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机器学习随机森林模型在财政收入预测中的应用研究.pdf
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1、西部财会7Exploration&Research ofrinance财政探索与研究机器学习随机森林模型在财政收入预测中的应用研究张进付艳艳色贺雪卫申佳宇(陕西省国库支付中心大数据处,陕西西安710000)摘要财政收入预测在现代财政管理中扮演着不可或缺的角色。采用机器学习中的随机森林模型,结合陕西城市房产税收入和一般公共预算收入月度实际数据,挖掘影响各税种收入的关键因素,进而对陕西财政收入进行预测和分析。研究结论显示,随机森林模型能精准预测财政收入并分析其影响因素。相比于传统方法,该预测模型提高了预测准确性,能够为制定财政预算方案和优化财政政策提供科学依据,具有实际应用价值。基于财政收入影响因
2、素与收入预测结果,为优化陕西财政政策提出建议。关键词机器学习;随机森林模型;影响因素;财政收入预测一、研究背景财政收人是政府进行宏观调控的重要手段之一,也是政府提供公共产品、满足公共支出需要的重要经济基础。财政收人预测在现代财政管理中举足轻重,以财政收入活动的发展趋势为对象,以现代化的技术分析方法为手段,以大量的财政经济信息资料为依据,预测推断未来财政收人规模、结构、形式等变化。财政收人预测旨在提高财政决策水平,增强财政决策的科学性,减少财政分配的盲目性,优化财政分配活动。近年来,机器学习技术被广泛应用于财政收入预测相关领域,它从历史数据中学习规律,利用习得的规律预测未来收人情况,提高预测的效
3、率和精度。目前,国内外关于财政收人预测的研究主要分为三类:第一类采用传统的财政收入预测模型,如基数法;第二类采用单一预测模型,如ARIMA模型、灰色预测模型等;第三类是组合预测模型,如蒋锋等建立的Lasso-CRNN神经网络模型、赵海华构建的基于灰色RBF神经网络的多因素财政收人预测模型等。本文采用的随机森林模型属于单一预测模型,近年来,陕西经济快速增长,财政收人规模持续扩大。2 0 2 2 年陕西GDP总量突破3万亿元,一般公共预算收人和工业增加值分别较五年前增长了6 5%和57.9%,增速位居全国前列。然而,陕西目前仍面临对中央财政的净贡献为负、部分区县债务负担重等问题,为保障财政平稳运行
4、和财政政策有效实施,财政部门迫切需要客观、科学、合理地预测财政收人。本文以陕西经济与财政现状为背景,创新地采用机器学习方法构建预测模型,旨在挖掘财政收人影响因素、监测经济运行实况,实现对陕西财政收入的精准预测,为公共政策实施、公共服务供给和地区经济发展提供支持。8西部财会财政探索与研究二、基于机器学习随机森林方法的财政收入预测(一)基于机器学习随机森林方法的财政收入预测模型构建首先,以目前陕西的经济和政策背景为依据,基于数据可获得性、实时性和广泛性等原则,构建涵盖数百种指标的影响因素集合。其次,利用数理统计及机器学习模型,确定各因素的重要程度,并筛选得到关键影响因素。第一阶段,通过计算Pear
5、son相关系数,剔除一部分与其他因素具有较强共线性的影响因素。第二阶段,使用随机森林模型对初步筛选后的影响因素进行自动选择,筛选出对税种影响程度高的因素(具体表现为计算所得影响因子比较大)。最后,使用随机森林预测模型,实现财政收人预测,具体财政收人预测分析框架如图1 所示。随机森林模型作为一种机器学习方法,能够通过学习与计算影响因子,自动筛选关键影响因素,使模型更具有可解释性。同时它作为一个集成模型,能够进一步提高财政收人预测精度,使模型的预测结果更加稳定。统计月报数据抽取数据探索与预处理分析与建模结果反馈财政收人及各税种收人随机森林模型描述性统计分析统计-月报相关性分析数据Model模型优化
6、填充缺失值V自动预测预测结果图1财政收入预测分析框架图(二)陕西财政收入预测过程与结果1.财政收人影响因素选择。通过结合理论依据与政策现实,对影响财政收人的主要因素进行初步收集和筛选。针对性地选择一般公共预算收入及房产税进行预测分析,一般公共预算收人的影响因素包括地区生产总值、产业增加值、居民消费水平以及部分产品实时价格等55个因素,房产税收入的影响因素包括房地产业增加值、全体居民人均可支配收人、城镇居民消费水平、农村居民消费水平和地方财政住房保障支出等4 1 个因素。2.数据来源和预处理。使用陕西省2 0 1 7 年1 月至2023年2 月财政收人月度数据作为样本,数据来自于陕西省统计年鉴及
7、国家统计局、发展改革委员会等网站。在开展预测分析之前,按照以下步骤对数据进行预处理。第一步,将网站数据转化成可用的数据格式后进行标准化;第二步,利用线性回归模型填充缺失值;第三步,计算Pearson相关系数,剔除存在极强共线性的因素。3.划分测试集与训练集。将2 0 1 7 年1 月至2 0 2 3 年2 月的数据按时间顺序进行划分,将2 0 1 7 年1 月至2 0 2 2 年1 1 月的数据作为训练集,将2 0 2 2 年1 2 月至2 0 2 3 年2 月的数据作为测试集。机器学习方法使用的训练集对于模型的训练起着重要作用,在训练过程中,模型不断更新优化,以更好地学习训练集中的规律。测试
8、集用于评估机器学习模型的性能,将模型在测试集上的预测值与真实值进行比较,判断模型在训练集中学习到的规律是否能很好地适用于测试集。4.模型预测结果。基于构建的数据集,利用随机森林筛选出显著影响各税种税收收入的关键因素,同时实现对于各税种月度收人的预测。图2 显示了模型预测结果,子图(a)代表一般公共预算收人预测结果图,子图(b)代表房产税收人预测结果图。其中最后3 个月数据为测试集,前面的所有数据都属于训练集。可以看出,训练集数据与真实值具有高度一致性,说明随机森林模型在训练过程中能够准确地捕捉到数据的特征和规律,测试集数据与真实值的一致性表明模型能够在新数据上展现出稳定一致的预测能力。1+7真
9、实值3.0一随机森林模型2.5一般公共预算收入2.01.5文1.0入0.54A0.02011-012012-012013-2014-012015-2016-012017-2018-012019-2020-202120222023-015-01-01-010a真实值800000-随机森林模型房产税收人600.000400000200:0002017-012018-012019-012020-012021-012022-012023-01(b)图2月度数据预测结果图(三)模型优势比较1.因素选择优势。相比于常规的财政收入预测分析,经过随机森林模型筛选出来的财政收人影响因素集(如表1所示)具有以下优
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