国库收支管理属于财政体系的核心环节，直接影响国家资金配置效率与财政政策执行效果。传统收支分析方法依靠静态统计模型开展工作，难以捕捉收支数据间复杂的动态关联特征，大数据技术的快速发展为财政数据分析开辟了新的技术路径，机器学习算法可从海量收支数据中识别潜在规律。收支关联建模的核心要点是量化收入与支出之间的内在联系，构建精准预测模型用以支撑决策制定，深度学习方法在处理非线性关联关系方面呈现显著优势，为国库管理智能化转型奠定坚实技术基础。

国库收支关联建模的理论基础

国库收支关联性理论分析

国库收支之间的关联性是源于财政资金流动内在的规律性，具体体现为收入项目与支出项目之间有时序依赖关系与数量配比关系。税收收入存在季节性波动会直接影响财政支出的时间分布，形成收支之间的动态平衡机制，在预算执行的过程中，收入规模的大小决定了支出强度高低，而支出结构能够反映出收入来源是否稳定，收支关联性具备多层次的特征，宏观层面表现为收支总量的协调性，中观层面体现为不同收支科目间的匹配性，微观层面反映为具体资金流向的追溯性。政策调控通过收支关联性来实现传导效应，收入政策发生变化会引发支出结构的调整，支出政策实施会影响收入预期情况，关联强度受到经济周期、政策导向及外部冲击等因素的影响，呈现出非线性的动态变化特征。

大数据驱动的收支关联建模框架

大数据技术为国库收支关联建模提供数据获取、处理与分析的全新范式。海量历史交易数据构成建模基础数据集，涵盖多维信息，包括收入明细、支出记录及资金流向等内容，数据挖掘算法可从复杂收支序列识别潜在关联模式，发现传统方法难以察觉的深层次规律，机器学习模型通过收支数据特征提取与模式识别，实现对收支关联度的量化评估。建模框架采用分层架构设计，数据层负责多源数据采集与预处理工作，算法层实现特征工程与模型训练，应用层提供关联分析与预测服务。云计算平台支撑大规模数据处理需求，分布式计算技术提升建模工作效率，框架具备良好可扩展性及容错性，能适应不断增长的数据规模与复杂业务需求。

基于大数据的国库收支关联建模算法设计

多维度特征提取算法构建

特征提取算法针对国库收支数据的多维属性构建特征向量空间，实现原始数据向建模特征的有效转换。时间维度特征包含收支发生时间、季度分布与年度周期等时序信息，通过傅里叶变换与小波分析来提取周期性特征，金额维度特征涵盖收支规模、变动幅度及累计增长率等数值特征，采用归一化处理与异常值检测来确保数据质量，类别维度特征涉及收入科目、支出用途及资金性质等分类信息，运用独立编码及标签编码实现类别特征数值化。关联维度特征通过计算收支项目间相关系数、互信息量及格兰杰因果关系等指标，量化不同收支要素间的依赖程度，算法采用主成分分析降维技术，以此消除特征冗余并提升计算效率。

深度学习模型设计

深度学习模型采用多层神经网络架构，捕获国库收支数据里的非线性关联模式。输入层接收多维特征向量，经标准化预处理后传入隐藏层做特征变换，隐藏层采用长短期记忆网络（LSTM）结构，处理收支数据的时序依赖关系，记忆单元负责存储历史信息，遗忘门控制信息更新，注意力机制模块识别关键特征权重，强化重要收支关联信息表达能力。卷积层提取局部特征模式，池化层压缩特征维度，全连接层实现特征融合，激活函数选用ReLU函数，避免梯度消失问题。损失函数采用均方误差，优化器使用Adam算法，学习率设定为0.001，同时批处理大小为64，模型训练过程引入dropout技术与L2正则化防止过拟合现象。

