逐步回归法在税收预测中的应用研究
我国各项税收的回归分析与预测模型
我国各项税收的回归分析与预测模型我国各项税收的回归分析与预测模型摘要总税收是衡量经济活动的一项综合指标。
在追求税收总值增长的同时，国家也越来越重视税收结构的提高，因此总税收的趋势分析及其影响因素的分析显得尤为重要。
本文选取税收总值、国内增值税、国内消费税等7项指标，运用相关分析和回归分析，对我国2000年至2015年税收总值的变化趋势及其影响因素进行分析。
同时，运用趋势外推法和灰色预测法对我国未来三年的税收总值进行预测并比较，最后结合我国税收实际情况提出合理化的建议。
该论文有图3幅，表10个，参考文献7篇。
关键词：税收总值回归分析趋势预测灰色预测Regression analysis and prediction modelof the tax in ChinaAbstractTotal tax is a comprehensive measure of economic activity. At the same time as the total tax revenue growth, the country is paying more and more attention to the improvement of the tax structure, so it is very important to analyze the trend of the total tax revenue and analyze the influencing factors. This paper selects 7 indicators, such as the total value of tax, the domestic value-added tax, the domestic consumption tax. By using correlation analysis and regression analysis, the paper analyzes the change trend and its influencing factors of China's total tax revenue from 2000 to 2015. At the same time, using the trend extrapolation and grey forecasting method to forecast and compare the total tax revenue in the next three years in china. Finally, combined with the actual situation of China's tax put forward rationalization proposals.There are 3 pictures, 10 tables, and 7 references in this paper.Key Words:Total tax Regression analysis Trend prediction Gray prediction1 引言各项税收是一个国家和地区财政收入的重要组成部分，是政府和国家实行经济宏观调控的重要工具。
税收收入的回归分析
税收收入的回归分析一、研究目的在现代社会,税收是政府实施调节的基本手段,它对社会经济生活的各个方面都会发挥作用。
税收通过对国民经济生产、分配、交换和消费各个环节的调节,实现对经济利益。
收入分配。
以及社会总供需平衡等多方面的调节。
此外,税收的调节作用不仅体现在经济手段上,还体现在行政和法律手段上。
税收的减免。
扶持发展等政策性措施说明税收具有行政手段的作用;税收是通过立法程序以法律的强制性付诸实施的,说明税收又具有法律手段的作用。
正因为税收可以根据不同的经济形态和条件,通过不同的形式手段发挥其调节经济的职能作用,因此,税收这一调节职能作用,一直被各个时期不同的国家所青睐。
30年来，我国税收事业的发展不仅反映了改革开放的进步和成就，也一直在为促进改革开放和社会进步发挥着积极作用。
当我们把税收事业放进这个特殊的时空坐标中观察，不难发现，它走过的道路艰险，取得的成绩辉煌，肩负的责任重大。
在改革开放的推动下，我国经济获得飞速发展，税收收入也大幅增加。
1978年，我国的税收收入只有519亿元，占财政收入的比重为46%；1984年，我国的税收收入达到947亿元，占财政收入的比重为58%；1994年，我国的税收收入达到5070亿元，是1978年的10倍，占财政收入的比重超过90%；2008年，我国税收收入预计将超过6万亿元，约为1978年的120倍。
可以说，改革开放的30年，是税收制度不断完善，税收征管不断加强，税收队伍素质不断提高，税收收入持续增长，税收的职能作用愈发突出的30年。
没有改革开放，就不可能有税收事业今天的成就和辉煌。
二、指标量的设置影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。
（2）公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。
经典推荐逐步回归分析法及其应用
经典推荐逐步回归分析法及其应用导读：逐步回归分析是多元回归分析中的一种方法，在经济研究建模中发挥着重要的作用。
