一种税收预测方法与系统技术方案

本发明专利技术提供一种税收预测方法及系统，所述预测方法包括步骤：收集用户各类税种的历史收入数据；选取待预测年份前

【技术实现步骤摘要】
一种税收预测方法与系统


[0001]本专利技术属于税收预测
，尤其涉及一种税收预测方法与系统
。

技术介绍

[0002]以往税收收入的预测主要是通过对重点税源进行调查，将数据进行整理汇总后完成税收估计，这种处理方法需要耗费大量人力并且缺乏对纳税整体的把握
。
由于纳税申报的延迟性等原因，通过汇总预测的方式往往无法及时获得企业或地区的税收情况，因此需要通过税收收入预测模型完成宏观税收预测
。
[0003]目前，在预测经济运行领域，采用的是灰色理论
、
生长曲线
、ARMA
模型
、
最小二乘模型，这些模型通过时间序列的方式对经济长期趋势有一定预测，但是，这些模型需要耗费大量人力数据处理，处理数据方式不完善，不能精准的预测结果；并且在数据处理过程中产生了大量的无效特征，降低了运行效率和识别的准确率
。
而且，由于税收受经济发展速度
、
税收政策
、
征管因素影响非常大，单一依赖某个数学模型或公式算法难以做到预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种税收预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.
收集并存储用户各类税种的历史收入数据；
S2.
选取待预测年份前
N
年中相应税种的历史收入数据，将其作为历史参考数据；
S3.
利用历史参考数据评估各类税收预测模型，并将预测误差最小的预测模型作为待预测年份的税收预测应用模型；
S4.
根据税收预测应用模型计算待预测年份相应税种的税收预测值；
S5.
基于待预测年份的经济因素
、
征管因素和政策因素，修正税收预测值
。2.
如权利要求1所述的税收预测方法，其特征在于，所述税种包括个人所得税
、
企业所得税
、
房产税
、
土地使用税
、
印花税和城建税
。3.
如权利要求1所述的税收预测方法，其特征在于，所述税收预测模型包括直线趋势预测模型，该预测模型表示为：
y
＝
a+bt
，其中
t
为年份序号，
y
为
t
对应年份的税收预测值，
a
和
b
为模型参数且由下列方程组求解得到：其中，
∑y
为历史参考数据中实际税收之和，
∑t
为历史参考数据中年份序号之和，
∑t2为历史参考数据中年份序号的平方和，
n
为待预测年份的年份序号
。4.
如权利要求1所述的税收预测方法，其特征在于，所述税收预测模型包括二次曲线趋势预测模型，该预测模型表示为：
y
＝
a+bt+ct2，其中
t
为年份序号，
y
为
t
对应年份的税收预测值，
a、b
和
c
为模型参数且由下列方程组求解得到：其中，
∑y
为历史参考数据中实际税收之和，
∑t2为历史参考数据中年份序号的平方和，
n
为待预测年份的年份序号
。5.
如权利要求1所述的税收预测方法，其特征在于，所述税收预测模型包括对数曲线趋势预测模型，该预测模型表示为：
lgy
＝
a+bt
，其中
t
为年份序号，
y
为
t
对应年份的税收预测值，
a
和
b
为模型参数且由下列方程组求解得到：其中，
∑lg y
为历史参考数据中实际税收的对数之和，
∑t2为历史参考数据中年份序号的平方和，
n
为待预测年份的年份序号
。...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄斌，
申请(专利权)人：南京税捷信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：