税收预测模型的拟合与分析

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1、税收预测模型的拟合与分析摘要张伦俊.税收预测模型的拟合与分析.本文对1978年以来我国税收资料进行拟合分析,寻求最佳模型,提供决策参考。关键词:税收、模型、拟合、预测改革开放以来我国经济有了长足的发展,在经济发展的基础上,国家税收也呈显著上升趋势。1997年工商税收达到7548亿元,比改革开放初期的1978年增长了16倍。但是,税收占GDP的比重却从1978年的14.3%下降到11.0%。为改变这种状况,国家税务总局决定1998年起逐步实行税收计划与GDP直接挂钩,这一举措更加需要以科学的税收预测为依据。本文就如何建立税收模型作些讨论,供参考。Fittingandanalysisforfor

2、ecastingmodelofTaxZhangLunjun(Taxationcollage,yangzhouUniversity)AbstractThispapergivesthefittingandanalysisaboutdataoftaxsince1978,Jeeksoptimalmodelandprovidereferencefordecisionoftax.一、模型拟合以时间T为自变量的二次曲线模型:YC=639.882-669.950T+19.409T2(1)模型的有关指标:相关系数R=0.985,统计值F=251.994,剩余标准差SY=356.160。模型与时间平方成较大的正

3、比例关系,偏相关系数达0.864,T统计值达6.347。反映了税收随时间推移而迅速增长的态势,与税收持续高速增长的实际是相一致的。以GDP为自变量的线性回归模型:YC=582.353+0.0976GDP(2)有关指标:R=0.978,F=375.339,SY=410.026,方程线性显著。若将常数项的582亿元理解为受其它因素的综合影响,则税收收入约占GDP的9.67%。这个比例与近几年来税收占DGP的比重非常接近,不足的是剩余标准差比较大。以税收为自变量的自回归模型:YC=37.186+1.138Yt-1(3)其中Yt-1为后推一期的税收收入。有关指标:R=0.987,F=622.600,

4、SY=311.202。之所以后推一期,是考虑到过去的税收计划,往往都是在前一年的收入基础上增加某个百分比而“炮制”出来的。以时间为自变量的双指数模型:YC=357.845(1.199)t(1.001)t2(4)有关指标:R=0.981,F=208.447,SY=290.422。双指数曲线模型属于增长曲线一类,如果时间数列在t值比较大时,经济指标增长较快时,可配合双指数曲线为趋势模型。1993~1997年,我国工商税收增长速度分别为38.1%、26.6%、19.5%和17.2%。五年平均增长23.9%,是改革开放前税收增长速度的2.4倍,具有双指数曲线特点。拟合一试结果尚好,剩余标准差比前三个

5、模型都低。以上拟合的几个模型整体上均效果显著,但不足的是剩余标准差比较大。观察原始数据发现自1985年税收收入产生跳跃性增长,这是由于实行利改税等政策变动所引起。针对这一特点引入反映政策变化的虚拟变量对模型进行改进(设虚拟变量为V,85年前V=0.85年及其后V=1)。引入后多数模型拟合结果趋好,其中又以模型(2)、(4)较为理想。对(2)引入V得:YC=358.059+984.218V+0.088GDP(5)有关指标:R=0.989,F=5139.815,SY=80.042。与之前的模型(2)相比,F值增大了8倍,SY减少为原来的20%。偏相关系数RV=0.982,RGDP=0.998;统

6、计值TV=20.739,TGDP=67.242,均检验显著。对(4)引入V得:YC=484.893(1.912)V(1.068)t(1.002)t2(6)有关指标:R=0.996,F=719.912,SY=215.240。与之前的(2)式相比,F值增大了8倍,SY减少为原来的20%。偏相关系数RV=0.902,Rt=0.650,Rt2=0.518;TV=8.086,Tt=3.316,Tt2=2.344;均检验显著。模型的另一改进措施是引入其它经济变量,作多元线性回归。根据有关指标的意义及其与税收的关系,将社会消费品零售总额(TRS)、价格指数(GRPI)、职工工资总额(TW)、进出口贸易总额

7、(TIAE)、财政支出(TE)、固定资产投资总额(TIF)等十多项指标作自变量,进行多元回归拟合。经数次运行,逐个剔除影响较小的指标变量,最后保留四项指标,得线性方程:YC=-29.762+0.095GDP-0.405TW+0.432TE-895.853V(7)模型的整体效果:R=0.995,F=3148.947,SY=72.325。偏相关系数分别为RV=0.965,RGDP=0.725;RTW=-0.461

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