税收收入预测模型

税收收入预测模型

一、选题背景：

2003全国总收收入完成近20461亿元，增收三千多亿元，从1994年税制改革以来，全国税收每年以千亿元的速度递增。国民经济稳定发展和企业效益好转是全年税收增长的最重要因素。从税总的税收统计资料可以看出，与去年同期相比，全年国内增值税完成7341.29亿元，增长17%，增收1066亿元；内资企业所得税完成2351亿元，增长19.1%，增收378亿元；海关代征进口税收2786亿元，增长47.4%，增收896亿元。全年除了这三项合计增收２３４０亿元，占税收增收总额的６７．９％，是增收的主体。全年各月份、各地区收入增幅差距缩小，收入均衡性增强。在１２个月份中，除了６月份受非典疫情影响，收入增幅明显回落，１１月份由于上年同期基数较高，收入增幅稍低以外，其他月份收入增幅均在２０％左右，同时，全国大部分地区收入增幅较高。从总估上看超额完成税收任务是可喜的，但地区收入的不平衡势必影响到税收收入的增长。另外，企业的欠税问题也将影响税收收入。全国的财政收入、物价水平以及国内生产总值也将对税收产生一定影响。下面着重分析该问题。

二、样本数据选取

关税收入（TX）单位：亿美元；财政收入（CZSR）单位：亿元

国内生产总值（GDP）单位：亿元全国物价水平（CPI）单位：%

以上数据均摘自《中国统计年鉴》2004年版

样本数据列于表一：

表一：税收收入预测模型数据

三、 选择变量和模型关系形式：

本模型研究的是税收收入与财政收入、全国物价水平、国内生产总值之间的关系。其中税收收入为被解释变量，财政收入、全国物价水平、国内生产总值水平为解释变量。样本为数据期间为1980年到2003年。散点图如下：

05000

10000

15000

20000

25000

5000

10000

1500020000

25000

T X

C Z S R

90100

110

120

130

5000

10000

1500020000

25000

T X

C P I

50000

100000

150000

5000

10000

15000

20000

25000

T X

G D P

经过散点图观察，税收收入（TX ）与财政收入（CZSR ）呈线性关系：TX~CZSR ，税收收入与全国物价水平（CPI ）呈二次关系：TX~CPI 2，税收收入与国内生产总值呈三次关系：TX~GDP 3。因此建立理论模型如下：

TX=β0+β1CZSR+β2CPI 2+β3GDP 3+μ1 t=1980,1981,……2001,2002,2003.

四、 参数估计：

对于理论模型运用OLS 进行参数估计结果如下：表（1）

Dependent Variable: TX Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 20:57 Sample: 1980 2003 Included observations: 24

CZSR 0.950664 0.027163 34.99797 0.0000 CPI^(2) 0.078474 0.019845 3.954329 0.0008 GDP^(3)

-7.86E-14 3.86E-13 -0.203657 0.8407 R-squared

0.999549 Mean dependent var 5921.509 Adjusted R-squared 0.999481 S.D. dependent var 5661.257 S.E. of regression 128.9503 Akaike info criterion 12.70774 Sum squared resid 332563.8 Schwarz criterion 12.90409 Log likelihood -148.4929 F-statistic 14770.37 Durbin-Watson stat

0.849719 Prob(F-statistic)

0.000000

t

X T ?= - 915.5301735+0.9506638428CZSR + 0.07847442432CPI 2 - 7.86×10-14GDP 3 （-4.350027） （34.99797） （3.954329） （-0.203657）

经济意义检验：从经济意义上考虑，β1、β2>0，表明全国物价水平、财政收入与税收收入成正比

关系，对于β0<0来说，这说明当物价水平、财政收入、国内生产水平为零时是不会有税收收入的，相反，还会有更多的支出，这是符合实际情况的。

五、 统计检验：（拟合优度、F 检验、t 检验）

由以上数据可知：R 2=0.999549 DW=0.849719 F=14770.37 ①

R 2

很接近于1，所以该模型的拟合效果很好。

从统计角度看，以α=0.05，n=24，k=3，查t 分布表及F 分布表，得到临界值

t 0.025(20)= 2.086 F 0..05(3,20)=3.10

由数据可知：t 统计量和F 统计量均大于临界值。但对于α=0.05，n=24，k=3，d L =1.08 ，d U =1.66 因为0＜DW=0.849719＜d L =1.08，所以回归模型残差项存在正自相关。

六、计量经济学检验：（序列相关检验、异方差检验、多重共线性检验）

对（1）表中的数据进行B —G 检验得到以下数据：

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.823697 Probability 0.190021 Obs*R-squared

4.043788 Probability

0.132404

Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 22:14

CZSR -0.008290 0.029159 -0.284314 0.7794 CPI^(2) 0.001444 0.019144 0.075429 0.9407 GDP^(3)

1.32E-13 4.16E-13 0.316239 0.7555 C

2.365047 202.7521 0.011665 0.9908 RESID(-1) 0.462427 0.244133 1.894160 0.0744 RESID(-2) -0.197442

0.254668

-0.775293

0.4482

R-squared

0.168491 Mean dependent var -8.34E-13 Adjusted R-squared -0.062484 S.D. dependent var 120.2468 S.E. of regression 123.9466 Akaike info criterion 12.68990 Sum squared resid 276529.7 Schwarz criterion 12.98441 Log likelihood -146.2788 F-statistic 0.729479 Durbin-Watson stat

1.456016 Prob(F-statistic)

0.610497

（1）、由以上数据可知，该模型不存在序列相关。 （2）、异方差检验：模拟值得差为t

t

t X T TX

e ?-=，运用戈里瑟检验法建立方程如下： t t

t

t GDP

CZSR CPI

e γββββ++++=3

32210 ②

用OLS 法估计结果如下：

3

25

14

2141110

99.510

78.31046.11063.7?t t

t GDP CZSR CPI e

----?-?+?-?= ③

(131063.3-?) (131051.6-?-) (131088.8-?) (131096.8-?-)

2

R =0.000000 F=0.575145 DW=0.879912

很显然，变量都不显著；F 检验值小于临界值，说明线性关系不显著；拟和优度较差。从而表明模型不存在异方差。

（3）、多重共线性检验： 通过判定系数法检验结果如下：

Dependent Variable: CZSR Method: Least Squares Date: 12/15/04 Time: 23:59 Sample: 1980 2003 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. CPI^(2) 0.281377 0.147128 1.912459 0.0696 GDP^(3)

1.40E-11 5.25E-13 26.69745 0.0000 C

-611.6107

1685.503

-0.362865

0.7203

R-squared

0.972938 Mean dependent var 6303.591 Adjusted R-squared 0.970361 S.D. dependent var 6017.208 S.E. of regression

1035.926 Akaike info criterion

16.84045

Sum squared resid 22535993 Schwarz criterion 16.98770 Log likelihood -199.0854 F-statistic 377.4989 Durbin-Watson stat

