一、灰度预测函数--GM111.自定义灰色预测函数def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
import numpy as np
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值（MEAN）生成序列
z1 = z1.reshape((len(z1),1))
B = np.append(-
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2023-12-29 13:12:28
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根据财政收入数据选择合适的时序模型和合适的预测方法财政收入数据如下（文件名为data.csv）：对于上述的数据，我采用两种时序模型和预测方法，分别是灰色预测+SVR和ARIMA。一、灰色预测+SVR1、对财政收入数据进行分析首先要读取上述所提到的财政收入数据，代码如下：import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data.csv' # 输
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2023-12-14 14:48:54
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1、背景与挖掘目标1.1 原始数据情况在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收人不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。如何有效的利用地方财政收入，合理的分配，来促进地方的发展，提高市民的收入和生活质量是每个地方政府需要考虑的首要问题。因此，对地方财政收人进行预测，不仅是必要的，而且也是可能的。科学、合理地预测地方财政收人，对于克服年度地方预算收支规模确定的随
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2023-06-28 22:44:58
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描述性统计分析：import numpy as np
import pandas as pd
inputfile=('data.csv')
data = pd.read_csv(inputfile)
description=[data.min(),data.max(),data.mean(),data.std()]
description=pd.DataFrame(description,in
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2024-07-20 23:41:41
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1.数据探索1.1数据描述统计以及相关系数分析import numpy as np
import pandas as pd
inputfile = 'data.csv' #输入的数据文件
data = pd.read_csv(inputfile) #读取数据
r = [data.min(), data.max(), data.mean(), data.std()] #依次计算最小值、最大值、均值、
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2024-02-05 11:20:06
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一、灰度预测+LinearSVR1、数据中显示有多种影响财政收入的因素，因此需要先筛选出影响相关性最大的因素。1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 from sklearn.linear_model import Lasso
4
5 inputfile = 'D:\ZNsmueven\Python/data.csv' # 输入的数据
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2024-10-06 14:33:31
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基于Python：Lasso方法、GM预测模型、神经网络预测模型之财政收入影响因素分析及预测
问题重述通过研究，发现影响某市目前及未来地方财源的因素。结合文中目标：（1）选择模型，找出影响财政收入的关键因素；（2）基于关键因素，选择预测方法、模型预测未来收入。具体来讲本文分析了地方财政收入、增值税收入、营业税收入、企业所得税收入、个人所得税收入的影响因素
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2023-09-04 11:10:40
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地方政府预算一共公共预算收入分析预测
目录一、数据概况二、数据探索三、建模1 确定p,q2 模型诊断与检验四、模型改进-二阶差分序列建模五、小感 一、数据概况根据国家统计局网站中，涵盖北京市从1949年至2019年财政一般公共预算收入数据。欲根据这70年的时序数据，建立模型，预测2020年乃至未来更长时间的公共预算收入。对应的历年详细数据如下。 我们欲通过上述时序数据，建立ARIMA模型，
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2024-09-07 11:30:11
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1、背景在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。地方财政收入是区域国民经济的综合反映，也是市场经济国家的政府进行宏观调控的基础。科学、合理地预测地方财政收人，对于克服年度地方预算收支规模确定的随意性和盲目性，正确处理地方财政与经济的相互关系具有十分重要的意义。广州市作为广东省的省会，改革开放的前沿城市，交通便利，拥有中国大陆三大
