地方税收收入预测的数学模型——以贵州省为例

建立地方税收收入的3个单一模型,针对单一模型中存在的模型误差,将组合预测的方法引入地方税收收入预测中,构建基于Cubic模型和ARIMA模型的非负组合预测模型.利用地方税收收入数据进行实证研究表明,组合预测模型的误差优于相应的单一预测模型.     

基于协整理论的税收预测误差修正模型初探

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.     

国际油价波动对我国石油开采行业税收影响的实证研究

通过辨识国际油价波动的影响因素,并对未来国际油价的走势进行预测.进而通过分析国际油价波动对我国石油开采行业税收的影响机制,运用定量分析方法,分析国际油价波动对我国石油开采行业主要税收收入的影响.针对研究结果,提出提前预测油价,提高预测精度;完善石油税收体系,提高石油税费制度的灵活性;调整能源产业结构,鼓励替代能源的发展等对策.     

我国税收与GDP关系的实证研究

税收是国家组织财政收入的主要形式和工具,是国家调控经济的重要杠杆之一,是契现公平与效率的有效手段。经济决定税收,税收影响经济,一方面税收的增长主要依靠生产的发展、经济规模的扩大和效益的提高;另一方面合理的税赋不但能满足国家的财政收入的需要,同时也能刺激消费和投资,优化资源的配置。税收与经济增长之间到底存在着什么相互关系,又是如何相互影响、相互作用的？本文试图通过对1990-2008年全国总税收收入与GDP的关系研究,获得税收与GDP之间的模型关系,找到税收与GDP之间的规律性。并且阐述了我国税收收入高于GDP增长的现象及其原因。最后就如何实现我国税收收入的持续增长与GDP增长良性循环机制提出了对策。     

行政区经济下税收竞争规范问题

由于地方政府具有“政府”和“经济人”双重特征,从而使我国地方经济的发展呈现出行政区经济的特征。行政区经济强化地方政府对经济的干预,弱化中央的调控职能,加剧地方保护主义。行政区经济主要通过政府间的税收竞争体现。在管理中应树立公众本位;适度改革行政区划的划分,使行政区划的财权、事权匹配;明确中央与地方政府、地方与地方政府间的税收收入的归属权,加大中央政府在地方政府竞争中的协调作用等措施,对地方政府税收竞争加以规范。     

提高税收行政效率的国际经验借鉴及其启示

税收行政效率是将税收成本与税收收入对比的结果,因此在确保税收收入的前提下,尽量降低税收成本,就能促进税收行政效率的提高。在我国,税收成本问题是税务工作和税收理论研究中容易被忽视的一个问题,长期以来,人们注重的是税收收入的增长,注重税收调节作用的发挥,而忽视了税收成本的高低,导致近年来税收经费不断上升,税收行政效率受到抑制。本文旨在通过税收行政效率的国际比较,指出我国与发达国家的差距,进而借鉴国际经验,提高我国的税收行政效率。     

潍坊市地方财源建设问题探讨

近年来,潍坊市在培育优质财源、加强地方财源建设方面取得了显著成绩。但也仍然存在一些问题,如产业发展不尽完善,财源建设缺乏后劲;税收收入主要依赖骨干财源;各市区县之间经济发展不平衡,地方财政收入差距较大等。为此,潍坊市在地方财源建设中应积极推进产业升级,培植壮大财源;培育新的主体税种,促进地方税收的持续增长;大力发展县域经济,增加县域财源;加强税收征管,确保税收收入的及时足额入库。     

江西税收收入与GDP增长相关性分析

GDP是衡量经济成果的总指标,是最大口径的经济税源。江西经济以高于全国平均水平的速度高速增长,但税收收入占GDP的比重只有10．18％（2007年）,远远低于全国水平（20．05％）。通过对江西与全国的税收收入与GDP相关性的实证分析比较,分别提出了经济因素和非经济因素对江西税收收入变化的影响。江西税收收入规模较小的主要原因是经济结构不合理、企业经济效益较低以及税收政策与税收征管对税收收入的影响,要扩大江西税收收入的规模应该优化经济结构、提高企业经济效益、适当调整税收政策,加强税收征管。     

关于税收收入与经济发展的关系研究

税收作为国家参与国民收入分配、保证国家机器运转的重要工具,与经济发展有着紧密联系。经济决定税收。税收反作用于经济,这是税收与经济相互关系的一般规律。但经济与税收间在具有怎样的理论基础,它们是如何互动,这正是本文试图探讨的问题。本文共分为两部分：第一部分主要分析了经济与税收的一般理论,对凯恩斯简单商品经济模型中的各经济变量与税收的关系进行了理论分析：第二部分从对影响和制约税收收入增长的各项因素包括经济总量、经济结构、税收制度、征管效率、政府行为等进行了分析和阐述。     

降低税收征管成本对策研究

对我国税收征管成本的现状及影响因素进行了分析与探讨,并对降低税收征管成本提出了相应的建议:科学制定税收政策和税收制度,调整税收征管机构布局,树立成本观念,建立征税成本核算体系等,以尽可能少的征管成本取得尽可能多的税收收入。     

浅谈税收与电子商务若干问题探讨

针对我国电子商务税收所存在的问题,提出了研究,制定我国电子商务税收政策的原则和建议及加强税收征收管理,规范税收征收和缴纳行为,保障国家税收收入,保护纳税人的合法权益从而促进经济和社会发展.     