文章系统介绍了逐步回归分析，并分析了逐步回归分析在经济研究（建模与预测）中的应用步骤与需要注意的问题。
来源 | 统计与决策作者丨游士兵，严研，武汉大学经济与管理学院原文有删减01引言逐步回归分析是多元回归分析中的一种方法。
回归分析是用于研究多个变量之间相互依赖的关系，而逐步回归分析往往用于建立最优或合适的回归模型，从而更加深入地研究变量之间的依赖关系。
目前，逐步回归分析被广泛应用于各个学科领域，如医学、气象学、人文科学、经济学等。
经济现象纷繁复杂并多变，经济问题往往需要研究一个（或多个）变量（如一国的产出）与其他变量（如资本、劳动力、人口、技术等）相互间的关系，从而揭示经济现象背后的经济规律，用于解决现实中的经济问题，制定经济政策等。
因此，多元回归分析在现代经济学，尤其是其分支学科计量经济学中常常得到应用。
随着统计学与计量经济学软件的开发与应用，经济研究者在经济学的实证分析过程中越来越多的采用逐步回归分析的方法来建立多元回归模型。
因此，研究逐步回归分析及其在经济学研究中的应用具有理论与实践意义。
目前，国内外对于逐步回归分析的研究主要停留在理论叙述，不少学者提出了修正逐步回归法的新方法，如类逐步回归法、基于单元步的逐步回归法、“宜取回归方程”的逐步回归法等。
赵希男（1994）提出并在理论上证明可将逐步回归算法从静态系统拓广到其他系统（动态系统、分布参数等系统）。
传统的逐步回归法通常用于静态系统，即自变量为非随机变量时。
当自变量为分布型变量时，基于传统的逐步回归法，由于统计量的分布非常复杂，基于统计量的算法难以实现。
该文运用泛函分析，按照传统逐步回归法一致思想和相似的步骤，加以拓广，以有效性（剩余相关系数）为标准剔除或是引入变量，从而使得逐步回归法应用范围更广。
张华嘉、舒元（1998）提出单元步的概念来修正传统逐步回归法，并以实例证明这种方法的优势。
应用回归分析,第5章课后习题参考答案
第5章自变量选择与逐步回归思考与练习参考答案自变量选择对回归参数的估计有何影响答：回归自变量的选择是建立回归模型得一个极为重要的问题。
如果模型中丢掉了重要的自变量, 出现模型的设定偏误，这样模型容易出现异方差或自相关性，影响回归的效果；如果模型中增加了不必要的自变量, 或者数据质量很差的自变量, 不仅使得建模计算量增大, 自变量之间信息有重叠，而且得到的模型稳定性较差，影响回归模型的应用。
自变量选择对回归预测有何影响答：当全模型（m元）正确采用选模型（p元）时，我们舍弃了m-p个自变量，回归系数的最小二乘估计是全模型相应参数的有偏估计，使得用选模型的预测是有偏的，但由于选模型的参数估计、预测残差和预测均方误差具有较小的方差，所以全模型正确而误用选模型有利有弊。
当选模型（p元）正确采用全模型（m 元）时，全模型回归系数的最小二乘估计是相应参数的有偏估计，使得用模型的预测是有偏的，并且全模型的参数估计、预测残差和预测均方误差的方差都比选模型的大，所以回归自变量的选择应少而精。
如果所建模型主要用于预测，应该用哪个准则来衡量回归方程的优劣C统计量达到最小的准则来衡量回答：如果所建模型主要用于预测，则应使用p归方程的优劣。
试述前进法的思想方法。
答：前进法的基本思想方法是：首先因变量Y对全部的自变量x1,x2,...,xm建立m 个一元线性回归方程, 并计算F检验值，选择偏回归平方和显着的变量（F值最大且大于临界值）进入回归方程。
每一步只引入一个变量，同时建立m－1个二元线性回归方程，计算它们的F检验值，选择偏回归平方和显着的两变量变量（F 值最大且大于临界值）进入回归方程。
在确定引入的两个自变量以后，再引入一个变量，建立m－2个三元线性回归方程，计算它们的F检验值，选择偏回归平方和显着的三个变量（F值最大）进入回归方程。
不断重复这一过程，直到无法再引入新的自变量时，即所有未被引入的自变量的F检验值均小于F检验临界值Fα(1,n-p-1)，回归过程结束。
回归分析下税收与GDP的关系研究.doc
回归分析下税收与GDP的关系研究摘要：税收与国民生产总值是国民经济的两项重要衡量标准。
随着经济的不断发展，山东省的税收和国民生产总值呈现逐年上升的趋势，对二者关系的研究越发重要。
采用１９９８至２０１６年山东省国内生产总值，财政税收收入等指标数据，通过相关性分析筛选合适指标，并基于逐步回归方法对山东省税收与ＧＤＰ的关系进行研究，发现ＧＤＰ增长主要与营业税相关，决定税收总值增加主要由于第二产业和第三产业的增加。
关键词：山东省税收；ＧＤＰ；逐步回归；政策制定１引言税收是国家公共财政最主要的收入方式与来源，是国家存在的经济体现。
国内生产总值（ＧＤＰ）可以衡量一个国家经济发展情况，是根据市场价格计算一个地区所有常住人口在单位时间内生产活动的结果。
税收与ＧＤＰ存在着密不可分的联系。
一方面，税收可以反映一个地区的ＧＤＰ状况；另一方面，ＧＤＰ是最大口径的税源，是税收的基础，二者协调发展。
政府通过税收发挥宏观调控的作用，进而保持经济平稳高速运转。
因此，研究税收与ＧＤＰ的关系具有十分重要的价值。
前人对税收和ＧＤＰ的研究有很多。
王婉陵等人使用计量经济的方法分析了税收和ＧＤＰ的数据记录，给出了我国税收连年增长的合理解释；甄明霞定性描述了上海市税收与ＧＤＰ比例偏高的原因，并分析了税收对宏观调控的意义；叶凯悦和其他研究者采用取对数回归的方法分析税收与ＧＤＰ关系，给出了转变经济发展方式的结论。
此外，吕明等人分析了税收与经济发展状况的关系，提出了财政政策在税收中的重要性。
