Нейросетевая прогнозная многофакторная модель среднесрочного планирования дохода бюджета муниципального образования

Нейросетевая прогнозная многофакторная модель среднесрочного планирования дохода бюджета муниципального образования

Автор: Глущенко, Ольга Ивановна

Шифр специальности: 08.00.13

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2007

Место защиты: Уфа

Количество страниц: 182 с. ил.

Артикул: 3332352

Автор: Глущенко, Ольга Ивановна

Стоимость: 250 руб.

Нейросетевая прогнозная многофакторная модель среднесрочного планирования дохода бюджета муниципального образования 

СОДЕРЖАНИЕ
Список условных сокращений и обозначений
Введение
1. Анализ проблемы эффективного планирования бюджета муниципальных образований.
1.1. Состав и закономерности формирования доходов местных бюджетов
1.2. Принципы организации межбюджетных отношений в субъектах Российской Федерации
1.2.1. Самостоятельность местных бюджетов.
1.2.2. Равенство бюджетных прав муниципальных образований
1.2.3. Равенство местных бюджетов во взаимоотношениях с бюджетом субъекта Российской Федерации
1.2.4. Разграничение доходных источников между региональным и местным уровнем в соответствии с характером налоговой базы
1.2.5. Основные подходы к регулированию межбюджетных отношений в области доходных полномочий.
1.2.6. Формализация процесса распределения финансовой помощи .
1.2.7. Оценка доходных возможностей муниципальных образований с помощью показателя налогового потенциала
1.2.8. Порядок распределения финансовой помощи между местными бюджетами
1.2.9. Этапы проведения реформы межбюджетных отношений
1.3. Инструменты регулирования межбюджетных отношений на региональном и муниципальном уровнях
1.3.1. Анализ проблемы регулирования межбюджетных отно
1.3.2. Общая структура местных бюджетов
1.3.3. Критерии выбора между налоговыми отчислениями и финансовой помощью.
1.3.4. Рекомендации по зачислению налоговых доходов в бюджеты муниципальных образований.
1.3.5. Налоговые доходы, наиболее подходящие для дополнительного зачисления в бюджеты муниципальных образований в соответствии с законами субъекта Российской Федерации и решениями представительных органов местного самоуправления
1.3.6. Рекомендации по закреплению дополнительных единых нормативов отчислений от налогов и сборов за бюджетами муниципальных образований
1.4. Общая постановка задачи диссертационного исследования
2. Экономикоматематический концептуальный базис планирования бюджета муниципальных образований.
2.1. Комбинированный системный синергетический информационный подход к исследованию проблемы бюджетирования муниципальных структур.
2.1.1. Комбинированный системный синергетический информационный подход к разработке методики муниципального бюджетирования.
2.2. Экономическая концепция повышения эффективности бюджетирования муниципального уровня.
2.2.1. Формулировка экономической концепции планирования бюджета
2.2.2. Нейросетевая прогнозная модель исполнения доходной части бюджета муниципального образования.
2.2.3. Математическая модель оценки риска превышения заданного уровня ошибки прогноза.
2.2.4. Практические рекомендации по аягоритму вычислений 2.3. Концептуальный базис повышения качества прогноза на основе нейросети.
3. Алгоритм построения нейросетевой многофакторной нелинейной модели прогноза наполнения бюджета
3.1. Функциональное назначение алгоритма.
3.2. Область применения
3.3. Общее описание логической схемы алгоритма.
3.4. Детализация процедур в блоках алгоритма.
3.4.1. Процедура оптимизации спецификации
3.4.2. Оптимизационный итерационный процесс сглаживания поверхности отклика по векторному критерию точности и устойчивости
3.4.3. Результаты модельных вычислительных экспериментов.
4. Построение рабочей нейросетевой модели и методики оценки прогноза наполнения бюджета с учетом риска выхода за допустимый доверительный интервал.
4.1. Задачи исследований в главе
4.2. Спецификация прогнозной модели и база данных.
4.3. Вычислительные эксперименты по формированию русла на третьем иерархическом уровне путм оптимизации архитектуры нейросети.
4.3.1. Результаты построения нейросетевых моделей.
4.3.2. Расчт коэффициента риска выхода за границы прогноза .
4.4. Обобщающие выводы по вычислительным экспериментам формирования русла на иерархическом уровне III
4.5. Решение задачи оптимизации по управлению формированием
русла на иерархическом уровне III
4.5.1.Уравнение множественной регрессии для функции цели Фй
4.6. Обоснование адекватности нейросетевой прогнозной модели
4.7. Разработка прикладной методики прогноза на основе нейросетевой модели
4.8. Факторный анализ доходной части бюджета по нейросетевой модели
Заключение.
Список использованной литерату ры
СПИСОК УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
Аббревиатуры
РФ Российская Федерация
МО муниципальное образование
МУ муниципальное учреждение
НСМ нейросетевая модель
ФФПР федеральный фонд поддержки регионов
ОПП обобщнное перекрстное подтверждение
ФМР фонд материального развития
ЛПР лицо, принимающее решение
СМБ система муниципального бюджетирования
СВ случайная величина.
Английские аббревиатуры и обозначения
многослойный персептрон
v среднее
i скрытый слой нейросети
эпоха итерация в процедуре обучения нейросети
ii обучение
Vii перекрстное подтверждение
x экземпляр точка в базе данных
выходная величина
I входная величина
Еггог ошибка
тестирование
данные
протокол нейросети
ВР обратного распространения алгоритм обучения
нейросети
Математические символы V Vii
либо I вертикальная черта
в индексах
x
x i

