湖南省税收收入预测模型及其实证检验与经济分析

中南大学硕士学位论文湖南省税收收入预测模型及其实证检验与经济分析姓名：郭艳申请学位级别：硕士专业：概率论与数理统计指导教师：王国富20090326湖南省税收收入预测模型及其实证检验与经济分析作者：郭艳学位授予单位：中南大学相似文献(10条)1.期刊论文顾军华.宋丽娟.赵文海.宋洁基于改进BP神经网络的税收收入预测模型-河北工业大学学报2003,32(1)针对税收收入预测的特点,提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收收入预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效避免了常规BP算法得局部极小值问题.2.学位论文李洁四川省税收收入预测模型探讨及实证分析2004本文在回顾了国内外大量关于税收收入预测、协整分析、误差矫正模型、因果关系分析、VAR分析及逐步回归方面研究成果的基础上,紧紧围绕税收与经济的关系分析这个主线,建立四川省税收收入预测模型.全文采用实证分析为主,定性分析为辅的方法,从多个角度,比较系统深入的分析了四川省税收收入与经济的关系.在此基础上建立了三个税收收入预测模型,并用历史数据对模型进行实证检验.最后用组合预测方法对2004年四川省税收收入进行预测,在定性基础上加以调整得到的预测值为270亿元左右.3.期刊论文尚红云.SHANGHong-yun2005年中国税收收入预测模型比较-统计与信息论坛2008,23(3)为探索一种较为有效的工具来提高税收收入预测精度,利用1985～2004年的样本数据,建立了五个模型来预测中国2005年的税收收入.结果表明:ARMA(1,1)模型中,以GDP为外生变量的自回归模型、以政策因素为虚拟外生变量的自回归模型以及对数线性移动平均模型都是预测税收收入的有效模型,但以GDP为外生变量的自回归模型在预测2005年税收收入时,预测值与实际值的预测偏差仅有1.23%,此模型在预测税收收入时预测精度最高,是预测税收收入的一种较为有效的工具.4.学位论文岳瑞税收收入预测模型的研究与实现2005本文对数据挖掘的相关概念、过程，统计学的相关知识进行了介绍，将数据挖掘应用于税收预测中，通过对大量历史数据的记录和与之相关的各种数据的分析，使用回归和滚动预测方法建立预测模型，对税收收入情况进行了预测，实现了对2005年度税收收入年度和分月预测。并对各预测模型进行了实验结果的对比分析，指出滚动预测方法较回归预测方法能更好地进行税收收入分月预测，从而更好地指导税收计划的完成，为科学地建立税收计划进行了有效地探索，并为税收计划工作提供了重要的科学依据。5.学位论文何林轶数据挖掘在税收收入预测中的应用研究2007数据挖掘是涉及数据库、统计学等学科的一门有着广阔应用前景的研究领域，对其理论进行研究并将其与实际应用相结合，有着十分重要的理论价值和现实意义。数据挖掘技术作为一种有效的方法，可以对税务部门在各个业务环节积累下来的历史数据进行深度挖掘，并将其转化为有用的信息，为税收的管理者和决策者提供更为有效的参考依据。近年来，我国国税系统的信息化建设有了长足的发展，特别是2002年推行“中国税收征管信息系统”(CTAIS)以来，积累了大量的税收业务数据。目前这些数据仅广泛应用于日常管理业务的查询，并未进行深层次的利用，造成了数据资源的浪费。对是税务部门的一项重要工作，它决定着税收计划的制定。针对目前税收计划的制定仍主要以基数乘以预计增长率这一简单方法进行的现状，要求尽快建立起一套科学的税收收入预测体系，从而掌握组织收入的主动性，保证各项税收工作的顺利进行。因此，如何利用好数据挖掘及统计学的方法，科学地进行税收预测工作，对于税务部门来说，具有非常重要的意义。本文对数据挖掘、统计学和税收收入预测的相关知识进行了介绍，将数据挖掘应用于税收收入预测中，使用回归和滚动预测方法建立税收收入预测模型，实现了对2007年年度收入和分月收入的预测；并对各预测模型进行了实验结果的对比分析，指出滚动预测方法较回归预测方法能更好地进行税收收入分月预测，从而更好地指导税收计划的制定与完成。本文的主要工作是对西安市碑林区国税征管系统中的征收数据进行挖掘分析，建立回归和滚动预测模型，为科学地进行区县级国税部门税收收入预测进行了有效地探索，也为税收收入预测工作提出了一个新的视角。6.期刊论文谢波峰.BofengXie税收收入预测中不确定性问题的对策研究-涉外税务2005,(5)密度预测(densityforecasting)以其对未来不确定性形象而有力的刻画,迅速成为了各国宏观经济管理部门分析预测结果不确定性的重要方法.