0.724592 Prob(F-statistic)

0.000000

CZSR = - 611.6106756+0.2813771833CPI 2+ 1.400855233×10-11GDP 3 ④

（-0.362865） （1.912459） （26.69745）

R 2

=0.972938 F=377.4989 DW=0.724592

很显然，R 2

基本通过拟合，且F 值远大于临界值，说明存在多重共线性。由于CZSR 是GDP 的组成部分，故考虑删除变量GDP 。结果如下：

Dependent Variable: TX Method: Least Squares Date: 12/16/04 Time: 01:38 Sample: 1980 2003 Included observations: 24

CPI^(2) 0.080200 0.017531 4.574801 0.0002 CZSR 0.945212 0.004489 210.5500 0.0000 C

-921.5906

203.5405

-4.527800

0.0002

R-squared

0.999548 Mean dependent var 5921.509 Adjusted R-squared 0.999505 S.D. dependent var 5661.257 S.E. of regression 125.9731 Akaike info criterion 12.62648 Sum squared resid 333253.4 Schwarz criterion 12.77374 Log likelihood -148.5178 F-statistic 23215.17 Durbin-Watson stat

0.829098 Prob(F-statistic)

0.000000

TX =-921.5906219+0.08020014044CPI 2

+ 0.9452115559CZSR

（-4.527800） （4.574801） （210.5500）

R 2=0.999548 F=23215.17 DW=0.829098

由d L =1.17， d U =1.54，DW=0.829098，可知，仍存在一介正序列相关。

七、 修复序列相关性。根据模型存在一阶自相关的特点，运用广义差分法：

t t t γρμ

μ+=-1

来变换模型，得

[

][]t t t

t t

t t CZSR

CZSR CPI

CPI

TX

TX γραραρα

αρ+-+-+-=----)

1(22)

1(210

01

⑤ 即

[

][]t t t

t t

t t

CZSR

CZSR

CPI

CPI

TX

TX

γραρααα+-+-++-=---)

1(22)

1(211

00)1( ⑥

首先对原始模型应用OLS 法，得到①式，计算随机误差项t

t X T TX ?-，以t

t X T TX ?-的值作为t μ的样本数据估计参数ρ，得到ρ'。然后再将ρ'作为已知数求出模型(3)中作为

解释变量的变量组合的样本值。再用OLS 法估计模型(3)，得到ρ的新估计值ρ''。再将它带进模型(2)方程式左端被解释变量与右端解释变量的样本值，进而用OLS 法估计参数1α和2α。此过程及杜宾两步伐。估计结果为：

-683.91720=α t 检验值为-3.873237

0.1014811=α t 检验值为4.017078

1.0373962=α t 检验值为135.6785

ρ''=0.406270938887 2

R =0.999013 F=9611.776 DW=2.285912

从以上统计数据来看，以上变量均很显著，F 检验值也大于临界值说明方程线性关系显著。同时， DW=2.285912且du

八、最终方程与模拟结果

通过以上估计可得最终方程为：

SR 1.037396CZ I 0.101481CP -683.91722

++=TX ⑦

(-3.873237) (4.017078) (135.6785)

2

R =0.999013 F=9611.776 DW=2.285912

然后计算t TX 的基本估计值t

X T ?和随机项的估计量t μ?的结果如下： 05000

10000

15000

20000

80

82

84

86

88

9092

9496

98

00

02

九、小结

由模型得到的最终方程我们可以得到以下启示：

（1）、加强小城镇建设，让农业劳动力转入工业和服务业的行列。不但可以解决过剩的农村劳动力问题，更可以促进我国财政增收。

（2）、发展三大产业，发挥廉价的劳动力成本优势，借加入WTO的大好机会，成为世界工厂。这样即减轻了就业压力，缓解了系列的社会问题，又创造了更大的财政税收，还学会了技术，强国富民。

（3）、大力发展服务业等第三产业，加快中小城镇建设。利用中小城镇的基础建设及发展产生大量的商机、吸引外资和创造大量的就业机会。

（4）中国加入WTO是机遇、也是挑战，从税收的角度分析。关税的降低，看似会减少税收收入。

而从另一方面思考，加入WTO必定会吸引许多外国企业来中国生根落户，由于我国是实行属地的税收政策和模型所体现出的第二产业对税收的极大影响，于是可以断言关税的降低带来的损失完全可以通过在中国的外资企业、中外合作（合资）企业的所得税予以弥补。因此加入WTO反而会提高我国税收收入。

（5）对国有企业的改革实在必行。从资料上显示，我国大中型企业所交纳的税款占税收总额的绝大部分。并多数分布在石化、电信、卷烟等行业。一些小型国有企业非但不能带来税收，更糟糕的是这些企业每年还须要国家的扶持，需要国家投入大量的资金。

总而言之，通过对本模型的定量和定性分析，我们可以得出很多有价值的预测数字和决策参考，可以对下年度的税收收入进行分析，得出很好的拟和实际的值。

Matlab学习系列34. 马尔可夫预测

33. 马尔可夫预测 马尔可夫预测，是一种预测事件发生的概率的方法。它是基于马尔可夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法。 马尔可夫预测法的基本要求是状态转移概率矩阵必须具有一定的稳定性。因此，必须具有足够的统计数据，才能保证预测的精度与准确性。换句话说，马尔可夫预测模型必须建立在大量的统计数据的基础之上。 （一）经典马尔可夫模型 一、几个概念 状态：指某一事件在某个时刻（或时期）出现的某种结果； 状态转移：事件的发展，从一种状态转变为另一种状态； 马尔可夫过程：在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程。 状态转移概率：在事件的发展变化过程中，从某一种状态出发，下一时刻转移到其它状态的可能性，称为状态转移概率。由状态i E 转为状态j E 的状态转移概率 ()(|)i j j i ij P E E P E E p →== 状态转移概率矩阵：假定某一个事件的发展过程有n 个可能的状

态，即1,,n E E ，则矩阵 1111n n nn p p P p p ????=?????? 其中，ij p 为从状态i E 转为状态j E 的状态转移概率，称为状态转移概率矩阵。 状态转移矩阵满足： (i) 01, ,1,,ij p i j n ≤≤= (ii) 1 1n ij j p ==∑ 二、状态转移矩阵的计算 即求出从每个状态转移到其它任何一个状态的状态转移概率ij p ，一般采用频率近似概率的思想进行计算。 例1某地区农业收成变化的三个状态，即E1“丰收”、E2“平收”和E3“欠收”。下表给出了该地区1960~1999年期间农业收成的状态变化情况（部分）。 计算该地区农业收成变化的状态转移概率矩阵。 datas=xlsread('Agriculture.xlsx');

