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多模型组合预测技术在渭南地税中的应用
  • ISSN号:1009-6124
  • 期刊名称:《系统科学与复杂性学报:英文版》
  • 时间:0
  • 分类:F224[经济管理—国民经济] C931.6[经济管理—管理学;社会学]
  • 作者机构:[1]上海理工大学管理学院,上海200093, [2]西安理工大学管理学院,陕西西安710048
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70371070);上海市重点学科建设资助项目(T0502)
中文摘要:

税收是国家发展的动力,民生提高的根本。通过建立合理模型,对相关经济变量进行了分析检验,进而提供未来税收的预测信息。基于渭南地税实际数据,通过建立一元回归、多元回归、曲线拟合、时序模型及神经网络的多预测模型,在分层单项模型基础上,定性定量相结合,建立组合预测模型,分配权重综合预测,克服了单一模型的局限性,进行了有效的实证研究。

英文摘要:

Revenue is the driving force of national development and the foundation of peoples' livelihood. This paper analyses the correlation of economic variables and establishes reasonable models to provide further tax forecast information. Based on the actual data of Weinan Tax Bureau,we establish multi-model featuring on single element regression,multi-element regression,curve simulating model,time series model and the NN forecast non-linear forecasting. Then we sets up a forecast model allocating weight coefficient to overcome the limitations of a single model and make an effective empirical study.

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期刊信息
  • 《系统科学与复杂性学报:英文版》
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院系统科学研究所
  • 主编:
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100080
  • 邮箱:
  • 电话:010-62541831 62541834
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-6124
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4543/O1
  • 邮发代号:82-545
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库
  • 被引量:125