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张绍秋 《华南师范大学学报(自然科学版)》2006,(1):9-14
首先运用单位根检验方法验证了税收收入与GDP的非平稳性,进而通过协整检验证明二者之间存在着长期稳定的均衡关系,最后建立了基于协整理论的税收预测误差修正模型.检验证明,该模型的解释效果和预测精度都较好,可以满足实际工作的需要. 相似文献
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在分析影响税收主要因素的基础上，将反向传播（BP）神经网络理论应用于税收的预测．首先对初始数据进行预处理，使其适应BP神经网络学习的要求，然后建立基于BP神经网络的税收预测模型．采用实际数据对模型进行验证，并将其与传统的统计模型相比较，证明了基于BP神经网络的税收预测模型有较高的精度和较强的实用性． 相似文献
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