探索时间序列预测法在财政收支预测中应用

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1、探索时间序列预测法在财政收支预测中应用摘要：本文采用简单的时间序列预测方法，通过对国家财政收入和支出数据的分析，建立曲线模型，然后根据模型与实际数据曲线的拟合程度，分析误差，最终利用模型预测数据，以达到较为准确的拟合和预测效果。关键词：时间序列财政收支预测一、时间序列分析(-)时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列时间序列是现实的、真实的一组数据，而不是做实验得到的。既然是真实的，它就是反映某一现象的统计指标，因而，时间序列背后是某一现象的变化规律。时间序列分析法是对时间序列的一种定量预测方法，用时间序列的过去信息来预测未来，即

2、通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对未来做出预测，也称为简单外延方法。客观现象的性质多种多样，发展的时空条件千差万别，影响事物发展的具体原因不可胜数。就共同规律而言，时间序列一般有以下几种表现形式及分析方法：(1)长期趋势变化：受某种基本因素的影响，数据依时间变化时表现为一种确定倾向，它按某种规则稳步地增长或下降。长期趋势一般分为线性趋势和非线性趋势，线性趋势使用的方法有：滑动平均法、线性模型法。非线性趋势采用：二次曲线法，指数曲线法等。指数曲线法也是本文使用的方法。（2）季节性周期变化：受季节更替等因素影响，序列依一个固定周期规则性的变化

3、，又称商业循环。采用的方法:按月（季节）平均法，趋势剔除法；（3）循环变化：周期不固定的波动变化。采用的方法:剩余法；（4）随机性变化：由许多不确定因素引起的不规则序列变化。不规则变化分为确定性变化和随机性变化。对于不同的变化分别采用确定性的分析方法和随机性的分析方法。（二）长期趋势变化的测定，包括的几种方法简介1、滑动平均法滑动平均的目的在于消除原时间序列数据中的短期（季节性和不规整）波动，因此滑动的间隔长度应适中。一般来说时间序列是月份资料，间隔长度取12,；若是季节资料，间隔长度为4；若时间序列具有周期性变化，则间隔长度应为周期长度。利用滑动平均法测定时间序列的长期趋势的做

4、法如下：设滑动平均的间隔长度为m,则滑动平均数序列为：,其中m为大于1的正整数。2、线性模型法：3、曲线模型法：二、财政收入分析与验证（一）数据收集与整理为了对财政数据分析和预测功能进行研究，收集财政公开数据作为样本数据，进行实践分析检验，财政收入如下表所示：根据表1数据分析，财政收入呈逐年平稳增长趋势，描绘趋势图如下：分析图1,该曲线呈逐年增长趋势，并且类似指数型增长模型，可以考虑采用指数模型分析。但是前十年增长趋势较为缓和，而后十年曲线的趋势较为陡靖，因此采取前后十年两个时间段分别进行分析，从2000年作为分界线，前后十年各自的趋势图如下：（图2、图3）（二）建立数学模型（三

5、）拟合值与误差分析1、计算拟合值与误差计算1990-2000与2000-2010年的原始值、拟合值以及相对误差分别对比如下：2、趋势图和相对误差分析根据表2计算的拟合值绘制趋势曲线，如下图4、图5所示:由图可见，原始图形和指数曲线的趋势曲线拟合效果较好，说明可以根据指数曲线预测趋势值。根据计算结果可知，两个误差都无限接近于1,可以认为预测值与实际值是无偏的，即可用该趋势曲线预测趋势值。（四）趋势值验证前十年趋势验证：根据趋势曲线，预测2001年的收入,即：三、指数曲线分析在财政支出数据的验证：根据上述对收入的分析过程，采用相同的方法，对财政支出数据进行趋势拟合与预测，验证该方法在

6、同类数据中的适用性：（一）数据收集与整理（如表3所示）（二）建立模型和相对误差分析同理，可以计算得到支出后十年曲线函数：计算1990-2000与2000-2010年的拟合值以及相对误差分别对比如下：根据表4计算的拟合值绘制趋势曲线，如下图6、所示：原始图形和指数曲线的趋势曲线拟合效果较好。分别计算误差：根据计算结果可知，两个误差都无限接近于1,可以认为预测值与实际值是无偏的，即可用该趋势曲线预测趋势值。（三）趋势值验证支出数据前十年，计算2000年时，即：支出数据后十年，计算2011年时，即：根据该趋势，当t=7时，即2012年财政支出为：四、结束语本文基于简单的曲线模型，对常见

7、而且重要的国家财政收支进行了分析、拟合和预测，该方法虽然简单，但是也能较为准确和合理的拟合曲线，预测数据，具有一定的实际意义。不过，虽然本文完成了对财政收支的曲线模型的建立，误差分析，趋势值计算等，但是在与对预测准确性，误差有效性等方面，还未能进一步取得研究，希望日后能能进一步取得更好的结果，该方法在其他经济数据的分析和预测还需进一步验证。参考文献：[1]范大茵，陈永华•概率论与数理统计[M].浙江：浙江大学出版社，1996.10[2]国务院学位委员会办公室.同等学力人员申请硕士