税收收入的影响因素

我国税收收入影响因素 的实证分析 姓名：杨玉婷 班级：0331404 学号2014210992

目录 1. 引言 (2) 2. 文献综述 (2) 2.1. 国外的相关研究 (2) 2.2. 国内的相关研究 (3) 3. 建立模型 (4) 3.1. 变量 (4) 3.2. 数据 (4) 3.3. 描述性分析 (5) 3.3.1. 税收收入虽年份变化的关系图 (5) 3.3.2. 税收收入与各解释变量之间的关系图 (6) 3.3.3. 模型 (7) 4. 模型的参数估计与统计检验 (8) 4.1. 参数估计 (8) 4.2. 拟合优度检验 (9) 4.3. 显著性检验（t检验） (9) 4.4. 总体显著性检验（F检验） (9) 5. 模型的计量经济检验 (10) 5.1. 多重共线性检验 (10) 5.1.1. 简单相关系数检验法 (10) 5.1.2. 辅助回归法 (10) 5.1.3. 逐步回归法修正模型 (11) 5.2. 检验模型的异方差 (14) 5.2.1. 图形法 (14) 5.2.2. White检验 (15) 5.2.3. 加权最小二乘法修正异方差 (15) 5.3. 模型的自相关检验 (17) 5.3.1. 图形法检验自相关 (17) 5.3.2. 自相关DW检验 (18) 5.3.3. 自相关问题的修正 (19) 6. 结论和启示 (21) 6.1. 模型的最终形式 (21) 6.2. 启示 (21) 7. 参考文献 (23)

1.引言 税收是政府为了满足社会公共需要,凭借政治权力,强制、无偿地取得财政收入的一种形式。基于税收分配广度和深度的发展,税收对国民经济的发展和促进作用也越来越显著，经济决定税收,税收反映经济。对税收收入的主要影响因素加以分析，有助于我们运用政策工具对税收结构进行优化，从而使税收对经济发展发挥更大的促进作用。为了研究影响中国税收增长的主要原因，分析我国税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。 本文将数据挖掘应用于税收预测中,通过对大量历史数据的记录和与之相关的各种数据的分析,运用计量经济学模型，以及Eviews软件，对税收收入情况进行了预测。并对各预测模型进行了实验结果的对比分析,得出双对数预测方法较简单回归预测方法能更好地进行税收收入预测,从而更好地指导税收计划的完成,为科学地建立税收计划进行了有效地探索,并为税收计划工作提供了重要的科学依据。2.文献综述 2.1.国外的相关研究 国外学者关于税收收入影响因素的研究涉及了很多方面。如在经济增长对税收收入的影响方面，有的文献表明，经济的发展会使公众对公共服务的需求不断提高，这就需要国家征集更多的收入来发展公

税收收入分析报告

朱仙庄分局 一季度税收收入分析报告 朱仙庄镇政府： 一季度，我局在埇桥区地税局和地方各级党委、政府的正确领导下，认真贯彻落实全省地税工作会议精神，按照区地税局的总体安排，紧紧围绕组织收入这个中心，及时对经济税源进行全面深入的预测和分析，切实增强组织收入工作的系统性、预见性和主动性。积极采取有力的措施，打好组织收入攻坚战，为促进辖区内经济平稳较快增长奠定基础。现将有关税收收入及分析情况报告如下： 一、基本管户情况 截至2010年一季度末，朱仙庄镇辖区共有各类税务登记户数584户，其中：个体经营户522户，各类企业62户。 二、税费收入完成情况 第一季度我分局共组织入库地方税收及教育附加3594745.86元，占全年税收计划1400万元25.68%，其中朱仙庄镇3252097.75元，占分局总收入的90.47%；比去年同期多收13829.09元，同比增收0.43%。同样入库各类基金58万元，比去年同期少收112万元 ，同比减收65.89%。 主要来源： 一是委托代征入库的税款，朱仙庄镇所辖委托代征单位4户(朱仙庄煤矿、宿州学院、宿州卫校、宿州市华馨新农村建设有限公司)，第一季度除宿州学院无税款入库外，其余3户累计入库税款2073454.59元，占朱仙庄镇总收入的63.76%。 二是企业正常申报的税款，1-3月份有税申报企业39户，入库税款425714.19元，主要是安徽绿洲人造板有限公司、朱仙庄信用社、宿州市杰峰绿化工程有限公司和煤碳供销经理部入库的税款，第一季度入库各类税款349317.38元。 三、存在的主要困难和问题 （一）实有税源与收入计划任务偏差大。2009年，由于形势变化，国际金融危机对实体经济冲击不断加深加重、国家出台了大规模结构性减税政策，不确定的减收因素不断增多，地税收入面临前所未有的压力。 （二）新增应税项目不多，地税收入效应未能体现。从朱仙庄镇应税项目来看，新增重大应税项目不多，税收增长缺乏新税源支持。 四、二季度税收收入预测 4月份土地使用税、房产税征期将至，土地使用税预计完成100万元，房产税10万元，主要是安徽绿洲人造板入库的税款，6月底企业所得税汇算清缴结束，企业所得税预计完成10万元，营业税预计能够完成140万元，个人所得税所预计完成20万元，二季度预计完成地方各税300万元。 五、在组织收入工作中我们将主要采取以下措施，全力以赴保收入、促增长。 一是坚持依法组织收入，确保地税收入平稳较快增长。坚持依法治税，既要坚决制止有税不收和人为调节收入进度，更要坚决杜绝寅吃卯粮收过头税和转引税款，确保组织收入依法规范运行。坚持经济税收观，抓好税收分析预测，准确把握形势，掌控税源潜力，增强组织收入工作的预见性和主动性，逐步健全科学、稳定的收入保障机制。进一步提高收

分析影响宏观税负的原因

对影响宏观税负因素的分析 【摘要】宏观税负主要受经济发展水平、产业结构等经济因素；经济体制、公共产品提供等政府职能范围；财政收入结构；税种和税率、税收优惠等税制结构已经税收征管因素的影响。 【关键词】宏观税负经济水平税制税收征管 一、概念界定 宏观税收负担是指国民经济的总体税收负担水平，通常用一定时期内税收收入总额与同期国民经济总量之比来衡量。具体来说，是指税收收入总额与国内生产总值（GDP）、国民生产总值（GNP）或国民收入（NI）的比值。考虑到口径的统一性，笔者将以税收收入与国内生产总值的比值为衡量标准，来分析影响宏观税负的因素。 宏观税负=税收收入/GDP=（应税收入*实际征收率）/GDP 宏观税负的影响因素 宏观税负的高低体现了政府在国民经济总量分配中集中程度的大小，也表明政府社会经济职能及财政职能的强弱。因此，对其产生影响的因素较多，主要可归纳为以下几方面： (一)经济因素 1、经济发展水平 经济发展水平是决定一个国家宏观税负水平的最根本因素。国家的经济发展水平越高，其内部各种社会经济主体的联系越为复杂，这就要求国家有雄厚的财政收入来调控社会经济。同时，宏观经济总量越大，也使得整个社会和国民的税收负担能力大大增强，税收来源更为丰富，税基更为宽泛。实证分析也表明，宏观税负的确与国内生产总值（GDP）呈正相关关系。 2、产业结构 宏观税负与产业结构密切相关。产业结构的调整直接造成税源结构和税基大小的变化，从而对税收收入的来源结构产生影响。比如在发展中国家，可能是第一产业或第二产业在经济中占主要比重，税收也相应地主要来自于这两个产业；在发达国家，可能第三产业比重较大，税收也主要来自于该产业。从另一角度看，在现行我经济结构和税收制度下，第二产业对税收的贡献尤为突出。若第一产业占GDP的比重上升，宏观税负就越低；反之，第二、三产业占GDP的比重越大，宏观税负就越高。由此可见，产业结构的发展级次以及由低向高的变动趋势，与宏观税源的增长具有高度的关联性。 3、其他经济结构 除产业结构外，一国国内生产总值（GDP）的构成、以及产业结构、企业结构、技术结构等的不同也将导致宏观税负各有差异。 (二)国家职能范围 税收收入作为财政收入的重要来源，其数额必然受财政支出需要的影响，而财政支出的多少则取决于一国政府的职能范围。国家职能范围越大，政府的开支越多，必然要求提高宏观税负水平以增加财政收入。反之，国家职能范围越小，政府的支出越少，需要的税收收入也越少，宏观税负水平就可能降低。

