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1、分类号:C9310710-2013123044硕士学位论文基于BP神经网络的税收预测研究张方导师姓名职称芮夕捷教授申请学位级别管理学硕士学科专业名称管理科学与工程论文提交日期2016年04月11日论文答辩日期2016年6月4日学位授予单位长安大学StudyontheTaxForecastbasedonBPNeuralNetworkADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:ZhangFangSupervisor:Prof.RuiXijieChang’anUn
2、iversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外,对论文的研究做出重。要贡献的个人和集体,均己在文中W明确方式标明本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。>0/占论文作者签名:年^月了日—S论文鋪巧产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属学校。学校享有^^任何方式发表、复制、公开阅览、
3、借阅^^|及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为长安大学。(保密的论文在解密后应遵守此规定)〇>/论文作者签名:抑各年^月日^导师签名;年/月日^摘要税收不仅是国家参与国内生产总值分配、进行宏观调控的重要手段,而且能够为政府筹集提供公共产品和公共服务的财政资金,还可以调整不同经济体间的利益分配。我国1994年分税制改革后,税收收入平均每年以17.13%的幅度高速增长,并始终在财政总收入中占据主导地位。市场经济体制确立以来,税制改
4、革和税收预测一直是政府经济工作的焦点,在目前国家经济转型时期表现更为明显。税收是经济发展过程中的一个复杂产物,精确地数据分析对税务部门的科学决策至关重要,而合理的税收计划是以科学的税收预测方法为前提的,因而新形势下一定要摒弃传统的“基数法”制定税收计划,尽快形成一个符合逻辑、高效准确和易于操作的先进的税收预测系统,BP神经网络强大的非线性拟合能力在税收预测方面具有绝对优势,将是政府进行税收预测的主要工具。本文首先从税收计划、税收预测的概念出发介绍了四种主要的预测方法,并结合税收收入的影响因素分析确定了使用BP神经网络
5、预测税收变化趋势。其次,在论述BP神经网络的基础理论和用于预测的基本原理、步骤以及可行性的基础上,构建基于BP神经网络的税收预测模型。第三,论文在MatlabR2010b开发环境中通过编写代码,通过对比历史样本的因素预测与趋势预测结果,验证了趋势预测在税收预测领域的可行性,并以我国1995—2014年的税收数据作为样本进行网络的训练和检验,进而实现未来三年税收的趋势预测。最后,论文利用上述思路对我国31个省级行政区域2015—2017年的税收收入进行预测,再次论证了BP神经网络预测税收收入的可行性,为评价“十三五”规
6、划推出的全面实施“营改增”政策的落实程度提供参考。关键词:税制改革、税收预测、税收计划、BP神经网络iAbstractTaxrevenueisnotonlythemeansofGDPdistributionandmacro-controlbutalsocouldbethefinancialfundthatgovernmentraisesinordertoprovidethepublicproductsandpublicservice,anditcanadjusttheprofitdistributionamongdi
7、fferenteconomies.Taxgrewspeedilywith17.13%peryearafterthereformoftaxdistributionfrom1994,anditisalwaystheleadingroleoftotalfinancialrevenue.Sincetheestablishmentofmarketeconomicsystem,taxreformandmakingtaxplansarealwaysthefocuspointongovernment’seconomicwork,an
8、dthatexpressesmoreapparentlyduringthereformperiodofcountryeconomictransitionatpresent.Taxisacomplexproductintheprocessofeconomicdevelopment,soitisveryimportanttoanalyzedataa
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