一方面，研究发现，山东省的税收与多个因素有关，定性分析较多，定量较少。
另一方面，随着山东省的经济不断发展，先前的研究时间相对较早，并不完全符合山东省的经济状况；为此，本文选择山东省１９９８至２０１６年的税收和ＧＤＰ数据，从相关产业以及不同的税种等多角度进行系统分析研究。
２模型介绍２．１相关性相关性是描述多个变量间关系的一种，是各个相关因素的有机整合。
本文中对多个随机变量进行两两分析，进一步衡量这些变量的密切程度。
税收预测模型的拟合与分析精编版
税收预测模型的拟合与分析摘要张伦俊.税收预测模型的拟合与分析.本文对1978年以来我国税收资料进行拟合分析，寻求最佳模型，提供决策参考。
关键词：税收、模型、拟合、预测改革开放以来我国经济有了长足的发展，在经济发展的基础上，国家税收也呈显著上升趋势。
1997年工商税收达到7548亿元，比改革开放初期的1978年增长了16倍。
但是，税收占GDP的比重却从1978年的14.3%下降到11.0%。
为改变这种状况，国家税务总局决定1998年起逐步实行税收计划与GDP直接挂钩，这一举措更加需要以科学的税收预测为依据。
本文就如何建立税收模型作些讨论，供参考。
Fitting and analysis for forecasting model of TaxZhang Lunjun(Taxation collage，yang zhou University)AbstractThis paper gives the fitting and analysis about data of tax since 1 978, Jeeks optimal model and provide reference for decision of tax.一、模型拟合以时间T为自变量的二次曲线模型：YC=639.882-669.950T+19.409T2(1)模型的有关指标：相关系数R=0.985，统计值F=251.994，剩余标准差SY=356.160。
模型与时间平方成较大的正比例关系，偏相关系数达0.864，T统计值达6.347。
反映了税收随时间推移而迅速增长的态势，与税收持续高速增长的实际是相一致的。
以GDP为自变量的线性回归模型：YC=582.353+0.0976GDP(2)有关指标：R=0.978，F=375.339，SY=410.026，方程线性显著。
若将常数项的582亿元理解为受其它因素的综合影响，则税收收入约占GDP的9.67%。
基于逐步回归分析的财政收入模型研究
Abstract. Since the reform and opening up， China's rapid economic development ， has made achievements that attracted worldwide attention. In 2008 ， the global financial crisis triggered by the U.S. subprime mortgage crisis deeply impact the world economy， China has also not been spared. In response to the financial crisis，the Chinese government has played a huge role， the government invested 4 trillion boost domestic demand in China， so that China's economy from the crisis with renewed vigor ， to become the world's first national economic recovery and growth. Government revenue basis for the smooth implementation of the fiscal policy. In this thesis， the factors affecting China's fiscal revenue using the method of least squares regression in econometrics Eviews 6.0 software estimation model ， the parameter estimates and the use of time-series stationarity test ， model checking ， multicollinearity heteroscedasticity and serial correlation test analysis of the regression equation were analyzed with reality， and make predictions based on the regression equation， to conclude the proposed feasibility proposal.
我国财政收入影响因素的逐步回归分析
我国财政收入影响因素的逐步回归分析【摘要】本文通过对我国财政收入影响因素的逐步回归分析，旨在揭示财政收入的变动与其影响因素之间的关系。
在首先介绍了研究背景，指出财政收入对国家经济发展的重要性；其次阐明研究目的，即探究财政收入的影响因素；最后阐述研究意义，强调研究的政策价值。
