【摘 要】
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税收预测对财务预算和税收计划制定具有重要的意义。随着经济的快速发展,税务管理人员对税收预测精度和模型有效性提出了更高的要求。现有的税收预测模型主要用来验证模型的
【基金项目】
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秦皇岛市科学技术研究与发展计划(201701B008)
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税收预测对财务预算和税收计划制定具有重要的意义。随着经济的快速发展,税务管理人员对税收预测精度和模型有效性提出了更高的要求。现有的税收预测模型主要用来验证模型的可行性,即主要目标是提高预测精度,没有充分考虑模型的实用性问题。该文从模型的预测精度和实用性角度研究税收预测问题,建立了基于网格搜索法优化的支持向量机税收预测模型。文中应用GM(1,1)算法建立税收指标因子序列的预测模型,为税收预测模型提供更为全面的数据基础。对税收数据进行验证性实验结果表明,该方法预测精度提高了,绝对误差从6.9%降低到1.8%,
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