基于改进BP神经网络的税收收入预测模型

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.

基于灰色残差模型的中国税收收入预测

税收是国家财政收入的重要来源,准确的税收预测结果对于制定各项经济政策具有非常重要的意义。为提高中国税收收入的预测精度,适应资源配置、收入再分配和宏观经济调控的需求,在传统灰色预测技术的基础上,建立了残差灰色预测模型,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性。

税收收入预测与税收能力估算的比较

税收收入预测与税收能力估算较为相似 ,但又属于两个不同的范畴 ,本文通过两者的比较 ,说明税收收入预测与税收能力估算两者的异同以及在使用过程中应注意的问题。

内蒙古1987年税收收入预测

本文根据内蒙古统计年鉴提供的有关数据,运用多种定量预测方法,并结合定性分析,对内蒙古自治区1987年税收收入总额进行预测。一、时间序列分析预测税收收入的时间序列反映了影响税收的各种因素综合作用下,税收的变化过程。

我国税收收入预测

本文根据税收的基本理论,利用历史统计数据,建立了税收模型,应用模型对我国1988—1990年工商税、盐税、关税、农牧业税进行了预测。一、税收模型的建立1.工商税工商税包括产品税、营业税、增值税、集体企业所得税、其它工商税等(未包括盐税)。根据税收理论,工商税基本上是来源于企业创造的纯收入(M)或国民收入(V+M)部分。

构建我国政府税收收入预测程序分析

税收是国家财政收入盼主要来源，也是中国政府对国民经济有效进行宏观调控的主要手段之一，对中国经济社会发展具有十分重要的作用。因此，加强对我国政府税收收入预测程序进行分析有着非同寻常的作用。本篇文章首先介绍了税收收入预测与政府预算，然后浅要分析了我国政府税收收入预测程序，最后对构建我国税收收入预测程序进行了大胆的设想。

基于混频数据模型的税收收入预测研究——以河南省为例

税收收入在税收工作中具有重要意义.利用河南省税收收入数据,首先将采购经理人指数(PMI)等反映经济景气度和经济活动的经济指标引入到河南省税收收入的混频数据预测模型中.然后选择预测效果最好的PMI指数作为高频解释变量,构造指数Almon多项式权重的MIDAS(3,3,2)-AR(4)混频数据模型对河南省税收收入进行预测.最后与经典的时间序列预测方法对比,构造的税收收入混频数据模型具有明显的预测优势.

税收收入预测模型

税收是国家财政收入的主要来源，也是宏观调控的重要手段。为完善现行的靠经验预测来年税收收入的传统做法，需要引入现代计量经济方法，以使税收收入预测建立在更加科学的基础上，从而为制定税收计划和国家预算提供科学的依据。在建立经济数学模型时，运用较多的是计量经...

税收收入预测中不确定性问题的对策研究

密度预测(density forecasting)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。

如何提高基层部门税收收入预测准确率

随着信息化建设的不断推进,税务系统面临的信息数据越来越多,迫切要求税务干部更新观念,采取更高效、更便捷的方法,对大量的征管数据进行提取、分析、挖掘,剖析信息数据后隐藏的潜能。本文就基层税务机关在开展税收预测过程中存在的问题和改进的措施作一些探讨,促进该项工作进一步深入开展。

油气资源税改革新疆试点背景回顾及税收收入影响测算

自2010年6月以来,新疆率先实行了资源税制改革的试点,并且自年底开始扩围至其他12个省区。本文在深入分析新疆率先试点必要性的基础上,对资源税制改革试点可能影响地方税收收入情况进行了分析预测,并探讨了资源税改革对拉动新疆经济发展和提高居民消费水平的影响。

RF-BPNN模型在税收预测中的应用研究

税收对于平衡财政收支、宏观调控具有十分重要的意义。通过对税收收入的预测和分析,政府部门可以合理制定相关政策和税率,有助于维持国家经济的平稳运行。以广东省为研究对象,采用LASSO-SVR、RF-SVR、LASSO-BPNN、RF-BPNN四种组合模型对广东省2012—2021年的年税收收入数据进行对比预测。组合模型结合了变量筛选、线性和非线性的特点,简化模型的同时提高了泛化能力。通过数据拟合与模型参数调整,得出在所用的所有模型中,RF-BPNN模型的精度优于其他模型的结论,为今后的税收预测研究提供了新的思路。