改进马尔可夫预测模型提升地方税收预测准确性

本文主要探讨了"加权模糊马尔可夫链状预测模型"在预测地方税收情况中的应用。由辽宁工程技术大学研究生学院的张琛和那宝贵共同发表的研究论文，针对马尔可夫预测模型的传统问题——状态转移概率矩阵对历史数据选择的平等性进行了深入研究。马尔可夫模型通常假设状态转移只依赖当前状态而不考虑过去状态，但现实情况中，这种假设可能并不完全适用，特别是当涉及到模糊状态或连续取值的数据时。 传统的马尔可夫链模型需要将连续数据离散化为有限状态，但在很多情况下，这种划分可能不精确或难以确定。为此，研究者引入了模糊状态的概念，允许状态的边界具有一定程度的不确定性。加权模糊马尔可夫链模型通过权重分配来处理这种模糊性，使得预测模型能够更好地适应复杂的数据特性。 论文的核心创新在于改进了状态转移概率矩阵的计算方法，考虑了历史数据的不平等性，从而提高了预测的准确性。这种方法对于地方税收预测具有重要意义，因为准确的税收预测可以帮助税务部门制定合理的预算，指导经济决策，并确保地方政府有足够的资金支持公共服务和社会发展。 通过实证分析，改进后的加权模糊马尔可夫链状预测模型在预测地方税收方面展现出了较高的预测精度，证明了其在处理非线性和不确定性方面的优势。这一研究成果不仅提升了地方税收预测的科学性，也为其他领域的预测模型提供了新的思考角度和改进策略。 本文为地方税收预测提供了一个更为灵活且精确的方法，有助于提升税收管理效率，促进经济发展。通过模糊状态和加权处理，该模型展示了在实际应用中的强大潜力，为相关领域的研究者和实践者提供了有价值的参考。