在分别阐述了相关理论、研究方法、数据来源、回归分析结果和影响因素分析，通过具体数据和模型分析揭示了各种因素对财政收入的影响程度。
在总结了研究成果，提出了政策建议，并展望了未来研究方向，为我国财政收入的管理和调控提供了理论支持和实践参考。
通过本文的研究，有助于更好地了解和优化我国财政收入的影响因素。
【关键词】财政收入、影响因素、回归分析、研究背景、研究目的、研究意义、相关理论、研究方法、数据来源、研究结果、影响因素分析、研究总结、政策建议、未来研究方向。
1. 引言1.1 研究背景我国财政收入是国家经济运行的重要组成部分，直接影响着国家的财政健康和经济发展。
随着经济社会的发展，我国的财政收入也呈现出不断增长的趋势，但其受到许多因素的影响。
我国的财政收入受到经济发展水平的影响。
随着经济的增长，企业盈利能力和个人收入也相应增加，从而带动了财政收入的增长。
税收政策的调整也会对财政收入产生重要影响。
税收政策的变化将直接影响到纳税主体的税负水平，从而影响到财政收入的规模和结构。
国际经济形势、国内外市场需求变化、政府支出水平等因素也会对我国财政收入产生一定的影响。
深入研究我国财政收入的影响因素，对于科学制定财政政策、保障国家财政收入稳定增长具有重要意义。
1.2 研究目的研究目的的目标是通过逐步回归分析，深入探讨我国财政收入的影响因素及其之间的关联关系。
通过对各种可能的影响因素进行综合分析和比较，可以进一步揭示财政收入波动的原因和规律，为制定更加科学、合理的财政政策提供理论支持和决策依据。
通过对财政收入影响因素的逐步回归分析，可以帮助政府部门更好地把握财政收入的变化规律，预测未来的财政收入情况，从而有效规划财政支出，促进经济稳定增长和社会发展。
我国税收收入的影响因素分析
我国税收收入的影响因素分析作者：唐先彬来源：《经济师》2012年第05期摘要：文章分析了包括国内生产总值、社会消费品零售总额、固定资产投资总额、城乡居民存款年末余额、人均收入等经济因素对税收收入的影响，在定性分析的基础上，又实证分析了我国税收收入从1990-2008年的五个经济因素的统计数据，得到了影响我国税收收入增长的多元线性回归模型，该模型不仅验证了定性分析的结论，即国内生产总值、固定资产投资总额、人均收入是影响税收收入的主要因素，也为税收收入增长趋势预测提供了工具。
关键词：税收收入影响因素逐步回归法中图分类号:F810.42 文献标识码:A文章编号:1004-4914（2012）05-180-02一、引言税收是政府为了满足社会公共需要，强制、无偿地取得财政收入的一种形式。
它来源于经济，又作用于经济，不仅能为政府筹集必要的资金，还可以改变和调整不同经济主体之间的利益分配，已然成为参与社会产品分配，实施宏观调控的重要手段。
此外，在市场经济条件下，税收与经济发展的相互影响越来越显著，且税收分配广度和深度的不断发展也使其对国民经济发展的促进作用越来越大。
中国税收收入自改革开放以来持续增长，尤其近几年的超速增长引起社会各界广泛关注。
国内外学者多对其增长原因进行实证分析，但并未取得一致结论。
在中国经济发展中，哪些因素动态地与税收增长保持长期均衡，亦没有大量研究文献。
因此，中国税收超速增长的问题，须在理论和实证两方面都作出回答。
影响税收收入的因素有很多，如经济发展水平、税收制度的设计、政府职能范围等。
我国专家学者对此有广泛的分析研究，但大多集中于研究影响税收增长的因素，并且着眼于GDP 对税收增长的影响强度。
当然也有学者考虑了多种经济因素的共同影响，并提出了许多相关的政策建议，为我们建立模型开拓了思路。
李卫刚（2007）在税收增长影响因素的可持续性分析中提出，影响税收增长的因素是多元的，主要有经济增长、税制结构、税收征管水平和价格因素。
逐步回归分析法及其应用
逐步回归分析法及其应用逐步回归分析法是一种广泛应用于统计学和数据分析领域的统计技术，它被用来探索变量之间的关系，以及预测和解释数据的模式。
逐步回归分析法通过逐步添加变量和移除变量，找到最优的变量组合来解释因变量，同时使模型的复杂性最小化。
本文将介绍逐步回归分析法的基本原理、应用场景、案例分析以及需要注意的事项。
逐步回归分析法的基本原理逐步回归分析法基于最小二乘回归，通过向前逐步添加变量和向后逐步移除变量来建立最优的回归模型。
它通过构造一个评价函数，如AIC (Akaike Information Criterion)或BIC (Bayesian Information Criterion)，来评估模型的复杂度和拟合度。
逐步回归分析法的目标是找到一个既能解释因变量又能使模型复杂性最小的最优模型。
应用场景逐步回归分析法适用于多种数据分析和统计学应用场景，例如：因果分析：通过逐步回归分析法，可以找出哪些自变量对因变量有显著影响，以及它们的影响程度。
特征选择：在处理高维数据时，逐步回归分析法可以用来选择最重要的特征，以便构建更有效的模型。
时间序列预测：通过逐步回归分析法，可以建立时间序列预测模型，预测未来的趋势和变化。
案例分析以一个实际的例子来说明逐步回归分析法的应用。
假设我们有一个数据集包含了汽车的各项性能指标（如马力、油耗、车重等）和汽车的销售价格。
我们想知道哪些性能指标最能影响汽车的销售价格。
我们使用逐步回归分析法建立一个价格预测模型。
通过向前逐步添加变量和向后逐步移除变量，我们最终找到了一个最优模型，该模型仅包含两个变量：马力（Horsepower）和车重（Weight）。
