머신러닝 접근의 재정관리: 세입추세 예측모형 연구

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참고문헌 (53)

1. 강태구, "기초지방자치단체 세입예산 과소추계의 원인에 관한 연구", 한국지방자치학회보, 16(1), pp.93~112 (2004), 한국지방자치학회
2. 2019 국가균형발전 프로젝트, "관계부처 합동", ~ (2019)
3. 서울시 세입예측을 위한 모형연구, "김현아", 서울시정개발연구원, ~ (2011)
4. 김병조, "행정-정책 의사결정에서 머신러닝(machine learning) 방법론 도입의 정책적 함의: 기계의 한계와 증거기반 의사결정(evidence-based decision-making)", 한국행정학보, 54(1), pp.261~285 (2020), 한국행정학회[DOI]
5. 문명재, "정부의 질과 삶의 질" (2018), 문우사
6. 배상석, "테일 오차분해기법을 사용한 지방정부 세입예측오차에 관한 연구", 한국자치행정학보, 30(3), pp.95~120 (2016), 한국자치행정학회[DOI]
7. 배상석, "우리나라 지방자치단체들의 세입추계오차에 관한 연구", 한국정책학회보, 22(1), pp.361~388 (2013), 한국정책학회
8. 지방세 세목별 세수추계에 관한 연구, "성명재", 한국조세연구원, ~ (2003)
9. 신경식, "분식적발을 위한 인공지능 도입방안", 한국회계학회, 미래회계연구회발표자료 (2017)
10. 안준모, "인공지능을 통한 행정의 고도화 : 기회와 도전", 한국행정연구, 30(2), pp.1~33 (2021), 한국행정연구원[DOI]
11. 안성윤, "지방자치단체 재정재무회계정보 활용을 위한 빅데이터 구축 현황 및 개선과제", 정부회계연구, 17(3), pp.1~40 (2019), (사)한국정부회계학회
12. 여은정, "지방세 세수추계의 평가와개선방안", 한국지방자치연구, 9(4), pp.113~134 (2008), 대한지방자치학회
13. 중기 지방세수 추계모형 개발을 위한 연구, "이상훈", 한국지방세연구원, ~ (2012)
14. 이석환, "지방세 세수예측방법의 비교･평가:서울시를 중심으로", 한국공공관리학보, 32(2), pp.25~56 (2018), 한국공공관리학회[DOI]
15. 빅데이터 시대의 예측 도구, Machine Learning의 올바른 활용법, "이성경", POSRI, 1~11 (2018)
16. 지방세수 예측을 위한 모형의 탐색: 광역정부를 중심으로, "이영희", 한국지방행정연구원, 1~94 (1998)
17. 이영희, "재정: 지방세수 예측을 위한 모형의 탐색 - 광역자치단체를 중심으로 -", 한국행정학회 학술발표논문집, pp.905~926 (1999)
18. 이은국, "서울시 세입·세출의 예측행태와 예측의 정확도를 위한 Box-Jenkins 모형 분석", 한국행정학회보, 28(1), pp.263~284 (1994)
19. 이제복, "공공서비스 인공지능 ML 적용과 공공가치", 정부학연구, 24(1), pp.3~27 (2018), 정부학연구소[DOI]
20. 이현선, "교부세제 하의 지방세추계모형 고찰 및개선방안 연구", 한국지방재정논집, 11(2), pp.137~174 (2006), 한국지방재정학회
21. 이현선, "지방세 추계모형 연구: 지수평활법을 중심으로", 한국지방재정논집, 12(2), pp.65~90 (2007), 한국지방재정학회[DOI]
22. 조임곤, "지방세 수입예측기법의 탐색 및 활용", 한국행정학보, 35(4), pp.261~273 (2001)
23. 조진삼, "인공지능(AI) 발전이 회계감사시장에 미치는 영향", 회계저널, 27(3), pp.289~330 (2018), 한국회계학회[DOI]
24. 한건수, "지방세 세수추계의 현황과 발전방안", 지방세포럼, 36(11), pp.48~59 (2017)
25. 한선경, "광역자치단체 세입추정 오차에 관한 연구", 정부학연구, 16(2), pp.151~172 (2010), 정부학연구소
26. Alhassan, B. G., "Assimilation of Principal Component Analysis and Wavelet with Kernel Support Vector Regression for Medium-Term Financial Time Series Forecasting", International Journal of Management and Humanities, 4(7), pp.40~48 (2020)
27. Beattie, G., "Thrivers and divers: Using non-academic measures to predict college success and failure", Economics of Education Review, 62, pp.170~182 (2018)
28. Bergmeir, C., "On the use of cross-validation for t i m e series predictor evaluation", Information Sciences, 191, pp.192~213 (2012)
29. Box, G. E. P., "Time Series Analysis Forecasting and Control", Holden-Day, ~ (1970)
30. Bretschneider, S., "Economic, organizational, and political influences on biases in forecasting state sales tax receipts", International Journal of Forecasting, 7(4), pp.457~466 (1992)
31. Carmody, K., "Virginia Tax Revenue Forecasting", Policy Research Seminar Working Paper (2018)
32. Chatfield, C., "The analysis of time series: an introduction" (2003), Chapman and Hall
