稅收收入預(yù)測方法講義.ppt

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稅收收入預(yù)測方法,計劃財務(wù)科鄒玉燕2011年9月,1.稅收預(yù)測方法概論2.月（季）稅收收入預(yù)測3.年度稅收收入預(yù)測4.小結(jié),什么是稅收收入預(yù)測,稅收收入預(yù)測有廣義和狹義兩個概念從狹義上說是對一個國家（地區(qū)）在未來某一時期可能的稅收收入的測算，是根據(jù)相關(guān)的歷史資料和數(shù)據(jù)對未來稅收收入趨勢的推測。從廣義上講，稅收收入預(yù)測還應(yīng)包括稅收收入測算和稅收收入估算。前者是指在稅收政策、制度或征管方式發(fā)生變化和調(diào)整的情況下對稅收收入量的影響的推算。后者是通過摸清稅源或稅基的特征，按現(xiàn)行稅收政策的征收要求對稅收收入能力加以推斷。,稅收收入預(yù)測的困難,經(jīng)濟因素：經(jīng)濟波動、結(jié)構(gòu)調(diào)整政策因素：稅制、稅率的改變征管因素,預(yù)測模式,預(yù)測方法,單一模型預(yù)測：使用單一的預(yù)測方法來進行稅收收入預(yù)測混合模型預(yù)測：將多種預(yù)測方法結(jié)合使用，進行稅收收入預(yù)測分類預(yù)測：可以對各稅種、各行業(yè)的稅收收入進行單獨的收入預(yù)測，再綜合為總收入的預(yù)測值,常用統(tǒng)計學(xué)方法,季節(jié)比率法線性回歸預(yù)測法：利用與稅收具有線性趨勢的一個或多個影響因素，進行一元或多元線性回歸。非線性預(yù)測法：對于一些不具有線性關(guān)系的影響因素，用線性回歸顯然是不合理的，此時，可以采用非線性預(yù)測，例如對數(shù)回歸。時間序列預(yù)測法：根據(jù)歷史資料，利用時間序列模型建立稅收收入的趨勢模型。在趨勢比較明顯而且穩(wěn)定的情況下，用作短期預(yù)測的效果較好，但不宜用作長期預(yù)測。,常用機器學(xué)方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以對大腦的生理研究成果為基礎(chǔ)，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現(xiàn)某個方面的功能。支持向量機模型：將實際問題通過非線性變換轉(zhuǎn)換到高維的特征空間，在高維空間中構(gòu)造線性決策函數(shù)來實現(xiàn)原空間中的非線性決策函數(shù)，巧妙地解決了維數(shù)問題，并保證了有較好的推廣能力，而且算法復(fù)雜度與樣本維數(shù)無關(guān),季節(jié)比率法,分析判斷月（季）地稅收入是否呈季節(jié)性變動,,,方法、步驟,整理被研究現(xiàn)象若干年的月度資料或季度資料，編制成平行的時間數(shù)列動計算各年同期的平均數(shù)（如果是月度資料，計算各年同一月份的平均數(shù)；如果是季度資料，則計算各年同一季度的平均數(shù)）計算各年總的月（或季）平均數(shù)將各年同月（或季）的平均數(shù)與總的月（或季）平均數(shù)對比，即得各月（或季）的季節(jié)比率,季節(jié)比率法預(yù)測案例1,以2001—2011上半年全市地稅收入季度數(shù)據(jù)，預(yù)測2011年三、四季地稅收入為例，說明季節(jié)比率的測定方法。,季節(jié)比率法案例,預(yù)測結(jié)果1,以2011年一季度（138482萬元）預(yù)測三季度地稅收入=一季度地稅收入/一季度季節(jié)比率三季度季節(jié)比率=138482106.57%129.8%=168668萬元類似，四季度地稅收入=98446億元預(yù)計2011年全年地稅收入：540666萬元,預(yù)測結(jié)果2,以2011年二季度（135070萬元）預(yù)測三季度地稅收入=二季度地稅收入/二季度季節(jié)比率三季度季節(jié)比率=13507098.48%129.8%=178027萬元類似，四季度地稅收入=103908萬元預(yù)計2011年全年地稅收入：555487萬元,季節(jié)比率法預(yù)測案例2,以2005—2011上半年豐城地稅收入季度數(shù)據(jù)，預(yù)測2011年三、四季地稅收入為例，說明季節(jié)比率的測定方法,季節(jié)比率法預(yù)測案例,預(yù)測結(jié)果1,以2011年一季度（22149萬元）預(yù)測三季度地稅收入=一季度地稅收入/一季度季節(jié)比率三季度季節(jié)比率=2214980.26%77.3%=21332萬元類似，四季度地稅收入=36764萬元預(yù)計2011年全年地稅收入：106995萬元,預(yù)測結(jié)果2,以2011年二季度（26750元）預(yù)測三季度地稅收入=二季度地稅收入/二季度季節(jié)比率三季度季節(jié)比率=26750115.46%77.3%=17909萬元類似，四季度地稅收入=30865萬元預(yù)計2011年全年地稅收入：97673萬元,時間序列法,時間序列同一現(xiàn)象在不同時間上的相繼觀察值排列而成的數(shù)列排列的時間可以是年份、季度、月份或其他任何時間形式,時間序列分類,平穩(wěn)序列基本上不存在趨勢的序列，各觀察值基本上在某個固定的水平上波動?