1、二、財政支出結(jié)構(gòu)的理論模型預(yù)測模型定性研究與定量研究的結(jié)合，是科學的預(yù)測的發(fā)展趨勢。在實際預(yù)測工作中，應(yīng) 該將定性預(yù)測和定量預(yù)測結(jié)合起來使用，即在對系統(tǒng)做出正確分析的基礎(chǔ)上，根 據(jù)定量預(yù)測得出的量化指標，對系統(tǒng)未來走勢做出判斷。回歸分析法基本思想：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，尋找自變量與因變量之間的回歸方程式， 確定模型參數(shù)，據(jù)此預(yù)測。回歸問題分為一元和多元回歸、線性和非線性回歸。特點：技術(shù)比較成熟，預(yù)測過程簡單；將預(yù)測對象的影響因素分解，考察各因素 的變化情況，從而估計預(yù)測對象未來的數(shù)量狀態(tài)；回歸模型誤差較大，外推特性 差。適用范圍：回歸分析法一般適用于中期預(yù)測。回歸分析法要求樣本量大且要求樣

2、本有較好的分布規(guī)律，當預(yù)測的長度大于占有的原始數(shù)據(jù)長度時，采用該方法進 行預(yù)測在理論上不能保證預(yù)測結(jié)果的精度。另外，可能出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析 結(jié)果不符的現(xiàn)象，有時難以找到合適的回歸方程類型。時間序列分析法基本思想：把預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)按一定的時間間隔進行排列，構(gòu)成一個隨時間 變化的統(tǒng)計序列，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)隨時間變化的變化模型，并將該模型外推到未 來進行預(yù)測。適用范圍：此方法有效的前提是過去的發(fā)展模式會延續(xù)到未來，因而這種方法對 短期預(yù)測效果比較好，而不適合作中長期預(yù)測。一般來說，若影響預(yù)測對象變化各因素不發(fā)生突變，利用時間序列分析方法能得到較好的預(yù)測結(jié)果；若這些因素發(fā)生突變，時間序列法的預(yù)測

3、結(jié)果將受到一定的影響。灰色預(yù)測法基本思想：將一切隨機變量看作是在一定范圍內(nèi)變化的灰色變量，不是從統(tǒng)計規(guī) 律角度出發(fā)進行大樣本分析研究，而是利用數(shù)據(jù)處理方法（數(shù)據(jù)生成與還原），將 雜亂無章的原始數(shù)據(jù)整理成規(guī)律性較強的生成數(shù)據(jù)來加以研究，即灰色系統(tǒng)理論 建立的不是原始數(shù)據(jù)模型，而是生成數(shù)據(jù)模型。適用范圍：預(yù)測模型是一個指數(shù)函數(shù)，如果待測量是以某一指數(shù)規(guī)律發(fā)展的，則 可望得到較高精度的預(yù)測結(jié)果。影響模型預(yù)測精度及其適應(yīng)性的關(guān)鍵因素，是模 型中背景值的構(gòu)造及預(yù)測公式中初值的選取。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論有表示任意非線性關(guān)系和學習等的能力，給解決很多具有復(fù) 雜的不確定性和時變性的實際問題提供了新

4、思想和新方法。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習功能，用大量樣本對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行訓練，調(diào)整其連接 權(quán)值和閉值，然后可以利用已確定的模型進行預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能從數(shù)據(jù)樣本中自 動地學習以前的經(jīng)驗而無需繁復(fù)的查詢和表述過程，并自動地逼近那些最佳刻畫 了樣本數(shù)據(jù)規(guī)律的函數(shù)，而不論這些函數(shù)具有怎樣的形式，且所考慮的系統(tǒng)表現(xiàn) 的函數(shù)形式越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種特性的作用就越明顯。誤差反向傳播算法（BP算法）的基本思想是通過網(wǎng)絡(luò)誤差的反向傳播，調(diào)整和修 改網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閉值，使誤差達到最小，其學習過程包括前向計算和誤差反 向傳播。它利用一個簡單的三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，就能實現(xiàn)從輸入到輸出之間 任何復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。目前

5、，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已成功地應(yīng)用于許多領(lǐng)域，諸如經(jīng)濟預(yù)測、財政分析、貸款抵押評估和破產(chǎn)預(yù)測等許多經(jīng)濟領(lǐng)域。優(yōu)點:可以在不同程度和層次上模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及信息處理和檢索等功 能，對大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律具有極強的自適應(yīng)功能，具有信息記憶、自 主學習、知識推理和優(yōu)化計算等特點，其自學習和自適應(yīng)功能是常規(guī)算法和專家 系統(tǒng)技術(shù)所不具備的，同時在一定程度上克服了由于隨機性和非定量因素而難以 用數(shù)學公式嚴密表達的困難。缺點：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定困難，同時要求有足夠多的歷史數(shù)據(jù)，樣本選擇困難，算法復(fù)雜，容易陷入局部極小點。支持向量機法支持向量機是基于統(tǒng)計學習的機器學習方法，通過尋求結(jié)構(gòu)風險化最小，實現(xiàn)經(jīng) 驗風險