这个模型告诉我们，汽车的马力越大、车重越轻，销售价格就越高。
接下来，我们使用残差和斜率进一步分析这个模型。
残差是实际值与模型预测值之间的差异，斜率是因变量对自变量的变化率。
通过观察残差和斜率，我们可以得出以下马力对价格的影响比车重更大，因为马力的斜率大于车重的斜率。
类逐步回归变量筛选法在黑龙江农村居民收入预测中的应用
ｍｎ ， ， 瓦｝ ｛． ２ ０ ２ ０ ０ ９０ ， ． ２ ７ ３ ０ ０ ９３， ． ２ ２ ２ ０ ０ ９６ ， ． ２ ５ １ Ｊ｛ …， ＝０ ０ ６８ ， ． ２ ５ ５ ０ ０ ９２ ， ． ２ ９ １００ ５ １， ． ２ １３ ０ ０ ４６ ， ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０
依次以间隔 １ 递增 ） ．家庭经营收入模型的相关数据见表 ２ ．
第 ３期
丛凌博 ，等 ：类逐步 回归变量筛选法在黑龙江农村居 民收入预测 中的应用
１ ３
表２ 家庭 经 营收入 模 型 ￣２０－ ２０年 各 变量数 据 ＇００－ ０９ －
注 ：数据 来源 于历 年 《 黑龙 江统 计年鉴 》．
００ ２ ４ ３ ＝００ ２ ５ １ ． ８０， ． ４６ ． ０ ０
Ｓ ｐ 令 ｌｎ ， ， Ｔ ， ＝ 否 选停 ｔ ４ ：Ｉ Ｔ ｝ 若 ｅ ｌ ｉ ’ 则令 ’ ， 则筛 止．
Ｓｅ ５ 若 ＝ ，则令 ｍ＝ｍ＋ ，并将相应的变量加入模型 ，否则令 ｍ＝ 一 ，并将相应 的变量删 ｔｐ １ １ 除 ，转 到 Ｓｅ ． ｔ ２ ｐ
模型的自由度 ， 将家庭经营收入与转移性收入合并建模 ，统称为家庭经营收入模型；将工资性收人和财产 性收入合并建模 ，统称为工资性收入模型． 考虑到各影响因素数据的完整性 ，使用 ２０ － ２０ 年的 １ 个样本进行建模 ，其中与价格因素有关 的 ０ ０－ ０９ ０ 变量都做 了可比性调整．具体调整手段见表 １ ．
２ 黑龙江省农村居 民收入预测模 型及分析
我国各项税收的回归分析与预测模型
摘要：对于一个国家而言，在衡量经济活动的过程当中，税收总值能够作为一项重要指标，国家如果要追求税收总值的增长，同时必须要注重对税收结构的完善。所以总体而言，把握总税收的发展趋势以及找到它的相应影响因素具有非常现实的研究意义。文章选择税收总值等多项指标，利用回归等方式进行分析和研究。通过研究我国在2001年到2016年之间税收总值的变化趋势，对未来三年内的税收总值进行合理预测，并且最终还结合我国实际情况提出相应的建议。
7039.6
2453.7
1141.8
2008
45622.0
15470.2
2206.8
6582.2
8779.3
3185.6
1432.6
2009
54223.8
17996.9
2568.3
7626.4
11175.6
3722.3
1770.0
2010
59521.6
18481.2
4761.2
9014.0
2.1理论知识
偏相关系数可以从多个变量中选择任意两个变量进行线性关系的分析和研究，从而能够找到他们各自之间的线性关系，因此可以借助于以下的公式来对偏相关系数系进行分析：
(2-1)
说明：在公式当中，rij主要是指变量间的相关系数，如果 ,…, 不变，则相关的偏相关系数的公式如下所示：
(2-2)
2.2 总税收及其影响变量的相关分析
关键词：税收总值；回归分析；趋势预测；灰色预测
Regression analysis and prediction modelb of the tax in China
Abstract：For a country, in the process of measuring economic activity, the tax value can be an important indicator. If the country wants to pursue the growth of tax revenue, we must pay more attention to the improvement of the tax structure. Therefore, in general, it is of great significance to grasp the development trend of total tax and find its corresponding influencing factors. This paper synthetically selects seven corresponding indicators of tax gross domestic and consumption tax. By means of regression analysis and related analysis methods, we study the change trend of tax revenue between 2001 and 2016 in China, make a reasonable forecast for the total tax revenue in the next three years, and finally put forward the actual situation in China. Suggestions should be made.
