21世纪是信息时代，信息技术已成为社会与经济进步的巨大推动力，计算机应用已深入到社会的各个领域。税收信息化已作为重要国策写进新的税收征管法中。税收收入的大部分都来自于少数的大企业，这些企业的缴税情况对税收有着举足轻重的作用，所以税务部门对这些企业的重视程度也越来越高。税务部门需要对这些重点税源企业进行一定的监控管理，随时发现企业的新情况，并根据已有的经济指标数据来预测未来的情况。 税收预测是以政府宏观调控政策为指导，以充分掌握影响税收收入变化的因素和税收历史资料为基础，运用数理统计和逻辑思维方法等手段，经过推理判断，对未来税收收入的前景做出趋势分析的一项工作方法。 本研究主要是要建立起一套监控系统。通过本系统税务人员可以方便、高效的展开税收工作。税务人员可以通过系统从整体上查看某行业的税收变化，也可以具体的查看某一企业的所有信息。本系统可以让税务人员从整体到局部地了解沈阳市的税收情况，大大地增强了监控的力度。为了让税务人员方便地制定税收计划，系统会充分利用已有的历史数据通过科学的预测方法来进行客观地预测。 本研究利用线形回归的方法通过往年的GDP和税收收入等指标来预测明年的税收收入。当然，这不仅仅局限于税收收入，也可以对某个企业缴税情况等各种经济指标进行监控和预测。这些经济指标可以用时间序列来进行预测。时间序列预测算法有很多，本研究结合实际数据对这些方法进行比较和筛选发现二元线性回归模型和季节时序模型比较接近实际情况，并针对模型中的不足进行了一定的改进，得到了不错的预测效果。 以往进行预测的税务人员依靠积累的经验，以及对税收工作的整体把握情况进行预测。这种方法缺乏统计理论支持，不具有科学性和可信度。但是用本研究的方法即使税务人员不具备一定的经验也同样可以较准确的把握未来税收收入的前景。这种预测结果具有系统科学的统计分析体系的支持，可信度高。基于以上结果表明本研究是税务行业应用的一个比较成功的例子。