基于GRNN和BP神經網絡的財政收入預測模型研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、1994年的“分稅制”改革之后，我國財政收入格局發(fā)生了重大的變化。在之后的十幾年當中，隨著經濟的高速發(fā)展，全國的財政收入總額以高于GDP增長的速度飛速增長。但由于“分稅制”下面的財權事權安排不合理，中央財政自給能力逐步增強，而地方財政自給能力逐步減弱。財政收入是財政支出的前提和基礎，是國民經濟發(fā)展的一項重要指標，也是政府活動順利開展的保證。因此對財政收入進行預測具有十分重要的理論意義和現(xiàn)實意義。
　　 本文結合財政體制改革的需求

2、，基于目前較為廣泛應用的GRNN神經網絡和BP神經網絡技術，在Matlab平臺下，設計并實現(xiàn)財政收入預測模型，并將GRNN神經網絡模型和BP神經網絡模型對財政收入預測的結果進行比較。結果發(fā)現(xiàn)，GRNN神經網絡模型和BP神經網絡模型都能對財政收入進行良好的預測，而且兩種神經網絡對財政收入的預測能力沒有太大的區(qū)別。神經網絡模型對中央財政收入的預測誤差較小，對地方財政收入的預測誤差較大，這說明地方財政收入存在異常的波動，而中央財政收入在時間上

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