33. Cirincione, C., "Municipal government revenue forecasting: Issues of method and d", Public Budgeting &Finance, 19(1), pp.26~46 (1999)
34. Cerqueira, V., "Evaluating time series forecasting models: An empirical study on performance estimation methods", Machine Learning, 109(11), pp.1997~2028 (2020)
35. Coulombe, P. G., "How is machine learning useful for macroeconomic forecasting?", arXiv preprint arXiv:2008.12477, ~ (2020)
36. Frank, H. A., "Municipal revenue forecasting with time series models: A Florida case study", The American Review of Public Administration, 20(1), pp.45~59 (1990)
37. Frank, H. A., "Budgetary forecasting in local government: New tools and techniques" (1993), Quorum Books
38. Frank, H. A., "Raising the Bridge Using Time Series Forecasting Models", Public Productivity and Management Review, 14(2), pp.171~188 (1990)
39. Frank, H. A., "Judgmental vs. time series vs. deterministic models in local revenue forecasting: A Florida case study", Public Budgeting and Financial Management, 6(4), pp.493~517 (1994)
40. Gianakis, G. A., "Implementing time series forecasting models: Considerations for local governments", State and Local Government Review, 25(2), pp.130~144 (1993)
41. Glaeser, E. L., "Crowdsourcing city government: Using tournaments to improve inspection accuracy", American Economic Review, 106(5), pp.114~118 (2016)
42. Hájek, P., "Municipal revenue prediction by support vector machine ensembles", 14th WSEAS International Conference on Computers, 9(11), pp.1255~1264 (2010)
43. Hu, M. J. C., "Application of the adaline system to weather forecasting", Doctor, Depa rtment of Electrical Engineering, pp.1964
44. Kleinberg, J., "Prediction policy problems", American Economic Review, 105(5), pp.491~495 (2015)
45. Using machine learning to target treatment : The case of household energy use, "Knittel, C. R.", National Bureau of Economic Research, 1~48, pp.National Bureau of Economic Research, 26531 (2019)
46. Kuhn, "Applied predictive modeling" (2013), Springer
47. Lim, B., "Time series forecasting with deep learning: A survey", Philosophical Transactions of the Royal Society A (2020)
48. Makridakis, S., "Statistical and Machine Learning forecasting methods : Concerns and ways forward", PLoS ONE, 13(3) (2018)
49. Makridakis, S., "Forecasting in social settings : The state of the art", International Journal of Forecasting, 36(1), pp.15~28 (2020)
50. Wager, Stefan, "Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects Using Random Forests", Journal of the American Statistical Association, 113(523), pp.1228~1242 (2018)
51. Williams, D. W., "Local government revenue forecasting:Competition and comparison", Journal of Public Budgeting, Accounting, and Financial Management, 28(4), pp.488~526 (2016)
52. World Bank., "Global Economic Prospects" (2020), World Bank Group
53. Tashman, Leonard J, "Out-of-sample tests of forecasting accuracy: An analysis and review", International Journal of Forecasting, 16(4), pp.437~450 (2000)

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