V i
Vii
2i
перекрстное подтверждение
заменяет слова при условии
процедура либо множество обучения НСМ
процедура либо множество тестирования НСМ
процедура либо множество экзаменации верификации НСМ
оператор математического ожидания
выборочная статистическая оценка
оператор максимизации
оператор минимизации
означает совокупность элементов
знак модуля
обобщнное перекрстное подтверждение
нейросеть с парадигмой многослойный псрсептрон с двумя скрытыми слоями, сигмоидной активационной функцией в первом слое и гиперболическим тангенсом во втором слое.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


При некоторой доработке методика может использоваться при планировании бюджета и на более высоком уровне субъектов РФ. Реализация работы в практической деятельности. Алгоритм прогнозирования доходной части муниципального бюджета на основе НСМ зарегистрирован в Государственном информационном центре информационных технологий ОФАП от , ВНТИЦ 3 от . Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались на научнопрактической конференции О некоторых проблемах построения модели существования человека в современных условиях Нефтекамск Республика Башкортостан, VI Всероссийской научнопрактической конференции Проблемы практического маркетинга в сфере сервиса Москва, IV Международной научнопрактической конференции Проблемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании Таганрог, Всероссийской научнопрактической конференции Маркетинг теория и практика. Пенза, IV Международной научнопрактической конференции Инновационные технологии научных исследований социальноэкономических процессов Пенза, Межвузовской конференции аспирантов и молодых учных Молоджь. Образование. Наука Уфа, . Публикации. По теме диссертации опубликовано работ, общим объемом 3, пл. Автор имеет 4 работы в рецензируемых научных изданиях, выпускаемых в РФ и рекомендуемых ВАКом для публикации основных результатов диссертаций, а также 1 свидетельство Роспатента об официальной регистрации. Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка использованной литературы. Основное содержание работы изложено на 2 страницах. В работе содержатся таблица и рисунков. Список использованной литературы включает 5 источников. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы работы, сформулирована цель и задачи исследования, новизна полученных результатов и их достоверность, даны сведения о практической значимости работы и е апробации. В первой главе анализируются проблемы эффективного планирования бюджета муниципальных образований МО. Рассмотрены вопросы сущности бюджета МО, состав и закономерности формирования доходов местных бюджетов, принципы организаций межбюджетных отношений в субъектах РФ и МО. Показано, что методики планирования бюджета должны основываться на принципах самостоятельности местных бюджетов, равенства бюджетных прав МО, равенства местных бюджетов во взаимодействии с бюджетом РФ. Рассмотрены подходы к регулированию межбюджетных отношений в области доходных полномочий. Делается вывод о том, что математическая прогнозная модель доходной части бюджета должна содержать в качестве входных факторов нормативы управляющие воздействия отчислений от налога на доходы физических лиц НДФЛ и от налога на вменнный доход для отдельных видов деятельности ЕНВД. Во второй главе приведен экономикоматематический концептуальный базис планирования бюджета муниципальных образований применен комбинированный системный синергетический информационный подход к исследованию проблемы бюджетирования муниципальных структур и разработке методики муниципального бюджетирования приведены НСМ исполнения доходной части бюджета муниципального образования и математическая модель оценки риска превышения заданного уровня ошибки прогноза. В третьей главе разработан алгоритм построения нейросетевой многофакторной нелинейной модели прогноза наполнения бюджета с описанием его функционального назначения, области применения, ограничений по применению приведены результаты модельных вычислительных экспериментов. В четвертой главе описано построение рабочей нейросетевой модели и методики оценки прогноза наполнения бюджета с учтом риска выхода за допустимый доверительный интервал приведены результаты вычислительных экспериментов по формированию русла на третьем иерархическом уровне путм оптимизации архитектуры нейросети дано решение задачи оптимизации по управлению формированием русла на иерархическом уровне III проведен факторный анализ доходной части бюджета по нейросетевой модели разработана прикладная методика прогноза на основе нейросетевой модели.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 1.331, запросов: 128