数学建模之马尔可夫预测

马尔可夫预测 马尔可夫过程是一种常见的比较简单的随机过程。该过程是研究一个系统的 状况及其转移的理论。它通过对不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率的研究,来确定状态的变化趋势,从而达到对未来进行预测的目的。 三大特点： （1）无后效性 一事物的将来是什么状态，其概率有多大，只取决于该事物现在所处的状态如何，而与以前的状态无关。也就是说，事物第n 期的状态，只与第n 期内的变化和第n-1期状态有关,而与第n-1期以前的状态无关。 （2）遍历性 不管事物现在所处的状态如何，在较长的时间内马尔可夫过程逐渐趋于稳定状态，而与初始状态无关。 （3）过程的随机性。 该系统内部从一个状态转移到另一个状态是，转变的可能性由系统内部的原先历史情况的概率值表示。 1.模型的应用， ①水文预测， ②气象预测， ③地震预测， ④基金投资绩效评估的实证分析， ⑤混合动力车工作情况预测， ⑥产品的市场占有情况预测。 2.步骤 ①确定系统状态 有的系统状态很确定。如：机床工作的状态可划分为正常和故障，动物繁殖后代可以划分为雄性和雌性两种状态等。但很多预测中，状态需要人为确定。如：根据某种产品的市场销售量划分成滞销、正常、畅销等状态。这些状态的划分是依据不同产品、生产能力的大小以及企业的经营策略来确定的，一般没有什么统一的标准。在天气预报中，可以把降水量划分为旱、正常和涝等状态。 ②计算初始概率()0i S 用i M 表示实验中状态i E 出现的总次数，则初始概率为 ()()0 1 1,2,i i i n i i M S F i n M =≈= =∑L ③计算一步转移概率矩阵

令由状态i E 转移到状态j E 的概率为()|ij j i P P E E =，则得到一步转移概率矩阵为： 1112121 2221 2n n n n nn p p p p p p P p p p ??????=??????L L M M M M L ④计算K 步转移概率矩阵 若系统的状态经过了多次转移，则就要计算K 步转移概率与K 步转移概率矩阵。 K 步转移概率矩阵为： 11121212221 2()k n n k n n nn p p p p p p P k p p p p ??????==??????L L M M M M L ⑤预测及分析 根据转移概率矩阵对系统未来所处状态进行预测，即： () ()111210212221 2K n K n n n nn p p p p p p S S p p p ??????=??????L L M M M M L 例题： 设某企业生产洗涤剂为A 型,市场除A 型外,还有B 型、C 型两种。为了生产经营管理上的需要,某企业要了解本厂生产的A 型洗涤剂在未来三年的市场占有倩况。为此,进行了两项工作,一是进行市场调查,二是利用模型进行预测。 市场调查首先全面了解各型洗涤剂在市场占有情况。年终调查结果:市场洗涤剂目前总容量为100万件,其中A 型占40万,B 型和C 型各占30万。 再者,要调杏顾客购买各型洗涤剂的变动情况。调查发现去年购买A 型产品的顾客,今年仍购A 型产品24万件,转购B 型和C 型产品备占8万件,去年购买B 型产品顾客,今年仍购B 型产品9万件,转购A 型15万件,转购C 型6万件,去年购买C 型产品的顾客,今年仍购C 型产品9万件,转购A 型15万件,转购B 型6万件。计算各型产品保留和转购变动率。 模型的建立： ①计算初始概率 用i M 表示i E 型产品出现的总次数，则初始概率为 ()()0 1 1,2,i i i n i i M S F i n M =≈= =∑L （1） ②计算各类产品保留和转购变动率

税收预测情况分析报告

税收预测情况分析报告 xx市国家税务局关于xx年1-4月份税收收入及xx年全年税收预测情况分析报告 一、xx年1-4月税收收入完成情况 今年1-4月我局共组织各项税收收入1109万元，其中：“两税”完成898万元，比上年同期1014万元减少116万元，下降%；其它税收（不含车辆购置税）完成xx年1-4月工业企业入库增值税493万元，比上年同期入库638万元（含上年退税88万元）减少145万元，xx 年工业增加值11xx年同期工业增加值9982万元，税负为％；税负减少两个百分点。xx年1-4月商业入库增值税294万元，比上年同期入库244万元（含上年退税142万元）增加50万元，xx年1-4月社会消费品零售总额32325万元，税负为％，上年同期社会消费品零售总额290万元，税负为％，税负增加零点一个百分点。增加、减少原因具体分析如下： （一）商业 个体工商业户xx年1-4月入库增值税146万元，xx年1-4月入库增值税184万元，增加38万元，增加原因一是生猪屠宰委托代征同比增加xx年1-4月入库增值税26万元，xx年1-4月入库增值税41万元，增加15万元。 （二）工业 1、医药行业 xx年1-4月入库增值税157万元，xx年1-4月入库

增值税62万元，减少95万元。xx年1-4月工业增加值1387万元，税负为％，xx年1-4月工业增加值1865万元，税负为％，税负减少三点九个百分点。减少原因是企业销售形势不好，销售收入下降，税金减少。 2，电力企业 xx年1-4月入库增值税251万元，xx年1-4月入库增值税195万元，减少56万元，xx年1-4月工业增加值1992万元，税负为％，。xx年1-4月工业增加值2789万元，税负为7％，税负减少五点六个百分点。其中xx热电厂xx年1-4月入库增值税221万元，xx年1-4月入库增值税135万元，减少86万元，减少原因是由于原材料价格上涨，进项税额增大，将影响税收收入；xx风力发电为新增业户，xx年3月份实现增值税22万元；xx农电局xx年1-4月入库增值税35万元，同比增加8万元。 二、全年税收收入情况预测 xx年度我局累计组织入库税收收入5286万元，完成年度调整后计划5265万元的％。其中：“两税”入库4850万元，完成市局年初计划4947万元的98％，完成xx市政府计划4850万元的100％；利息所得税入库9万元，完成年度计划5万元的101％。 为了摸清我局的税源情况，最近各税源管理科对税源情况进行了调查，调查结果显示今年我局税源情况没有大的改观，能左右我局税收收入情况的仍然是纺织、制酒、医药制造、电力行业。一系列税收优惠政策的实施，原有企业销售下降，新增企业的预计税源远远弥补不了原有企业所下降的税源，而税收计划年年递增，这些因素将在很大