6、和置信范圍的最小，從而達到在統(tǒng)計樣本較少的情況下，亦能獲得良好統(tǒng) 計規(guī)律的目的。其中支持向量機是統(tǒng)計學習理論的核心和重點。支持向量機是結(jié)構(gòu)風險最小化原 理的近似，它能夠提高學習機的泛化能力，既能夠由有限的訓練樣本得到小的誤 差，又能夠保證對獨立的測試集仍保持小的誤差，而且支持向量機算法是一個凸 優(yōu)化問題，因此局部最優(yōu)解一定是全局最優(yōu)解，支持向量機就克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收 斂速度慢和局部極小點等缺陷。核函數(shù)的選取在SVM方法中是一個較為困難的問題，至今沒有一定的理論方面 的指導。組合預(yù)測法在實際預(yù)測工作中，從信息利用的角度來說，就是任何一種單一預(yù)測方法都只利 用了部分有用信息，同時也拋棄了其它有用的信

7、息。為了充分發(fā)揮各預(yù)測模型的優(yōu)勢，對于同一預(yù)測問!，往往可以采用多種預(yù)測方法進行預(yù)測。不同的預(yù)測方法往往能提供不同的有用信息，組合預(yù)測將不同預(yù)測模型按一定方式進行綜合。 根據(jù)組合定理，各種預(yù)測方法通過組合可以盡可能利用全部的信息，盡可能地提 高預(yù)測精度，達到改善預(yù)測性能的目的。優(yōu)化組合預(yù)測有兩類概念，一是指將幾種預(yù)測方法所得的預(yù)測結(jié)果，選取適當?shù)?權(quán)重進行加權(quán)平均的一種預(yù)測方法，其關(guān)鍵是確定各個單項預(yù)測方法的加權(quán)系 數(shù)；二是指在幾種預(yù)測方法中進行比較，選擇擬合度最佳或標準離差最小的預(yù)測 模型作為最優(yōu)模型進行預(yù)測。組合預(yù)測是在單個預(yù)測模型不能完全正確地描述預(yù) 測量的變化規(guī)律時發(fā)揮其作用的。理論模

8、型為了研究地方財政支出結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，我們借鑒Shanyatnana、SworoP和Z心u( 1 9 9 6 )的方法，建立評價和優(yōu)化地方財政支出結(jié)構(gòu)的理 論框架。考慮經(jīng)濟由三個部門組成：家庭、生產(chǎn)廠商和地方政府了 J淇中家 庭部門是代表性無限壽命家庭，以消費獲得效用，生產(chǎn)廠商是同質(zhì)充分競爭性 企業(yè)，按照完全競爭條件雇傭勞動與租賃資本進行生產(chǎn)，并使其利潤最大化。假定地方政府通過征收率為,r的所得稅為其支出籌集財政收人。(-)家庭部門 家庭的 目標是在家庭預(yù)算約束下最大化一生的貼現(xiàn)效用，即e-(0 - n)tdt乎maxu(c(t)= J其中0為不變替代彈性系數(shù),p是貼現(xiàn)率,n為人口增

9、長率，在均衡時勞 動力市場出清，家庭獲得合意的就業(yè)數(shù)量，每人在每勞動時間提供一個單位 的勞動服務(wù)，獲得w(t)的工資收人，同時家庭通過出租資本而獲得利 息收入rt(t)這樣家庭所獲得的總收人等于勞動收人與資本利息收人之和。其預(yù) 算約束為：k(t)=w(t)+ k r(t)-c(t )- nk初始條件為：k(0)=l邊界條件 為:lim k. exp r(y)-ndv 0 ,邊界條件就是保持滿足“非蓬齊 0 t y s對策”條件，限制家庭債務(wù)的增長不能漸進地高于利率。(二)生產(chǎn)廠商代表性廠商的行為是在競爭狀態(tài)下選擇它的產(chǎn)出來最大化利潤。經(jīng)濟中典型 的企業(yè)從家庭租借資本、雇傭勞動進行生產(chǎn)。假定總量

