模糊软集合理论在税收组合预测中的应用

被引：14

作者：

孙智勇

刘星

机构：

[1] 重庆大学经济与工商管理学院

来源：

系统工程理论与实践 | 2011年 / 31卷 / 05期

关键词：

模糊软集合; 税收收入; 税制改革; 组合预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F812.42 [税收]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020203 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

结合模糊软集合理论建立税收收入的组合预测模型,根据税收收入的特点,代表性地选择了Elman回归神经网络模型、含政策虚拟变量的自回归模型、ARIMA(1,1,1)的时间序列模型、多因素SVM回归模型这四种模型作为组合预测中的单一模型,并以1980年到2008年的税收收入等相关数据为背景进行了说明和分析.结果表明该组合预测模型能有效减小预测误差,为税收工作实践提供了一个应用研究工具,并推广和丰富了软集合理论在税收经济模型研制中的实际应用.

引用

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页码：936 / 943

页数：8

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