时间序列数学模型在税收分析中的应用

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1、科技广场2011.7时间序列数学模型在税收分析中的应用ApplicationofTimeSeriesMathematicModelsinTaxationAnalysis王时绘1周健2WangShihuiZhouJian（1.湖北大学数学与计算机学院软件研究所，湖北武汉430062；2.湖北大学数学与计算机学院，湖北武汉430062）(1.SoftwareInstituteofMathematicsandComputerCollege，HubeiUniversity，HubeiWuhan430062:2.MathematicsandComputerColle

2、ge,HubeiUniversity，HubeiWuhan430062)摘要：本文以贵州省地方税源为例，运用统计、数学模型等方法，探索地方经济与税源以及税收三者之间的关系，预测和分析地方税收的基本概况，并据此提出一些地方税收增长的对策措施，从而为税收管理服务，给领导决策税收政策提供依据。关键词：时间序列；数学建模；税收；分析；预测中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1671-4792-(2011)7-0150-05Abstract:ThisarticletakesGuizhoulocaltaxationsourceasanexampleandap

3、pliesthemethodsofstatisticsandmathematicmodelstoexploretherelationsamonglocaleconomics,taxationsourceandtaxationcollectiontopredictandanalyzethebasicinformationoflocaltaxationandtoproposemeasurestoincreaselocaltaxation.Therefore,itcanservesthetaxationmanagementandprovidethebasisfo

4、rtheleaderstotaketaxationmeasures.Keywords：TimeSeries；MathematicModels;Taxation;Analysis;Prediction.0引言在涉税信息日益丰富的今天，使用数学建模的思想，充分利用现有的涉税信息，深层次地挖掘税收基础数据，为税务部门的日常纳税评估提供高水平、高准确率的案源，从而为税收管理服务，给领导决策提供依据，已成为税收征管数据分析中不可或缺的重要途径。笔者根据自己参加的贵州省地税局全省数据集中项目为背景，对数学建模在税收分析中的应用做了进一步的研究。贵州省地税局全省数据集中

5、后，实施基于全省税收数据的数学模型分析方法对税收数据进行分析的时机已比较成熟。本文按照国家税务总局印发《微观税收分析基本方法》[1]文件中推荐的三类数学模型（时间序列分析模型、相关性分析模型、聚类分析模型）中的时间序列分析模型对贵州省六盘水市税收收入进行趋势预测研究。1研究目标税收分析是指运用各种科学的理论，对已有的经济税源调查资料进行综合统计分析，对税收征收管理及税收政策的执行做出客观的评估和预测，找出引起税收增减变化的原因，揭示影响税收收入进度的因素，预测税收发展的趋势，为编制税收计划、完善征管措施、开展纳税评估以及实施税务稽查提供依据。它是税收管理的

6、重要内容和环节，是促进税收科学化精细化管理、充分发挥税收职能的重要手段[2]。在国家税务总局办公厅印发的《微观税收分析基本方法》[1]中提到了利用数学模型进行税收分析。数学模型实现税收高级分析决策主要从三类数学模型进行分析，分别是时间序列分析、相关性分析和聚类分析。本文主要以时间序列进行税收收入预测为研究目标，利用时间序列税收分析模块实现贵州省150这种情况的时间序列是不平稳的，这时就需要对时间序列进行差分间时间序列数学模型在税收分析预测中的研究学型税收分析中数学模型的形成过程如图一所示：收析的用规范数据是指原始税收数据经过清洗、转换和汇总后的数据，是贵州

7、省地税局已经实现全省集易于获销量收入及产品销售价格等。时间序列模型在税收分析预测中的功能实时间序列分析在税收趋势预测的应用测在税收经济形势分析中应用较税收趋势预测基本的方法是通过时间序列模型其原理示意六盘水市地税税收收入趋势预测。未来可用于贵州季节性和趋势性同时存在的情况。省地税总税收收入趋势预测、全省重点行业总税收收入预测、各地区重点行业总税收收入预测。(difference)来消除这些使序列不平稳的成分2时间序列数学模型简介其变成平稳的时间序列。时间序列(TimeSeries)是由对象在不同时间的3观测值形成的数据。时间序列的一个目的是用变量3.1税收

8、分析中数学模型的建立过去的观测值来预测同一变量的未来值。这里需要先