決策方法及應(yīng)用研究[M].北京:科學(xué)出版社，2003.

［3］陳華友.組合預(yù)測(cè)方法有效性理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社，2008.

［4］胡彥,李秀美,陳華友.基于IOWA算子的稅收組合預(yù)測(cè)模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2009，(10):33-35.

［5］孫元,呂寧.地方財(cái)政一般預(yù)算收入預(yù)測(cè)模型及實(shí)證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2007，(1):38-45.

［6］李凱揚(yáng),韓文秀.財(cái)政收入的組合預(yù)測(cè)[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào)，2003，(1):100-103.

［7］袁宏俊,楊桂元.基于一種貼近度的IOWA算子的優(yōu)性組合預(yù)測(cè)模型[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2010，25(2):32-37.

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A Combination Forecasting Model for Local Financial Revenue

Yuan Hong-jun，Hu Ling-yun
（Anhui University of Finance and Economics，Bengbu Anhui 233030，China）

Local financial revenue forecasting is an important prerequisite and foundation to strengthen macroeconomic management and improved decision-making.In order to scientifically predict local financial revenue and innovate the prediction methods,according to the composition of the local financial revenue structure,content and features,used index forecasting method,time series method and regression forecasting method to establish the three individual forecasting model,built on the local financial revenue optimal combination forecasting model of geometric approach degree,and Anhui Province"Twelve Five"during the local financial revenue is predicted.

local financial revenue;combination forecasting;geometric approach degree;optimal model

F810.7

A

1672-0547（2011）03-0034-03

2011-03-20

袁宏?。?978-），男，安徽廬江人，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院講師，碩士，研究方向:運(yùn)籌與管理，預(yù)測(cè)和決策分析。

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《誘導(dǎo)有序加權(quán)平均組合預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建及其有效性理論和應(yīng)用研究》（編號(hào)：70571001），安徽省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目《組合預(yù)測(cè)方法及其在安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究》（編號(hào)：2009sk130），安徽省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目《基于多重分形分布下我國(guó)金融市場(chǎng)VaR值研究》（編號(hào)：2011sk177）成果。