【摘 要】
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基于1988—2019年安徽省财政收入及相关经济指标数据,运用岭回归和LASSO回归方法,探究安徽省财政收入的影响因素.考虑到较多的自变量会造成严重的多重共线性,首先应用岭回归及LASSO回归模型降低变量间共线性的影响,然后再进行变量选择,最后对两模型进行比较分析.结果显示:相较于岭回归模型,LASSO回归模型更优.第一产业增加值、城镇居民人均可支配收入、电力消耗量和城镇单位就业人员数对财政收入有显著的正向影响;第三产业与第二产业产值比、居民消费价格指数和城镇单位就业人员工资总额对财政收入有显著的负向影响
【机 构】
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安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽 蚌埠233030
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基于1988—2019年安徽省财政收入及相关经济指标数据,运用岭回归和LASSO回归方法,探究安徽省财政收入的影响因素.考虑到较多的自变量会造成严重的多重共线性,首先应用岭回归及LASSO回归模型降低变量间共线性的影响,然后再进行变量选择,最后对两模型进行比较分析.结果显示:相较于岭回归模型,LASSO回归模型更优.第一产业增加值、城镇居民人均可支配收入、电力消耗量和城镇单位就业人员数对财政收入有显著的正向影响;第三产业与第二产业产值比、居民消费价格指数和城镇单位就业人员工资总额对财政收入有显著的负向影响.
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