将密度预测用于在税收收入预测模型中,必须充分借鉴国外应用经验,在成熟准确的预测模型的基础上,有机结合经济发展的影响因素,才能成为完整的税收收入预测理论体系的一个环节.7.会议论文黄靖增值税税收收入回归预测模型2008本文采用回归分析法设计出增值税收入的预测模型,SPSS软件的验证表明该模型是有效的,利用此方法对2007年的税收数据的测算与实际情况十分接近,在实践中该方法具有较强的可操作性和实用性,这对于提高税收预测的准确性和加强税收工作的前瞻性具有重的意义。8.期刊论文常青.刘强.CHANGQing.LIUQiang基于支持向量机的税收预测模型的研究-计算机工程与设计2007,28(7)针对税收收入预测不稳定,非线性、动态开放性的特点,提出了支持向量机(SVM)的税收收入预测方法,并将该方法用于某市国税系统的实际税收收入情况进行预测,和传统回归方法比较说明所提出的税收收入预测方法是可行和有效的.9.学位论文赵丽君基于数据挖掘技术的税收收入预测方法研究及实证2008税收是财政收入的最主要来源，适度的税收规模对于实现政府职能，调节宏观经济起到重要作用，这就需要制定科学合理的税收计划。而税收计划的一个根本前提是必须对未来一定时期内的税收情况进行预测，从而指导税收计划的正确制定和执行。可见，税收预测对于税收计划制定具有重要意义，它是经济活动预测的一项重要内容，是提高税收计划管理和发挥税收预见性，准确编制税收计划的基础；随着我国市场经济的建设与发展，国民经济的走向与变化已不再由计划所完全控制，无论是经济发展速度还是经济结构的调整都只能以市场的需求变化而驱动，导致了税收收入的计划管理工作也不能再以基数加预计增长率这一传统模式的老路继续走下去。当前的经济形式要求尽快建立一套以税收收入预测为基础的科学预测体系，从而掌握组织收入的主动性。而随着信息技术的迅速发展引用，税务征管信息系统已积累了海量信息数据，并正以成倍的速度增长，也随着税收征管工作和执法程序的不断规范与完善，征收申报信息真实性更有了质的提高，在此情况下，利用征管系统中的数据，在税收预测中引入数据挖掘和统计学方法科学正确地进行税收预测对于税务部门具有非常重要意义。数据挖掘是涉及数据库、统计学等学科的一门目前相当活跃的研究领域，它是用于大规模数据处理的一种新的思维方式和技术手段，可以帮助用户发现隐藏在大型数据库中的规律和模式。预测是数据挖掘技术中的重要组成部分。本文通过对税收预测现状的分析提出问题，引入数据挖掘技术，通过对数据挖掘的概念、功能知识的介绍，将数据挖掘应用于税收预测中，通过对大量的历史数据的记录和与之相关的各种数据的分析，使用回归和滚动预测方法建立预测模型，预测税收收入，实现了对浙江省温岭市2008年度国税税收收入预测和分月预测，并通过实验结果对各预测模型进行比较分析，指出了回归预测能更好地进行税收收入年度预测，而滚动预测则更适用于分月预测，从而更好地指导税收计划的实现，为科学地建立税收计划进行了有效的探索，并为税收计划工作提供了重要的科学依据。本文特色之一是用数据挖掘这种新技术新方法进行税收收入预测是一种较新的税收预测方法。目前，在国内虽有研究者已在关注，但具体引入到收入预测上却不多见。特色之二是立足于地方，以浙江省温岭市国家税务局税收收入预测为分析实例，针对该地目前尚以定性预测法为主导思想的税收收入预测模型，本文运用数据挖掘这种新技术新方法，结合温岭税收收入与经济关系，建立了比较科学的温岭市国税收收入预测模型，实践检验结果标明，该方法的运用可大大提高信息资源利用率，提高了科学预测税收收入水平，从而促进税收的精细化管理。10.期刊论文沈存根.周开君.SHENCun-gen.ZHOUKai-jun基于自组织方法的税收收入组合预测模型-技术经济与管理研究2010,(2)自组织理论是基于神经网络和计算机科学的迅速发展而产生和发展起来的.它将黑箱思想、生物神经元方法、归纳法、概率论、数理逻辑等方法有机地组合起来.其主要思想是通过简单的初始输入(局部变量)的交叉组合产生第一代中间候选模型,再从第一代中问候选模型中选出最优的若干项组合而产生第二代中间候选模型,重复这样一个产生、选择和遗传进化过程,使模型复杂度不断增加,直到选出最优复杂度模型为止.本文利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预测模型,并在数据筛选基础上建立线性回归预测模型和BP神经网络预测模型,然后结合时间序列的预测模型,利用自组织方法建立组合预测模型.通过预测结果比较得出了组合预测模型比其它单个模型具有更高的预测精度.本文链接：授权使用：复旦大学图书馆(fddxtsg)，授权号：1f18e473-6733-48cf-9f85-9ddf01741829下载时间：2010年8月27日