运筹学实验1预测模型

实验一、需求预测模型 预测是用科学的方法预计、推断事物发展的必要性或可能性的行为，即根据过去和现在预计未来，由已知推断未知的过程。 预测分析的具体方法很多，概括起来主要有两种：定量预测法和定性预测法。定量预测法是在掌握与预测对象有关的各种要素的定量资料的基础上，运用现代数学方法进行数据处理，据以建立能够反映有关变量之间规律性联系的各类预测模型的方法体系。定量预测法又可分为时间系列预测法和因果关系预测法。定性预测法是由有关方面的专业人员根据个人经验和知识，结合预测对象的特点进行综合分析，对事物的未来状况和发展趋势做出推测的预测方法。它一般不需要进行复杂的定量分析，适用于缺乏完备的历史资料或有关变量之间缺乏明显的数量关系等情况下的预测。定性预测法又可分为德尔菲法、各部门主管集体讨论法、销售人员意见汇集法、消费市场调查法等。 定性预测法和定量预测法在实际应用中相互补充、相辅相成。定量分析法虽然较精确，但许多非计量因素无法考虑；定性分析法虽然可以将非计量因素考虑进去，但估计的准确性在很大程度上受预测人员的经验和素质的影响，难免产生预测结论因人而异，带有一定的主观随意性。因此，在实际工作中常常是二者结合，相互取长补短，以提高预测的准确性和预测结论的可信度。 不管何种机构，如果按照以下步骤进行预测，将会使自己的预测结果更加有效：⑴明确定预测目标；⑵将需求规划和预测结合起来；⑶识别影响需求预测的主要因素；⑷理解和识别顾客群；⑸决定采用适当的预测方法；⑹确定预测效果的评估方法和误差的测度方法。 通过上面的介绍，我们知道，需求预测的方法很多，而在本次实验中，我们主要训练学生如何使用Excel来完成定量预测法中时间序列预测法的计算和分析工作。 一、实验目的 1、掌握如何建立时间序列预测模型，并能根据不同的系统需求框架选择合适的预 测方法。 2、掌握如何用Excel完成时间序列预测模型的计算和数据分析工作，包括回归分 析、预测误差的测定。 二、实验内容 1、时间序列预测法的相关知识 任何预测方法的目的都是预测系统需求部分和估计随机需求部分。系统需求部分的数据在一般形式下包含有需求水平、需求趋势和季节性需求。它也可能表现为如下列方程所示的多种形式。 ○复合型：系统需求=需求水平×需求趋势×季节性需求 ○附加型：系统需求=需求水平+需求趋势+季节性需求 ○混合型：系统需求=（需求水平+需求趋势）×季节性需求 运用于既定预测的系统需求部分的具体形式，取决于需求的性质。针对每种形式，企业都可以采用静态法和适应法这两种方法。 下面我们将通过一个实例来阐述时间序列预测法中的静态法和适应法，在预测过程中，我们假定系统需求是混合型，即系统需求=（需求水平+需求趋势）×季节性需求。 2、引例 天然气在线公司利用现有的管道设施供应天然气，同时满足各个分销商的网上紧急订购需求。该公司自2003年第二季度成立以来，需求一直在增长。计划年度将从某给定年度的第二季度开始，并延续到下一年的第一季度。公司正在规划其必备的生产能力及从2006年第

四川省税收影响因素分析

四川省税收影响因素分析 摘要：税收是我省财政收入的重要组成部分，对维持社会稳定和促进经济增长有很大的作用。影响税收收入的因素来自于很多方面，从生产总值，财政支出，进出口总额，居民人均消费水平和职工工职总额这五个方面进行研究，得出税收与这五者的关系，为现行政策提供参考。本文对我省自1990年至2009年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有生产总值、财政支出、职工工职总额，进出口总额、居民人均消费水平。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件，采取逐步回归，异方差检验等对模型进行影响因素进行筛选，用最小二乘法对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。得出的结论是——国内生产总值、财政支出等是影响税收收入的主要因素。 。 关键词：税收收入，财政支出，职工工职总额，生产总值，最小二乘法，逐步回归，异方差检验。 一、问题的提出 改革开放以来，我省经济高速增长，1978-2009年的31年间，我省生产总值增长到14151.28亿元，一跃成为全国经济大省。随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，我省的财政收支状况也发生了很大的变化，我省的税收收入2009年已增长到886.6725亿元，31年间平均每年增长8.858%。税收作为财政收入的重要组成部分，在民族经济发展中扮演着不可或缺的角色。为了研究影响我省税收增长的主要原因，分析税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。 二、模型设定 影响税收收入的因素有很多，为了全面反映四川税收增长的全貌，我们选用“四川财政收入”

中的“各项税收”（即税收收入（Y））作为被解释变量，反映税收的增长；选择“生产总值（X1）”作为经济整体增长水平的代表；选择“财政支出（X3）”作为公共财政需求的代表；选择“职工工职总额（X2）”作为员工工资水平代表，选择“进出口总额（X4）”作为对外经济贸易的发展水平，选取“居民人均消费水平(X5)”作为居民消费的代表。另外，由于影响税收收入的因素比较多，在本文中我们就选取以上五个变量作为分析。设定模型为， Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4 +β5X5 +u 其中，Y—税收收入；X1—生产总值；X2—职工工职总额；X3—财政支出，X4—进出口总额，X5—居民人均消费水平。 三、样本数据的选 本课题以《四川统计年鉴1990-2010》为资料来源，使用了1990-2009年四川的生产总值、职工工职总额、财政支出、进出口总额，、居民人均消费水平等作为研究对象。