10、生產(chǎn)函數(shù)有三種生 產(chǎn)要素：私人資本存量k (資本要素同時反 映人力資本和物 資資本)與兩 種地方財政支出9 1和9 2,如果生產(chǎn)函數(shù)是固定替代彈性(C E S )生產(chǎn) 函數(shù)，則其形式為:y=akY+Bg+yg &-1/&，為了分析的簡便，假設(shè)只有兩種地 方財政支出,以，P，丫分別代表資本、兩種地方財政支出的產(chǎn)出彈性，&為替代參 數(shù),1/(1+& )為替代彈性。生產(chǎn)廠商的目標就是使稅后利潤最大化(用6表示資本的折舊率), 即：max(1-t)y-wl-(n_+6)k(三地方政府地方政府通過征收稅率為t ,的所得稅為其支出籌集財政收人,地方財政實行平衡 預(yù)算政策，那么:g=ty=g1+g2 ( 3

11、 )其中,g1占地方財政支出的比例8中由下式 給定:g1 = = 8r(4)yg2 = (1 8)ry ( 5 )在這一經(jīng)濟中,企業(yè)與家庭 面臨同樣的 利率和工資率,社會供給與需求平衡，代表性家庭的最終債務(wù)為零，根據(jù)家庭目 標及企業(yè)追求利潤最大化條件，把地方政府對8和t 了的決策視為給定時，典 型“經(jīng)濟人”選擇消費c和資本k使其效用最大化,在此情況下的經(jīng)濟均衡等同解 以下最大化問3:maxu(c(t)=0jC1-e 1-1 -e /e-(0-n) dts.tk(t)=(1-t)y-c(t)-(6+n)k(t)lim k . exp -jtr(v) 一 ndv 00C1-c 1 .)e-(0 -

12、 n)t + 入(1 -t)ak-& + 0g1-& + yg2-& -1/& c(t) (c + n)k(t)(6)由 最優(yōu)性條件為1 0八=0得到人=e-(0-n)tc-e( 7 )上式表明Hanlilotn乘子為貼現(xiàn)后消費的邊際效用 。由 Euler 方程為 =X =- 得到5KX = -X(1 - t)(ak-& + Bg1-& + yg2Y)aky-1 - (c + n) (8 )將式(7 )兩邊取對數(shù)并對時間求導得: TOC o 1-5 h z XcX = _e _ - (p n)(9)結(jié)合式(8 )和式(9)可以求出消費的增長方 Xc程為：r= = c = a(17t)(以ky

13、+ pg 1& + yg2-& )-(1+&)/&k -&-1 一 已+亶(10)把式 c ee 和 式 (5) 代 入 式 (10) 可得:r = c =以(叮)(以 + (g / k)-&PN + y(1 )-&-1 P + C ( 1 1) cee利用式(2 )式(4 )和式(5 )得到P卜y(1 )-&/ al/& (12 ) 把式(12)代人式(11),求得經(jīng)濟的最優(yōu)增長率為 r =以(1七)以丫& /丫& - Pt + y(1 - / -(1+0/& + p+5 ( 13 )為 了 找 ee到最優(yōu)增長率r與中的關(guān)系，我們利用式(13)對小求導得到：dr =貝1 r)(1 + &)-

14、(1+)+ y(1 - )-(1+ ( 14 )令式(14)等于 deg - p-& + y(1 - )-&-1/&零，可以 得出第一種 地方財政支 出的最優(yōu)規(guī)模 尼 由下式給出： e /(i _e)=( /邛肉逐)可見經(jīng)濟增長率不僅受地方財政支出的產(chǎn)出彈性的 影響，也受地方財政支出比例影響，實際上在一定條件下，每項地方財政支 出都存在其最優(yōu)比例。上述模型表明，增加g1是否可以提升經(jīng)濟穩(wěn)態(tài)的增長率不僅取決于這兩部分 支出的生產(chǎn)力和r,而且 也依賴于它們最初在地方財政支出中的比例e和 1-e ,即 使g1客觀上更具有生產(chǎn)性,即 r ,但是如果它原來在財政支出中 的份額太高，增加gl也不會提高經(jīng)濟增長率。另外，我們知道1(1+&)為兩種 財政支出的替代彈性,我們求擴對替代彈性的導數(shù)得 到：(1-e)( /Y)i/(i+&)ln( /y)，在1/( l + &)增加即兩種財政支出的替代性 增強時,最優(yōu)比例e會隨之提高。相反，在替代彈性很低時，提高 g的比重不能 促進經(jīng)濟增長。該模型可以擴展到有多種地方財政支出的結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析, 如果有N種地方財政支 出，每一種地方財政支出產(chǎn)