领导对你应用年初税收数据建立预测模型。并以此预测出今年收入情况的

题目

领导对你应用年初税收数据建立预测模型。并以此预测出今年收入情况的工作很满意,认为有了预测数据的支持,对今年收入规模心里有了底。同时认为,这种理论与实际相结合的工作产生了实际应用的效果,非常有意义,建议你对此进行系统总结,为以后年度的税收收入预测工作奠定一个基础。请你根据利用年初税收数据建模预测制度税收收入的情况,系统总结这种预测模型的建模步骤和方法。

参考答案和解析
正确答案: (1)收集数据:历史年度税收收入数据和1、2、3各月的月份税收数据;
(2)求平均数:计算各年1、2月份税收数据的月平均数、1季度税收数据的月平均数;
(3)检验相关性:分别测算历年年度税收数据与1月数据、前两月月平均数据和一季度月平均数据的相关性;
(4)回归建模:在相关性较好(0.9以上)的情况下,分别用1月、前两月和一季度税收收入月平均数据与年度数据进行一元回归,建立模型;
(5)测算估值:应用所建模型测算历年的估值及浮动区间;
(6)拟合分析:将预测值与实际值进行拟合比较,测算统计偏差情况。
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相似问题和答案

第1题:

用计量经济学研究问题可分为以下四个阶段( )

A.确定科学的理论依据、建立模型、模型修定、模型应用
B.建立模型、估计参数、检验模型、经济预测
C.搜集数据、建立模型、估计参数、预测检验
D.建立模型、模型修定、结构分析、模型应用

答案:B
解析:

第2题:

由于近些年来我国的税收发展水平序列数据呈现出一种非线性关系,所以平均数预测法不适合用于税收收入的预测分析。你认为这种观点对吗?


正确答案: 这种观点表面看有一定理由,但没有认识数据特征的全部。虽然税收数列呈现非线性分布,但不排除通过一定的数据处理使一种新的数据序列呈现出线性关系。如税收数列呈现非线性表现,但不排除税负数列呈现线性关系的可能,在这种情况下可以加入其他参考变量,利用平均税负预测税收收入。

第3题:

( )是对风险诱因、风险指标和损失时间进行历史统计,形成相互关联的多元分布。随着相关因素发生变化,模型能预测出潜在损失及原因,并对未来环境进行分析。 A.随机模型 B.计量模型 C.资本模型 D.因果分析模型


正确答案:D
因果分析模型是对风险诱因、风险指标和损失时间进行历史统计,形成相互关联的多元分布。随着相关因素发生变化,模型能预测出潜在损失及原因,并对未来环境进行分析。

第4题:

用计量经济学研究问题可分为以下四个阶段()

  • A、确定科学的理论依据、建立模型、模型修定、模型应用
  • B、建立模型、估计参数、检验模型、经济预测
  • C、搜集数据、建立模型、估计参数、预测检验
  • D、建立模型、模型修定、结构分析、模型应用

正确答案:B

第5题:

重点税源数据库的应用主要服务于()。

  • A、税收收入的分析和预测
  • B、税收政策分析
  • C、税收征管
  • D、税务稽查

正确答案:A,B,C,D

第6题:

()是对风险诱因、风险指标和损失时间进行历史统计,形成相互关联的多元分布。随着相关因素发生变化,模型能预测出潜在损失及原因,并对未来环境进行分析。

A:计量模型
B:随机模型
C:资本模型
D:因果分析模型

答案:D
解析:
本题是对因果分析模型的考查。题干描述的是因果分析模型。

第7题:

建立税收分月滚动预测模型,其中的一个重要环节是制作税收收入的月分布经验曲线。经验曲线在于研究历史数据的分布规律和波动情况,所以有人建议制作月分布曲线,应用历史数据的时间越久远越好,数据量越多越好。你认为这种建议对吗?


正确答案: 对于这种建议不能完全认同。税收月分布曲线的走势除了受季节因素的影响,还会受征管、经济、政策等客观因素的影响,通常不会考虑应用太久远的数据总结规律,更多的情况下,近三年的数据更具有代表性。

第8题:

推断统计的内容包括()。

A:参数估计
B:数据测算
C:建立模型
D:假设检验
E:预测应用

答案:A,D
解析:
推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法,其内容包括参数估计和假设检验两大类。

第9题:

系统动力学模型是指应用系统动力学原理分析系统的结构、行为和因果关系,并模拟系统的动态变化,建立结构模型,在不同假设条件下进行计算机仿真运算,预测出各种情况下系统的动态行为。


正确答案:正确

第10题:

收入规划核算部门是税务机关内部主管组织税收收入、税款缴纳入库、税收分析预测、重点税源监控、税收会计统计核算和征管数据管理应用工作的综合职能部门。你认为这种表述是否正确?


正确答案: 这一表述近似正确,文字上一个微小的差异在于收入规划核算部门的数据管理应用局限于“税收”数据,而非“征管”数据。这种文字上的微小差异在实际工作中会涉及两者间口径和范围上很大的差异,应特别予以重视。

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