税收收入预测模型-计量经济学作业

税收收入预测模型 选题背景： 数据挖掘是涉及数据库、统计学等学科的一门相当活跃的研究领域,是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有效的以及最终可理解的模式的非平凡过程。预测是数据挖掘技术中重要的组成部分。税收收入预测一直是税务部门的一项重要工作,它决定着税收计划的制定,而税收计划的制定是经济活动的一项重要内容。针对目前税收计划的制定仍以基数加预计增长率这一方式进行的现状,要求尽快建立起一套以税收收入预测为基础的科学预测的体系,从而掌握组织收入的主动性。因此利用统计学及数据挖掘的方法科学正确的进行税收预测工作对于税务部门具有非常重要的意义。本文对数据挖掘的相关概念、过程,统计学的相关知识进行了介绍,将数据挖掘应用于税收预测中,通过对大量历史数据的记录和与之相关的各种数据的分析,使用回归和滚动预测方法建立预测模型,对税收收入情况进行了预测,实现了对2005年度税收收入预测。并对各预测模型进行了实验结果的对比分析,指出滚动预测方法较回归预测方法能更好地进行税收收入分月预测,从而更好地指导税收计划的完成,为科学地建立税收计划进行了有效地探索,并为税收计划工作提供了重要的科学依据。本文的主要工作是对郑州市国税局征管系统中的征收数据进行挖掘分析,建立回归和滚动预测模型。通过对税收收入问题的研究与实现,从中探索了一些可行的方法,这为税收预测问题提出了一个新的视角。本课题的成果对于税收收入预测体系,特别是基于回归预测和滚动预测的方法具有一定的参考价值。 税收收入预测是指在一定的经济理论指导下，根据经济和税收统计资料，在定性分析的基础上，运用定量方法，对未来税收收入总量和结构等发展趋势所做出的分析、判断和推测。 税收收入预测对税收工作有着 重要的作用，不仅可以为领导制订计划提供数理依据，同时也有助于加强组织收入工作，有助于税务工作者根据经济的变化及时调整相应的政策。 1税收预测工作为税收决策提供科学依据 在税收管理中，经常要做出各种决策。要做到决策科学正确，其前提应是在对客观经济税源的调查研究基础上做出科学的预测。科学的税收预测体现了税收

需求预测方法 (2)

需求预测方法 常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等;基于因果分析模型的回归分析预测法，基于统计学习理论以及结构风险最小原理的支持向量机预测方法，基于人工智能技术的人工神经网络算法。归纳如图1： 图1：物资需求预测方法 一、 时间序列法 1.定义：将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的这一组时间序列过去的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。 2.概况： 时间序列法主要考虑以下变动因素：①趋势变动，②季节变动，③循环变动，④不规则变动。 若以S t ，T t ，C t ，I t 表示时间序列的季节因素S t ，长期趋势波动、季节性变动、不规则变动．则实际观测值与它们之间的关系常用模型有 加法模型： 乘法模型： 混合模型： 时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化。 t t t t I S T x ++=t t t t I S T x ??=)() )t t t t t t t t I T S x b I T S x a +?=+?=

3.时间序列常用分析方法：移动平均法、指数平滑法、季节变动法等 （1）移动平均法 ①简单移动平均法：将一个时间段的数据取平均值作为最新时间的预测值。该时间段根据要求取最近的。例如：5个月的需求量分别是10，12，32，12，38。预测第6个月的需求量。 =27。 可以选择使用3个月的数据作为依据。那么第6个月的预测量Q=32+12+38 3 ②加权移动平均法：将每个时段里的每组数根据时间远近赋上权重。例如：上个例子，3个月的数据，可以按照远近分别赋权重0.2，0.3，0.5。那么第6个月的预测量Q=0.2×32+0.3×12+0.5×38=29（只是在简单移动平均的基础上考虑了不同时段影响的权重不同，简单移动平均默认权重=1.） （2）指数平滑法 基本思想：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权数，新数据给予较大的权数，旧数据给予较小的权数。 指数平滑法的通用算法： 指数平滑法的基本公式：St=aYt+(1-a)St-1 式中， St--时间t的平滑值； Yt--时间t的实际值； St-1--时间t-1的平滑值； a--平滑常数，其取值范围为[0,1] 具体方法：一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑。 方法的选取：指数平滑方法的选用，一般可根据原数列散点图呈现的趋势来确定。当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。如呈现直线趋势，选用二次指数平滑法；若实际数据序列呈非线性递增趋势，采用三次指数平滑预测方法。如呈现抛物线趋势，选用三次指数平滑法。或者，当时间序列的数据经二次指数平滑处理后，仍有曲率时，应用三次指数平滑法。 （3）季节变动法 根据季节变动特征分为：水平型季节变动和长期趋势季节变动 ①水平型季节变动: 是指时间序列中各项数值的变化是围绕某一个水平值上下周期性的波动。若时间序列呈水平型季节变动，则意味着时间序列中不存在明显的长期趋势变动而仅有季节变动和不规则变动。

影响国家财政收入的因素主要有

影响国家财政收入的因素主要有 （1）商品零售价格指数变化的影响最大，其系数估计值为1左右，这说明财政收入增长率和商品零售价格指数变化率之间呈1对1的关系，财政收入超收与商品零售价格指数变化高度相关；（2）财政支出增长率和GDP增长率的系数估计值分别为0.9和0.6左右，这说明基于财政支出预算安排的财政（税收）收入计划具有刚性，通常计划本身安排就比GDP增长速度要高，实际执行时又会超额完成，所以财政支出具有很高的收入弹性，甚至超过GDP的收入弹性很多；（3）全社会商品零售额变化率的系数估计值为0.18左右，全社会固定资产投资额增长率的影响最差，其系数估计值为0.06左右，这说明消费的收入弹性较高，而投资的收入弹性较低; (4) 城镇居民人均可支配收入和农村居民人均纯收入增长率的系数估计值分别为0.15和0.40左右，这说明居民收入越高，消费能力越强，同时意味着其工作积极性越高，创造出的财富越多，这些因素都能带来财政收入的更快和持续增长。 《计量经济学》报告 影响财政收入的因素分析 金管0202 穆兰 ◆前言 本篇报告我们主要是要来研究影响财政收入的主要因素有哪些，之所以研究这一问题，是因为，财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。 首先，财政收入是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。宏观调控的首要问题是社会总需求与总供给的平衡问题，实现社会总需求与总供给的平衡，包括总量上的平衡和结构上的平衡两个层次的内容。财政收入的杠杆既可通过增收和减收来发挥总量调控作用，也可通过对不同财政资金缴纳者的财政负担大小的调整，来发挥结构调整的作用。此外，财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局，实现社会财富公平合理分配的主要工具。 在我国，财政收入的主体是税收收入。因此，在税收体制及政策不变的情况下，财政收入会随着经济繁荣而增加，随着经济衰退而下降。 ◆理论背景 我们从财政收入的部门构成来分析财政收入的影响因素。从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。其中工业和农业对财政收入的影响最大。 第一，农业与财政收入的关系。农业是国民经济的基础，也是财政收入的基础。这样说并不是从农业直接为财政收入提供的数据来分析，而是基于农业是国民经济的基础来认识