线性回归分析方法在税收收入预测中的应用
线性回归分析方法在税收收入预测中的应用郭东颖税收收入预测是根据历史数据信息和现实客观条件，运用科学的方法和逻辑推理手段，对未来收入状况进行分析、估计、推断。
税收收入预测的结果虽然含有主观成份，但并不是毫无科学根据的主观臆测。
构建地方税收入预测模型，对于地税机关科学编制税收计划，提高税收征管质量，发现税收管理的科学规律，具有十分重要的参考价值。
一、基本理论影响地方税收入的决定因素主要包括三个方面，一是经济发展水平，表现为经济总量、增长趋势、产业和行业结构布局；二是税收政策，表现为国家税制及局部性、区域性的税收优惠政策；三是税收征管力度。
实证分析表明，税收收入增长与上述三个方面因素有着基本对应的量化关系。
税收收入预测的基本思路就是“鉴往知来”，依托这种量化关系，对宏观税源及征管效能进行测算，进而预知未来税收收入数量。
考虑其他影响因素后，即可建立如下地方税收入的线性预测模型：y=f（经济发展水平，税收制度，征管力度，其他随机因素……）二、指标与变量为使上述关系式模型能够实际计算，必须确定各项要素与税收收入的关联指标。
经济发展水平是核心因素，总体上决定可能的税收收入规模；一般认为，宏观经济税源用GDP代表。
各税种收入均可用与其计税依据相关的指标进行测算，但受指标体系自身和调查统计手段的限制，目前尚不能取得各项指标的精确数据，仅能指出一些与之密切相关的代表性指标，如：地方税收入总量与国内生产总值（GDP）、营业税与第三产业及建筑业营业额、企业所得税与利润总额、个人所得税与城乡居民可支配收入、土地增值税与房地产开发业销售额等。
征管力度因素难以具体量化，并且作用机理依附于经济发展水平，实践中可用回归分析的方法予以确定。
在国家税制没有发生根本性变革的情况下，局部性、区域性的优惠税收政策效应在各税种收入之间存在互补关系，对税收总量的影响不大，在较长时期（大于一个年度）内税收政策因素可作为一个常量对待。
据此，将税收收入的线性预测模型转化为：y=a＋bx＋µ其中：x是自变量，表示预测期间的经济税源数量；y是因变量，表示预测期间税收收入的估计值；µ表示影响地方税收入的随机变量。
逐步回归分析的应用研究
南阳理工学院本科生毕业设计（论文）学院（系）：数理学院专业：数学与应用数学学生：指导教师：完成日期: 2013 年 5 月南阳理工学院本科生毕业设计（论文）逐步回归分析的应用研究Application of Stepwise Regression Analysis总计：毕业设计（论文）25 页表格： 5 个插图： 0 幅南阳理工学院本科毕业设计（论文）逐步回归分析的应用研究Application of Stepwise Regression Analysis学院（系）：数理学院专业：数学与应用数学学生：学号：指导教师：评阅教师：完成日期： 2013 年 5 月南阳理工学院Nanyang Institute of Technology逐步回归分析的应用研究数学与应用数学[摘要] 逐步回归分析方法的理论及其应用是多元统计分析的主要内容。
本文主要介绍了逐步回归的概念、算法和应用；以我国沿海所遭受台风和北疆棉蚜灾害为例，通过算法和软件的应用对数据进行处理，经显著性检验，建立最优回归方程，给实际应用提供一定的帮助。
[关键字] 逐步回归分析；建立模型；应用研究Application of Stepwise Regression AnalysisMathematics and Applied Mathematics MajorAbstract: Theory and Application of stepwise regression analysis are main content method of multivariate statistical analysis .This paper introduces the concept algorithms and applications of stepwise regression;To the Typhoon suffered in China's coastal and northern cotton aphid disaster,By the application of algorithms and software for data processing, The stepwise regression are established after notable test,which provides some help to practical application ,to establish the optimal regression equation.Keywords: Stepwise regression analysis method; Modeling;Applied Research目录1 逐步回归分析概述 (1)2 逐步回归分析的模型选择 (1)2.1逐步回归分析的数学模型 (1)2.2逐步回归分析的计算方法 (4)3 最优回归方程 (7)3.1最优回归方程 (7)3.2最优回归模型的选择方法 (8)4 逐步回归分析在自然科学的应用 (8)R (9)4.1初始相关系数矩阵()04.2逐步优选变量 (10)4.3建立回归方程，即最优回归方程 (16)4.4显著性检验 (17)5 逐步回归分析的SPSS软件应用 (18)5.1数据的选取及建模方法 (18)5.2逐步回归分析过程 (18)5.3模型的回判与预判 (22)6 结束语 (23)参考文献 (23)附录 (23)致谢 (25)1 逐步回归分析的概述逐步回归分析是指在多元线性回归分析中，利用逐步回归计算方法和双检验法，来研究和建立最优回归方程的并广泛进行预测和决策的多元线性回归分析。
基于向量自回归模型的税务指标预测
