基于数据挖掘技术的税收收入预测方法研究及实证的中期报告

基于数据挖掘技术的税收收入预测方法研究及实证的中期报告摘要：近年来，税收收入预测一直备受关注，是制定国家财政计划和政策的重要依据。为了提高税收收入预测的精度，本文基于数据挖掘技术，对关联分析、分类模型、时间序列模型等方法在税收收入预测中的应用进行了探讨和研究。在使用样本数据进行实证研究的基础上，采用K-fold交叉验证方法评估模型预测效果，并进行了误差分析，发现分类模型和时间序列模型相较于关联分析表现更为优异，其误差率较低，预测效果更加稳定。本文的研究结果为税收收入预测提供了实证分析的参考，可以为政府部门提供决策帮助。关键词：数据挖掘；税收收入；预测；关联分析；分类模型；时间序列模型1引言税收收入是国家财政收入的重要组成部分，其规模和结构直接影响着国家的生产力和经济增长。税收收入预测是财政政策制定和经济管理决策的重要依据，精准的税收收入预测对于国家宏观经济调控至关重要。近些年来，数据挖掘技术在财经领域得到广泛应用，成为了预测分析的一种重要方法。相较于传统的预测模型，数据挖掘技术能够从大量数据中自动学习，挖掘出数据之间的关联性和规律性，提高预测的准确性和可靠性。本文基于数据挖掘技术，对关联分析、分类模型、时间序列模型等方法在税收收入预测中的应用进行了探讨和研究，并在实证研究的基础上比较了各种方法的预测效果，为税收收入预测提供了实证分析的参考，可以为政府部门提供决策帮助。2数据挖掘在税收收入预测中的应用2.1关联分析关联分析是数据挖掘中一种常用的方法，主要用于寻找数据集中的属性之间的关联规则。在税收收入预测中，关联分析可以用于挖掘税收收入与其他经济指标之间的关联关系，从而建立基于这些指标的预测模型。例如，若要预测下一年度税收收入，可以通过挖掘历史数据中税收收入与其他指标如GDP、消费水平、出口额等的关系，建立关联规则，再根据这些规则预测下一年度的税收收入。然而，关联分析只能发现指标之间的关联关系，无法建立完整的预测模型，预测精度并不高。2.2分类模型分类模型是数据挖掘中的一种分类分析方法，主要用于分类问题，即将输入数据映射到对应的类别中。在税收收入预测中，可以将税收收入以及其他经济指标作为输入数据，分类模型则通过对这些数据进行学习，预测下一年度税收收入所属的类别，从而完成预测任务。分类模型的预测精度相较于关联分析有所提高，但仍存在较大的误差，尤其在存在多重共线性等问题时，效果会受到影响。2.3时间序列模型时间序列模型是数据挖掘中常用的预测方法，主要用于处理时序数据。在税收收入预测中，时间序列模型可以通过对历史税收收入数据进行分析，建立相应的时间序列模型，并预测未来的趋势和规律。时间序列模型的预测精度较高，但其建模需要考虑多种因素，且预测结果具有一定的滞后性。3实证分析及模型比较在实证分析中，本文采用了2010年至2019年的税收收入和经济指标数据，采用K-fold交叉验证方法，将数据分为训练数据和测试数据两个部分，分别进行数据挖掘及建模，并对预测结果进行误差分析和模型比较。在建模过程中，本文采用了关联分析、决策树、随机森林和ARIMA模型等方法。具体来说，关联分析使用了Apriori算法，决策树模型中使用了ID3算法，随机森林模型使用了Breiman的随机森林算法，ARIMA模型则依据前期检验建立了ARIMAX模型。在模型对比部分，本文采用了MAE、RMSE和精确度等指标对四种模型的预测效果进行比较。实证结果表明，分类模型和时间序列模型相较于关联分析表现更为优异，其误差率较低，预测效果更加稳定。其中时间序列模型预测效果最好。4结论本文以税收收入预测为例，探讨了数据挖掘技术在财经领域的应用及其在税收收入预测中的具体方法。在实证研究中，采用了四种方法进行预测，并在误差分析和模型比较方面进行了详细的探讨。结果表明，时间序列模型是目前预测效果最好的预测方法，而关联分析则仅仅能够发现指标之间的关联性，分