需求预测模型

浅析卷烟需求预测的基本方法当前，卷烟市场呈现“工、商、零”三维一体的新型格局，市场的卷烟货源投放来自于卷烟需求预测，卷烟需求预测工作的虚实影响到卷烟市场的货源满足率。作为最贴近市场、最了解市场、最熟悉客户的客户经理，我们无疑在卷烟市场需求预测方面占有举足轻重的地位，其预测准确率的高低直接关系到“按客户订单组织货源”的可行性及“卷烟市场营销上水平”的进程。 卷烟需求预测就是在卷烟市场调研和对卷烟销售历史数据分析的基础上，运用科学分析方法，对市场需求及未来变化趋势进行分析研究，从而预测未来市场需求和变化趋势的过程。卷烟需求预测一般分为定性预测法和定量预测法。定性预测法是利用对业务知识熟悉、具有丰富经验和较强的综合分析能力的业务人员或专家学者，根据卷烟销售历史资料和相关资料，对卷烟未来销售趋势做出性质上的判断和预测。 定量预测法则是利用销售历史资料，运用一定的数学分析方法和数学模型，找到数据或影响变量之间的规律性联系，以此对卷烟需求或销售的变化趋势做出定量的分析和预测。 卷烟是一种特殊消费商品，其销量以时间为序列，呈现一定的销售规律，但由于消费者的不确定因素，单靠定性或定量预测方法是不能准确预测其销量的。在实际工作中，往往是定性和定量分析和预测方法结合使用。以定性分析确定卷烟市场需求发展趋势，然后以定量预测方法确定数学模型，从而对卷烟市场需求和销售变化

情况做出准确和精确的判断和预测。下面，我将结合“镇巴辖区卷烟销售情况”，对现用的卷烟需求预测方法之“移动平均法”做以实例说明。一、现有方法介绍： <一）、方法说明： 移动平均预测法是一种重要的时间预测方法，它能反映数据的变化趋势，具有较好的修匀历史数据、消除随机波动影响的作用。对具有长期趋势变动和季节性变动的时间序列数据，经过移动平均调整后，可以消除不规律的变动，从而较好地揭示经济现象的长期发展趋势。<二）、计算公式： n y y y M n t t t t ---+++= K 211 注： 1 t M 为第t 期的移动平均值， t y 代表第t 期的实际销量，n 代表平均预测法的跨 度周期<通常取n=3、n=5） <三）、方法步骤： 见下表，以镇巴2018年5月份需求预测为例： 镇巴2018年5月份需求预测(移动平均法>

财政收入预测分析(0613)

2017年度财政收入预测及分析 （2017年6月13日） 一、元至五月收入完成情况 元至5月，全区地方财政总收入完成83190万元，占年初计划186450万元的44.6%，增长26%；总税收完成70318万元，占年初计划157150万元的44.8%，增长29.5%；一般公共预算收入完成52281万元，占年初计划119500万元的43.8%，增长14%。分部门：国税部门完成17361万元，占年初计划40000万元的43.4%，增长235.1%；地税部门完成23710万元，占年初计划54000万元的43.9%，下降21.4%；财政部门完成11210万元，占年初计划25500万元的44%，增长6.4%。 二、双过半任务分解落实 二季度，全区一般公共预算收入预计完成65742万元，占年初计划119500万元的55%，增长5%。分部门：国税部门完成22000万元，占年初计划40000万元的55%，增长134.8%；地税部门完成27000万元，占年初计划54000万元的50%，下降20.8%；财政部门完成16742万元，占年初计划25500万元的65.7%，下降12.6%。 三、全年收入任务分解落实 一般公共预算收入完成119500万元，占年初计划119500万元的100%，增长12.3%。分部门：国税部门完成40000万元，占年初计划40000万元的100%，增长

42.7%；地税部门完成54000万元，占年初计划54000万元的100%，下降3.2%；财政部门完成25500万元，占年初计划25500万元的100%，增长13.2%。 四、全年增收因素预测 （一）营改增行业税收增长。一是政策影响，改征增值税链接对税收管控要求严格，行业税负不增但行业规模总额增大，导致税收增长；二是地方项目投资聚集在春节结算开票，导致税收增长。 （二）投资项目促进税收增长。为促进经济发展，我区加快了项目建设步伐，2017年将启动葛洲坝遗址公园、老干部活动中心、泉水大道（西段）、新台东路、5个城乡农贸市场改造、集镇道路、亮化工程及国土综合治理项目等基础设施及工程项目建设，以此增加我区建安营业税及附加税。 （三）汇算清缴成效显著。今年，国税部门及早布署企业所得税汇算清缴工作。一是加大政策宣传。利用国税微信公众平台，QQ群持续宣传小微企业、固定资产加速折旧扩围政策，研发费用加计扣除、股权激励和技术入股等新政，让纳税人及早晓政策，及早备案减免税事项。二是加大培训力度。通过发放资料、集中授课、上门辅导等形式进行汇缴培训，提高汇算申报质量。三是开展汇算清缴分析。国地税部门联合开展了汇算清缴深度分析，加强对重点行业重点项目税收征管，确保应收尽收。 五、存在的主要问题 （一）消化历史包袱沉重。东宝区税收一直处于高位运行

财政收入预测模型研究方案

财政收入预测模型研究方案 1、研究目标 本研究旨在建立基于公共财政预算、政府性基金预算、国有资本经营预算和社保基金预算四本预算的政府财政收入预测模型。对四本预算的主要细分款项分别进行模拟分析，建立预测函数，从而形成一套较为客观准确的财政收入预测方法，为完善收入预算编制提供参考，为进一步规范预算构成提供数据决策支持。 2、研究内容 本研究拟从公共财政预算入手，从税收收入、非税收入、债务收入和转移性收入四个方面进行分析研究。其中税收收入的模拟计算是本研究的重点，如何分税种的对税收收入进行模拟预测，是本研究第一阶段的主要内容。本研究将探究影响税收收入的主要因素，确定税收影响因素的作用机理和影响程度，建立各税种模拟预测的方法，从分税种的角度系统地构建税收预测模型体系，客观准确地预测政府税收收入，进而再对其他三本预算进行研究。 通过对国内关于税收收入预测的相关论文进行简单文献调研发现，目前存在多种不同的方法对税收收入预测进行研究，并构建了多种预测模型。例如：采用传统的计量经济模型进行预测，将计量经济学和时间序列方法应用到税收收入预测；将线性模型推广到非线性模型，如三次函数模型、指数增长模型等；将比较流行的数理模型运用到税收预测中，如神经网络模型、马尔科夫预测模型、支持向量机模型等。 其中，大部分税收收入预测文献集中于对总税收收入进行预测，而以分税种预测加和后计算总税收收入的相关文献比较少见。由于增值税、消费税、营业税、企业所得税和个人所得税之和占总税收收入比例较大，其比例具有一定的稳定性，因此本研究在对分税种预测的基础上，考虑用分税种加总占总税收收入比例来进行推算预测。首先运用

影响我国税收收入的因素分析

影响我国税收收入的因素分析 ——国内生产总值 ——财政支出 ——零售商品物价水平 班级：金融4班 学号：1320 姓名：薛月强

摘要: 本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1993年至2012年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。得出结论是国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。 关键词: 国内生产总值财政支出零售商品物价水平税收计量思考 一、研究的目的及变量的选取 税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。经济是税收的源泉，经济决定税收，而税收又反作用于经济，这是税收与经济的一般原理。这几年来，中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，对研究我国税收增长规律，制定经济政策有着重要意义。 为了具体分析各要素对提高我国税收收入的影响大小，选择能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”为被解释变量（用Y表示），选择能影响税收收入的“国内生产总值（用X1表示）”、“财政支出(用X2表示)”和“商品零售价格指数（用X3表示）”为解释变量。表1为由《中国统计年鉴》得到的1993—2012年的有关数据。 表1 税收收入模型的时间序列表