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2024-01-09 10:57:34
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前言2022年全球股市普跌，你亏了多少钱？亏多少我也不知道，我只是想着来采集数据，做个可视化小案例来玩玩 话不多说，咱就直接开始吧开发环境解释器版本: python 3.8代码编辑器: pycharm 2021.2requests: pip install requestspandas: pip install pandaspyecharts: pip install pyecharts爬虫实现步
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2024-05-27 20:42:47
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1. 描述性统计分析
# 对各属性进行描述性统计分析
def statisticAnalysis():
inputfile = '../data/data.csv' # 输出的数据文件
data = pd.read_csv(inputfile) # 读数据
# 最小值、最大值、均值、标准差
description = [data.min(), data.max(), data.mean(), da
# 地方财政收入预测Python
## 引言
地方财政收入预测在政府的预算规划和决策制定中起着重要的作用。准确地预测地方财政收入对于政府合理安排财政支出和稳定经济增长具有重要意义。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，为地方财政收入预测提供了很好的工具和框架。本文将介绍如何使用Python进行地方财政收入预测，并提供相关的代码示例。
## 数据准备
在进行地方财政收入预测之前，
原创
2023-09-08 03:20:35
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财政收入影响因素分析及预测模型背景在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不仅是国家财政收入的重要组成部分，还具有其相对独立的构成内容。如何有效地利用地方财政收入，合理地分配来促进地方的发展，提高市民的收入和生活质量是每个地方政府需要考虑的首要问题。因此，对地方财政收入进行预测，不但是必要的，而且是可能的。科学、合理地预测地方财政收入，对于克服年度地方预算收支规模的随意性和盲目性，正确处理地
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2024-01-17 10:38:35
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本系列内容来自刘顺祥老师的《从零开始学Python数据分析与挖掘》，如需了解更多请查阅《从零开始学Python数据分析与挖掘》一书，本代码上传仅为了方便日后查阅学习。# 导入第三方包
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
# 数据读取
income = pd.read_excel(r'C:\Users\Admin
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2024-07-19 10:32:41
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一、背景与挖掘目标本案例所用的财政收入分为地方一般预算收入和政府性基金收入。地方一般预算收入包括税收收入和非税收收入两个部分。结合财政收入预测的需求分析，本次数据分析建模目标主要有以下两个：（1）分析、识别影响地方财政收入的关键属性。（2）预测2014年、2015年和2016年的财政收入。二、分析方法与过程本案例在已有研究的基础上运用Lasso特征选择方法来研究影响地方财政收入的因素。在Lasso
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2023-12-12 13:51:03
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文章目录前言一、数据的基本描述性分析1.1 导包与读取数据1.2 数据的基本情况1.3 变量的分布情况1.4 相关性分析二、数据的预处理2.1 Lasso变量选择模型三、建立财政收入预测模型3.1 灰色模型3.2 神经网络预测模型环境搭建Spark pandsAPI接口（了解）分布式 + Spark进行数据处理文件上传hdfs（分布存储）Spark数据处理 前言1、对搜集的某市地方财政收入以及各类
Python数据分析与应用----财政收入预测分析本案例按照1994年我国财政体制改革后至2013
原创
2022-08-12 16:39:25
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中新社北京5月20日电 (记者 赵建华)中国财政部20日公布的1至4月全国一般公共预算收支数据显示，全国财政收入累计降幅继续收窄，中央收入月度增幅由负转正，税收收入增幅4月首月转正；财政支出进度2020年以来同期最快，重点领域支出得到较好保障。
1至4月，全国一般公共预算收入80616亿元(人民币，下同)，同比下降0.4%，降幅比一季度收窄0.7个百分点。分中央和地方看，中央收
# 财政收入影响因素分析及预测数学建模
## 1. 引言
财政收入是每个国家和地区经济发展的重要指标，它与国家政策、居民消费、企业盈利等因素密切相关。通过对财政收入影响因素的分析与预测，我们能够为决策提供科学依据。本文将以Python为工具，展示如何进行财政收入影响因素分析及预测的建模过程，并提供具体的代码示例。
## 2. 数据准备
首先，需要收集相关历史财政收入数据及其影响因素。常见的
Atitit 个人 企业 政府 等组织 财政收入分类与提升途径attilax总结 1.1. 国家财政收入分类 11.2. 企业收入分类 11.3. 个人收入分类 1 1.1. 国家财政收入分类税收（主要重要） 国有资产收益凭借国有资产所的权获得的利润、租金
原创
2021-08-31 17:35:51
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