基于向量自回归模型的税务指标预测江莉;张瑞坤【摘要】Asset-liability ratio is an important indicator to examine the financial status of the enterprises, and its prediction is of concern to a lotof enterprises. Four asset-liability ratio of the linear impact of the main factors is selected because many factors have an effect on the asset-liability ratio. According to the asset-liability ratio data of a company for two years, VAR model for the forecast of the next month's asset-liability ratio is chose variabled and established,and achieved good results,the error rate of less than 2%.%资产负债率是检查企业财务状况的一个重要指标,它的预测是很多企业所关心的.由于影响资产负债率的因素很多,选取了4个影响资产负债率的线性主要因素.根据某公司两年的资产负债率数据,选择变量,建立向量自回归模型.对下一月份的资产负债率进行预测,取得了很好的结果,相对误差控制在1.5%以内.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2011(018)018【总页数】5页(P4313-4316,4319)【关键词】向量自回归模型;相对误差;资产负债率【作者】江莉;张瑞坤【作者单位】青岛科技大学数理学院,青岛266061;青岛科技大学数理学院,青岛266061【正文语种】中文【中图分类】O241.5资产负债率，是指负债总额与资产总额的比率。
RF-BPNN模型在税收预测中的应用研究
RF-BPNN模型在税收预测中的应用研究
陈卓;周彦秋;宁红梅;邓皓云;凤强
【期刊名称】《统计理论与实践》
【年(卷),期】2023()1
【摘要】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。
【总页数】6页(P67-72)
【作者】陈卓;周彦秋;宁红梅;邓皓云;凤强
【作者单位】广西科技大学理学院;大庆市大同区统计局
【正文语种】中文
【中图分类】F812.42
【相关文献】
1.组合预测模型在税收预测中的应用研究
2.协整理论在税收预测中的应用研究
3.支持向量机在税收预测中的应用研究
4.组合预测模型在税收预测中的应用研究
5.逐
步回归法在税收预测中的应用研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
逐步回归法在税收预测中的应用研究赵云河(西南大学 数学与财经学院,重庆 北锫 400715;云南财经大学 计算机科学学院,云南 昆明 650221)关键词:国税收入;预测;逐步回归法摘 要:税收收入预测是为税务部门进行科学决策和管理工作提供科学依据的一项重要工作。
影响税收收入的经济因素很多。
应用逐步回归法建立了昆明市国税收入预测模型,得出影响昆明市国税收入的最主要经济指标是G DP 、进出口贸易总额、职工工资总额和财政支出。
中图分类号:F224.9 文献标识码:A 文章编号:1672-4755(2007)01-0088-02收稿日期:2006-06-29作者简介:赵云河(1965— ),重庆人,副教授,主要研究经济应用数学及教学论。
一、模型建立(一)模型建立根据逐步回归法的基本思想进行第一步回归:被解释变量TAX 对每一个解释变量分别进行回归,从而得到九个的基本回归方程式。
根据理论分析G DP 应该是税收收入TAX 最主要的因素,一元回归方程中相关系数检验和可决系数R 2也显示由G DP 作为自变量,TAX 为因变量的一元回归方程拟合效果最好,所以选TAX t =β0+β1GDP t +u t 作为最基本的模型,即TAX =338906.6+0.089641G DP(1)(3.871795)(6.366751)R 2=0.818312 R 2=0.798125 F =40.53552 D -W =1.203703在最基本模型的基础上引入其余八个变量进行第二步回归,得到引入进出口贸易总额(J CK )的模型效果最好:TAX =209482.8+0.067223G DP +0.216312J CK (2)(3.066865)(5.984414)(3.555559)R 2=0.929585 R 2=0.911981 F =52.80623 D -W =1.892884再将剩余七个变量逐步引入回归方程中,得到引入职工工资总额(ZGGZ )变量的模型效果相对最好:TAX =419435.9+0.168239G DP(2.455136)(2.192877)+0.172237J CK -0.086508ZGGZ(3)(2.574569)(-1.929736)R 2=0.943785 R 2=0.919693 F =39.17402 D -W =2.458028在模型(3)结构的基础上,继续将剩余变量逐步引入到回归方程中,得到引入变量财政支出(CZZC )时的模型的拟合效果得到进一步改善,得:TAX =449751.4+0.063468G DP +0.160526J CK (4)(3.260421)(1.914972)(2.972165)-0.078175ZGGZ +0.864064CZZC (-1.991777)(2.201146)R 2=0.968899 R 2=0.948165 F =46.73026 D -W =2.9094在模型(4)的基础上,继续引入其余剩余变量,但不能再使模型的拟合效果得到进一步提高。
经过以上的逐步引入检验过程,最终确定昆明市国税收入预测模型为:TAX =449751.4+0.063468G DP +0.160526J CK-0.078175ZGGZ +0.864064CZZC(5)(二)模型的检验为了进一步检验预测模型的有效性,对昆明市国税收入预测模型进行残差序列进行正态检验和异方差检验。
第一,正态检验。