资料来源：《中国统计年鉴2013》； 为分析各项税收收入（Y）随国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）变动的数量的规律性，可以初步建立如下三元对数回归模型：lnY= β0+ β1 lnX1+ β2 lnX2 + β3 X3 + u i 确定参数估计值范围 由经济常识知，因为国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）的增加均会带动税收收入的增加，所以国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）与税收收入应为正相关的关系，所以可估计0＜β1＜1 ,0＜β2＜1, 0＜β3＜1。 二、参数估计 利用Eviews软件，做lnY对lnX 1、lnX 2 、X 3 的回归，回归结果如下（表2） 表 2 Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date:4/26/14 Time: 17:32 Sample: 1993 2012 C LNX1 LNX2

实验7 马尔科夫预测

实验7：马尔柯夫预测 7.1实验目的 1、了解状态及状态转移的概念，理解马尔科夫链定义和性质，能根据具体实例和研究目的划分状态； 2、掌握用Excel 软件计算一步转移概率矩阵的全过程； 3、掌握利用Excel 软件进行马尔科夫链、市场占有率、马尔科夫稳态的相关预测。 7.2实验原理 7.2.1 马尔柯夫预测的基本原理 马尔可夫预测法是马尔科夫过程和马尔科夫链在经济预测领域的一种应用，这种方法通过对事物状态划分、研究各状态的初始概率和状态之间转移概率来预测事物未来状态变化趋势，以预测事物的未来。 7.2.1．1马尔可夫链 若时间和状态参数都是离散的马尔科夫过程，且具有无后效性，这一随机过程为马尔可夫链。无后效性可具体表述为如果把随机变量序列{}(),Y t t T ∈的时间参数s t 作为“现在”，那么s t t >表示“将来”，s t t <表示“过去”，那么，系统在当前的情况()s Y t 已知的条件下，()Y t “将来”下一时刻所处的的情况与“过去”的情况无关，随机过程的这一特性称为无后效性。 7.2.1．2状态及状态转移 1、状态是指客观事物可能出现或存在的状况。在实际根据研究的不同事物、不同的预测目的，有不同的预测状态划分。 （1）预测对象本身有明显的界限，依状态界限划分。如机器运行情况可以分为“有故障”和“无故障”两种状态，天气有晴、阴、雨三种状态。（2）研究者根据预测事物的实际情况好预测目的自主划分。如：公司产量按获利多少人为的分为畅销、一般销售、滞销状态。这种划分的数量界限依产品不同而不同。 2、状态转移是指所研究的系统的状态随时间的推移而转移，及系统由某一时期所处的状态转移到另一时期所处的状态。发生这种转移的可能性用概率描述，称为状态转移概率 7.2.2状态转移概率矩阵及计算原理 1、概念：状态转移概率指假如预测对象可能有E 1，E 2，…，E n 共n 种状态，

影响我国税收收入增长的经济因素分析

安徽农业大学 课程论文（设计） 论文题目影响我国税收增长的经济因素分析 姓名周涛涛学号 S0902******* 院系研究生学院专业产业经济学 中国·合肥 二零一零年九月

影响我国税收增长的经济因素分析 09产业经济学周涛涛 S0902******* 摘要：税收是我们国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。税收收入的影响因素是来自于多方面的，本文通过建立数学模型，对影响我国税收增长的经济因素进行定量分析，为运用政策工具对税收结构进行优化提供帮助。 关键词：税收增长经济因素相关系数逐步回归异方差 引言 经济决定税收，税收有反作用于经济。要实现经济的持续发展，必须要求与经济紧密关联的税收符合其发展的要求，即政府筹集的税收收入应尽可能的满足其实现职能的需要，同时又不至于损害经济的发展，影响未来的需要。因此，研究影响税收的增长的经济因素就显得尤为必要，有助于我国制定有效的税收政策，优化税收结构，保持经济的平稳较快发展。 一、定量分析 （一）变量的选择 影响税收增长的经济因素众多复杂。通过研究经济理论对税收的解释以及对实践的观察，在模型的被解释变量为税收收入Y(亿元)的前提下，本文选取的影响税收增长的主要经济因素有国内生产总值X1(亿元)、财政支出X2(亿元)、商品零售价格指数X3(%)。 （二）模型的建立 1.设计模型 根据1981--2007年我国税收及其主要影响因素的统计数据（表1），把模型的形式设定为： Y = β0+β1X1 +β2X2 +β2X3+ε

表1 1981-2007年我国税收及其主要影响因素数据表 年份 税收收入国内生产总值财政支出商品零售价格（亿元）（Y) （亿元）（X1) （亿元）（X2) 指数（%）（X3) 1981 629.89 4862.4 1138.41 102.4 1982 700.02 5294.7 1229.98 101.9 1983 755.59 5934.5 1409.52 101.5 1984 947.35 7171 1701.02 102.8 1985 2040.79 8964.4 2004.25 108.8 1986 2090.73 10202.2 2204.91 106 1987 2140.36 11962.5 2262.18 107.3 1988 2390.47 14928.3 2491.21 118.5 1989 2727.40 16909.2 2823.78 117.8 1990 2821.86 18547.9 3083.59 102.1 1991 2990.17 21617.8 3386.62 102.9 1992 3296.91 26638.1 3742.20 105.4 1993 4255.30 34634.4 4642.30 113.2 1994 5126.88 46759.4 5792.62 121.7 1995 6038.04 58478.1 6823.72 114.8 1996 6909.82 67884.6 7937.55 106.1 1997 8234.04 74462.6 9233.56 100.8 1998 9262.80 78345.2 10798.18 97.4 1999 10682.58 82067.5 13187.67 97 2000 12581.51 89468.1 15886.50 98.5 2001 15301.38 97314.8 18902.58 99.2 2002 17636.45 104790.6 22053.15 98.7 2003 20017.31 116694.5 24649.95 99.9 2004 24165.68 136584.3 28486.89 102.8 2005 28778.54 182321.7 33930.28 100.8 2006 34804.35 221397.7 40422.73 101 2007 45621.97 246637 49781.35 103.8 注：数据来源于《中国统计年鉴2008》 2．相关系数检验 利用Eviews软件中计算出的相关系数矩阵如表2： 表2 相关系数矩阵 Y X1 X2 X3 Y 1 0.9861994 0.997942075 -0.332589806 X1 0.9861994 1 0.987099847 -0.343642955 X2 0.9979421 0.9870998 1 -0.362248255 X3 -0.3325898 -0.343643 -0.362248255 1 由各相关系数可知，有些变量之间的相关系数比较大，因此，该模型存在多重共线性。下面，采用逐步回归分析方法，消除多重共线性的影响。