【摘 要】
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本文针对影响吉林省地方税收收入的相关国民经济指标,利用灰度关联分析对主要经济指标进行关联分析,确定影响税收收入的主要因素和次要因素,并利用吉林省1980年-2012年的地方
【机 构】
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长春光华学院,吉林省国税局信息中心
【基金项目】
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吉林省教育厅“十二五”2013年度科研项目资助(2013572)
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本文针对影响吉林省地方税收收入的相关国民经济指标,利用灰度关联分析对主要经济指标进行关联分析,确定影响税收收入的主要因素和次要因素,并利用吉林省1980年-2012年的地方财政的税收收入,结合人工神经网络技术建立了吉林省地方税收收入的预测模型。仿真结果表明,模型的预测效果较好,泛化能力较强,其内部验证均方差(RMSECV)和预测平均相对误差(RME)两个评价指标分别达到0.7125及0.0367,能够为科学、准确的税收预测及税收计划的制定提供一定理论依据和技术支持。
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