古典线性回归模型假定误差项同方差、无序列相关并且服从正态分布,通过估计方程的残差序列,可以对误差项的这些假定是否成立进行检验。
可以利用Jarque -Bera 统计量进行正态检验,结果如下:JB 统计量值为0.652405,其概率为0.721659。
可以认为预测模型的残差的分布近似于正态的。
第二,异方差检验。
采用White 检验法检验回归残差的异方差。
使用Eviews 软件实现Whites 检验,结果如下表表1 Whites 检验结果White Heteroskedasticity Test :F -statistic 0.550975Probability 0.776101Obs 3R -squared7.566685Probability 0.476899 由上表有:nR 2=7.566685<x 2=11.0705 (显著性水平为第22卷 第1期 Journal of Yunnan Finance &Economics University Vol 122,No 115%)故残差序列不存在异方差。
由模型(5)的统计量知,预测模型的可决系数R2为0.968899,拟合效果好,D -W 为2.9094,不存在自相关,加上上述的正态性检验和异方差检验,可得逐步回归法建立的昆明市国税收入预测模型综合性效果好。
(三)模型的经济分析经过采用逐步回归法建立起来的预测回归模型,在克服了多重共线性影响的情况下,对昆明市国税收入影响最大的宏观经济指标主要有:第一,G DP 。
G DP 是经济发展的代表性指标,税收与G DP 的关系集中反映了税收与经济的关系。
简单的说,经济决定税收,税收促进经济。
二者在核算范围上基本一致,具有直接相关性。
在模型(5)也表现出这一点。
G DP 对税收的影响是正的影响,系数为0.063468,具体可解释为G DP 每增长100万元,税收将增长6.3468万元。
这与我国宏观税负在9%～10%之间的状况相比有所偏低。
第二,进出口贸易总额。
进出口贸易总额对税收的影响也是正的,系数为0.160526。
其经济意义为,进出口贸易总额每增加100万元,税收将增加16.0526万元,这说明进出口贸易对昆明国税收入有着不可低估的影响。
第三,职工工资总额。
模型中可以看出,工资总额与税收成负向影响关系,似乎不太好理解。
人们容易认为工资愈高,缴纳的个人所得税就愈多,于是引起税收的正向增长。
但注意到ZGGZ 为工资总额。
近年来,由于行政事业单位人员一再膨胀,职工工资总额由1994年的59.10589亿元上升至2004年的122.14482亿元(见表2),大大超过当年各项税收收入,如此迅猛增长的人头费必然会影响税源构成,牵制税收增长。
从G DP 的构成结构来看,工资与生产税净额同属G DP 的构成项目,属并列关系。
在G DP 一定的前提下,二者此消彼长,工资增加则必然税收减少。
预测模型(5)显示,工资每增加100万元,则当年税收入库数减少7.8175万元。
第四,财政支出。
财政支出对税收收入的影响是正的,系数为0.864064,这表明财政支出预算每增加100万元,当年税收计划就需要多增收86.4064万元,这说明财政支出对税收收入有相当大的影响。
二、模型预测检验(一)模型预测检验利用建立的昆明市国税收入预测模型对样本区间进行模拟预测检验,得到历年税收收入预测值、税收收入实际值、预测误差与预测相对误差表2。
预测结果显示,昆明市国税收入逐步回归预测模型整体预测效果较好。
用TAX 表示税收实际值,FTAX 表示税收预测值,S 表示误差,得比较效果如图1。
表2 昆明市国税收入逐步回归法预测模型预测检验结果年度税收收实际值(万元)税收收入预测值(万元)预测误差(万元)预测相对误差(%)1994703,533659,518.80829-440014.11708-6.256155302199571109587560461.4928440503.49282 6.250859296199672101197160201.3725-40917.627486-0.681943963199770508627320336.4269260474.42693 3.750651959199884407857840705.1879-600079.81211-7.111846459199980802888390057.5113300769.51127 3.806750968200089600828870684.2903-80397.70974-0.937158624200188701439240892.7738370749.77382 4.255207314200292002329030201.6692-170030.33083-1.850656229200310019003310033,610.346140577.345791.4305077252004103600381103400757.625-190623.37546-1.4424910144图1 逐步回归预测模型预测效果图(二)结论以上通过用逐步回归法和对样本区间的预测检验,得到了以G DP 、进出口总额(J CK )、职工工资总额(ZGGZ )和财政支出(CZZC )为自变量的昆明市国税收入多元线性回归预测模型:TAX =4490751.4+0.063468G DP +0.160526J CK-0.078175ZGGZ +0.864064CZZC(6)这一模型的优点是自变量都是当期变量,可以及时反映当年宏观经济形势变化对税收收入造成的影响。
但在进行税收预测时首先需要对相关变量进行预测,这种变量的预测传递会对模型的预测精度产生一定的影响。
因此,为了提高预测精度,对其它变量进行科学、准确的预测显得尤为重要。
但如果已掌握了G DP 、进出口贸易总额、职工工资总额和财政支出的政府计划数或预测数时,预测效果可能会更好。
参考文献:[1]金人庆.中国当代税收要论[M ].北京:人民出版社,2002.[2]王文博.计量经济学[M ].西安:西安交通大学出版社,2004.[3]昆明市统计局.昆明市统计年鉴[M ].北京:中国统计出版社,2004.责任编辑:沉默・98・赵云河:逐步回归法在税收预测中的应用研究。