收支关联度量化评估方法

收支关联度的量化评估是建立在统计学与信息论基础上，构建关联强度的数值化度量体系。皮尔逊相关系数用于衡量收支变量之间的线性关联程度，其取值范围处于[-1，1]，绝对值越大代表关联性越强，斯皮尔曼等级相关系数可处理收支变量间的非线性关联关系，适用于对收支数据进行单调性分析。互信息量能够度量收支变量之间的信息共享程度，其计算公式为：

其中X表示收入变量，Y表示支出变量，p(x,y)为联合概率密度函数，p(x)和p(y)分别为边缘概率密度函数，数值越大表示信息依赖性越强。格兰杰因果检验用于判断收支变量之间因果关系的具体方向，会通过F统计量来检验所假设内容的显著性情况，综合关联指数是将多种度量结果进行整合，采用加权平均的方法来计算最终的关联度得分。评估结果会按照关联强度划分成强关联（>0.7）与中等关联（0.4～0.7）以及弱关联（<0.4）这三个等级。

实验验证与性能分析

实验数据集构建与模型训练

实验数据集选用某省级财政部门2018—2023年的国库收支数据，涵盖税收收入、非税收入及转移支付等12个收入科目，以及一般公共服务、教育与社会保障等18个支出科目。数据总量多达156万条记录，覆盖月度、季度及年度等多个时间粒度，在数据预处理阶段运用Z-score标准化方法来处理数值特征，缺失值采用线性插值的方式补全，训练集和测试集按照8∶2的比例划分，同时保证时间序列数据的时序完整性，模型训练采用分层抽样策略，以此确保各类收支科目的均衡分布，并且将训练轮数设定为200次。数据清洗过程中剔除异常值和重复记录，特征工程构建了45个衍生变量，包含收支变动率、累计增长指标及季节性调整因子，从而显著增强模型的表征能力与预测精度。

收支关联建模性能评估

性能评估用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）及决定系数（R²）等指标来衡量模型精度，深度学习模型在测试集上RMSE值达到0.087，MAE值为0.065且R²值达到0.942，关联度识别准确率为94.2%，召回率为91.8%，F1值为92.9%。如表1所示，模型在不同收支科目上表现存在差异，税收收入关联预测精度处于最高水平，而转移支付关联识别相对较低，模型收敛性呈现良好状态，训练过程中损失函数呈稳定下降趋势。交叉验证结果表明模型泛化性能处于稳定状态，5折交叉验证平均准确率为93.7%，标准差仅为1.2%，验证了模型鲁棒性与可靠性。

模型对比分析与优化结果

深度学习模型相比传统统计模型在关联识别精度上提升了32.5%，预测准确率显著提升。LSTM网络结构在处理时序依赖关系方面表现得非常优异，和普通神经网络相比准确率提升了15.3%，注意力机制的引入让模型对关键特征的识别能力增强，关联度计算精度提升了8.7%，超参数优化之后学习率调整为0.0008，批处理大小增加到128，模型性能得到了进一步提升，正则化技术有效控制了过拟合现象，泛化能力获得了显著改善。模型在复杂收支关联模式识别上展现出了良好的适应性与鲁棒性，在计算效率方面，单次预测时间被控制在0.3秒以内，能够满足实时分析的需求，模型部署在云端服务器之后响应时间稳定，具备良好的工程化应用前景。

结束语

基于大数据的国库收支关联建模方法通过融合多维特征提取与深度学习以及量化评估技术，有效提升了收支关联识别准确性与预测精度。算法设计充分考虑财政数据的时序性与多维性特征，模型性能在多个评估指标上都达到较高水平，深度学习模型相较于传统方法在关联识别准确率上有显著提升，验证了技术路径的有效性。研究成果为国库现金管理、财政预算编制与政策效果评估提供科学技术支撑，推动财政管理数字化转型进程。未来研究可进一步探索跨域数据融合与实时预警机制，以适应日益复杂的财政管理需求，提升国库资金运行效率。

（张丽欣  吉林松原石油化学工业循环经济园区管理委员会财政局）