【摘 要】
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研究了基于时间序列方法的国税月度收入预测.通过采用Box-Jenkins的ARIMA模型,结合国税月度收入数据,分析并提出了一套针对月度税收收入的预测研究框架,包括对税收预测模型的
【机 构】
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中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所;
【基金项目】
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国家973计划(2006CB701306)资助项目．
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研究了基于时间序列方法的国税月度收入预测.通过采用Box-Jenkins的ARIMA模型,结合国税月度收入数据,分析并提出了一套针对月度税收收入的预测研究框架,包括对税收预测模型的拟合、检验、预测、评价、动态修正等主要环节的处理方法.在该研究框架的指导下,以增值税、海关代征税和营业税为例,对2006年各月的税收收入进行了模拟预测,月度税收收入预测的平均相对误差分别控制在5.47%,8.63%和2.37%.最后给出了在实际应用中动态修正税收预测模型的建议,并简要讨论了时间序列方法在税收预测中面临的问题.
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