我国税收管理存在的问题和改善建议探讨

我国社会主义市场经济的确立和建设,税收收入成为国家财政收入的主要来源,税收的地位越来越重要,对税收立法的要求就越高.但由于我国税收法规不完善,有随意性,弹性大,经常变动,征纳双方在税收法规认识上就会产生偏差,对同一项纳税事宜,双方会有不同的意见,法规有时又不明确,税务机关执法行为不易规范,容易造成税务机关与纳税人的征纳矛盾.另外,我国税收法规宣传力度不够,宣传的形式、方法、手段比较单一,纳税人不了解税法,纳税人纳税意识淡薄.上述种种原因导致了我国税收法制环境较差.     

基于熵权法的灰色组合模型的应用

针对粮食产量波动较大,单一预测模型不能实现精确预测问题,提出一种基于熵权法的灰色组合模型.利用熵权法对预测误差较小的DGM(1,1)和多元线性回归模型进行定权组合,并分别对我国2010—2015年粮食产量进行预测,结果表明,用改进的组合模型预测的粮食产量误差更小.     

我国房地产行业税收征管问题研究

作为一个税源潜力丰富的产业,房地产行业始终是税务机关税收征收与管理的重点行业,房地产行业的税收收入占财政收入比例逐年提高。本文深入分析房地产行业税收征管中存在的主要问题和征管低效的原因,进而提出完善我国房地产业税收政策、改进税收征管的一系列意见和建议。     

改进的Prophet融合误差预测模型应用于大气二氧化硫时序预测

近年来,天气预报中的空气质量预报成为大众尤为关心的热点,由于二氧化硫对空气质量水平变化的影响较大,因此准确预测二氧化硫的浓度变化尤为重要.采用XGBoost模型对Prophet模型的预测误差进行修正,建立改进的Prophet融合误差预测模型,对于空气质量中的关键指标二氧化硫进行时序预测.将时序数据输入Prophet模型,对Prophet生成的预测结果与源输入比较求出残差,构建关于残差的时序序列,利用XGBoost进行残差时序建模,获取残差的修正值,将修正值返回输入到Prophet模型.通过上述步骤,构建特定时序数据融合模型.实验数据表明,融合模型在预测结果中的平均绝对误差和均方根误差分别为1.08和1.38,与Prophet相比,误差指标分别降低2.47,2.45;与差分整合移动平均自回归模型相比,误差指标分别降低0.49,0.47;与XGBoost模型相比,误差指标分别降低0.54,0.52.证明融合模型的预测精度优于上述模型.     

“基于参数模型的智能化预测系统及其应用”课题通过专家鉴定

“基于参数模型的智能化预测系统及其应用”是由华中理工大学青年科学基金与山东省嘉祥县联合资助的课题.该课题首次在国内提出“预测的智能化是预测工作的发展方向”,采用人工智能、神经网络技术研制出一个“基于参数模型的智能化预测系统”,对山东省嘉祥县工商税收的预测准确率在90%以上;还对汉江机厂丝杆磨削加工误差、第二汽车制造厂设备故障停机     

谈降低税收征管成本的几点设想

税收成本是指由于国家征税而使征纳双方及社会所支付的费用和带来的损失。税收成本因各国国情不同而不同，但又有着内在联系。目前，我国税收成本占税收收入比重很大，和一些发达国家相比要高出很多，如日本国税厅，下属11个征收局，524个税务暑，全部税务人员不足5万人。我国税务干部合计超过百万，而日本的税收收入是我国税收收入的3倍还多。不考虑税源因素，税收成本过高已成为困扰我国各级财政支出一大难题。     

浅谈加强房屋租赁税收管理

近年来,随着我国改革开放的深入,人民生活水平大幅提高,个人建房、购房不断增多,房地产业发展迅速。由于城乡建设规模的扩大以及流动人口的增加,城市房屋租赁市场日趋活跃。房屋出租税收逐渐成为地方税收收入中新的增长点。如何加强房屋出租税收管理,笔者结合当前的税收征管实践进行了深入分析和思考。一、当前房屋租赁税收管理中存在的问题及原因     

我国税收收入的影响因素研究

改革开放三十多年以来,我国经济与社会发展迅速。伴随着经济的腾飞,政府财政收支状况也发生了巨大变化。1978年至2010年,我国税收收入增长逾141倍。本文试图通过建立计量经济模型,探究影响我国税收收入的因素,分析税收收入的变化规律。     

基于改进神经网络的GDP时间序列预测

由于GDP时间序列具有线性和非线性的特征,神经网络(NN)方法和集成预测方法等在预测分析时可能产生较大误差.以GDP的年增长率作为神经网络的输入,建立基于BPNN的GDP预测模型.利用此改进BPNN模型对我国的GDP进行预测和验证,并分别与ARIMA-BP集成模型及BPNN模型进行比较.结果表明,改进的BPNN模型预测...