；螂m有波動，但并不存在某種規(guī)律，而其波動可以看成是隨機的非平穩(wěn)序列有趨勢的序列：線性的，非線性的有趨勢、季節(jié)性和周期性的復(fù)合型序列,隨機時間序列模型的建模理論和方法以平穩(wěn)性為基礎(chǔ)，非平穩(wěn)性時間序列可以通過一次或多次差分的方式變成平穩(wěn)性時間序列。,現(xiàn)實生活中，多數(shù)時間序列是非平穩(wěn)的。受各種因素影響，時間序列很難長期停留在同一水平上。,時間序列法案例,以2001—2010年全市地稅收入年度數(shù)據(jù)，利用移動平均法預(yù)測2011年全是地稅收入。,時間序列法案例,時間序列法案例,預(yù)測結(jié)果,2011年全市地稅收入預(yù)測完成313920萬元預(yù)測誤差50851萬元2011年全市地稅收入預(yù)測范圍為：31392050851,季節(jié)性ARIMA模型,在某些時間序列中，存在明顯的周期性變化。這種周期是由于季節(jié)性變化（包括季度、月度、周度等變化）或其他一些固有因素引起的。這類序列稱為季節(jié)性序列。比如一個地區(qū)的氣溫值序列（每隔一小時取一個觀測值）中除了含有以天為周期的變化，還含有以年為周期的變化。在經(jīng)濟領(lǐng)域中，季節(jié)性序列更是隨處可見。如季度時間序列、月度時間序列、周度時間序列等。,統(tǒng)計軟件,SASSPSSS-PlusSYSTATSTATAEviewR（已成為主流軟件）,預(yù)測方法的選擇,哪些方法好？沒有標(biāo)準(zhǔn)答案需要具體問題具體分析選擇哪種方法取決于數(shù)據(jù)針對某個層級/稅種比較有效的方法，并不一定必然地適用于其他層級/稅種,季節(jié)比率,優(yōu)點：簡單、實用缺點跨年度預(yù)測不準(zhǔn)確適用問題周期性明顯的數(shù)據(jù)（月（季）稅收數(shù)據(jù)），而且穩(wěn)定,時間序列,優(yōu)點：能找到數(shù)據(jù)本身的變化趨勢適合周期性明顯的數(shù)據(jù)短期預(yù)測效果好缺點：要求較多數(shù)據(jù)適用問題：趨勢比較明顯，而且穩(wěn)定,線形回歸,優(yōu)點：模型簡潔，參數(shù)經(jīng)濟意義清晰參數(shù)估計簡單理論成熟、豐富缺點：線性假設(shè)在實際問題中幾乎不成立多重共線性問題適用問題：解釋變量少、線性關(guān)系強、多重共線性不明顯,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),優(yōu)點：擬合度高非線性缺點：黑盒子，模型無法解釋容易過擬合適用問題：高度非線性關(guān)系的數(shù)據(jù),預(yù)測結(jié)果的調(diào)整,主觀調(diào)整：專家經(jīng)驗其他輔助信息自適應(yīng)調(diào)整：對過去數(shù)年數(shù)據(jù)進行事后預(yù)測，根據(jù)預(yù)測精度的誤差趨勢，計算調(diào)整參數(shù),預(yù)測不等于決策,預(yù)測模型不是一成不變的預(yù)測模型需要人的干預(yù)預(yù)測模型需要不斷的改進沒有萬能的預(yù)測方法預(yù)測不是替決策者作出決策預(yù)測結(jié)果是供決策者參考的,稅收預(yù)測的發(fā)展,目前我們主要是從歷史稅收數(shù)據(jù)出發(fā)預(yù)測稅收收入。以后，要將經(jīng)濟因素、稅制的改變、征收力度的加強等考慮進去。其中有些因素是可以量化的，有些是難以量化的。如何為這些影響因素建立合適的數(shù)學(xué)模型，并用于稅收收入預(yù)測是下一步需要重點考慮的研究方向。,稅收預(yù)測的發(fā)展,稅收收入預(yù)測是一個復(fù)雜系統(tǒng)，而我國的稅收收入預(yù)測則是一個更為復(fù)雜的問題。西方國家的稅收制度已經(jīng)非常成熟、穩(wěn)定，而且有較長的歷史數(shù)據(jù)積累。我國的稅收制度還在不斷完善和改進中，歷史數(shù)據(jù)也不十分完整。這就需要我們長期地跟蹤研究、進一步收集數(shù)據(jù)、不斷改進模型和方法。,總結(jié),謝謝大家?。。?