r語(yǔ)言課程設(shè)計(jì)--個(gè)人所得稅回歸分析

1、<p><b>　　成績(jī)：</b></p><p><b>　　統(tǒng)計(jì)計(jì)算與軟件</b></p><p><b>　　期末大作業(yè)</b></p><p>　大作業(yè)題目：</p><p>　任課老師： </p><p>　姓 名： </

2、p><p>　學(xué) 號(hào)： </p><p>　班 級(jí)：</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　在納稅單位的選擇上，有家庭和個(gè)人兩種選擇方法，選擇不同的納稅單位會(huì)對(duì)國(guó)家財(cái)政收入、納稅人稅負(fù)造成不同影響。目前我國(guó)個(gè)人所得稅制以個(gè)人為納稅單位，按其收入類別進(jìn)行劃分，在進(jìn)行合理扣除后乘以相應(yīng)稅率計(jì)征

3、。而在國(guó)外，一些國(guó)家允許將家庭作為個(gè)人所得稅的納稅單位，具有一定的借鑒意義。本文結(jié)合我國(guó)國(guó)情，探索個(gè)人所得稅的影響因素。當(dāng)前，我國(guó)個(gè)人所得稅的納稅單位為個(gè)人，針對(duì)不同類型的收入分別采用統(tǒng)一的扣除標(biāo)準(zhǔn)和稅率，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們的收入水平也隨之不斷提升。在現(xiàn)行的個(gè)人所得稅制度下，個(gè)人作為納稅義務(wù)主體，必須按照相關(guān)稅法對(duì)個(gè)人收入繳納所得稅，這就導(dǎo)致個(gè)人獲取的實(shí)際收入會(huì)有所減少。</p><p>　　關(guān)鍵詞：個(gè)

4、人所得稅；回歸分析；聚類分析；時(shí)間序列分析</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　There are two ways to choose tax paying units: family and individual. Different tax units will have different effects on natio

5、nal fiscal revenue and taxpayer's tax burden.At present, the individual income tax system of our country takes the individual as the tax unit, divides it according to its income category, and multiplies the tax rate

6、by the corresponding tax rate after the reasonable deduction.In foreign countries, some countries allow the family to be the individual income tax unit, which</p><p>　　Key words: personal income tax; regress

7、ion analysis; cluster analysis; time series analysis</p><p><b>　　一.數(shù)據(jù)預(yù)處理</b></p><p>　　首先，將個(gè)人所得稅收表保存為CSV（逗號(hào)分隔）格式，之后用函數(shù)將數(shù)據(jù)讀入到R的內(nèi)存中。為了方便之后的操作，對(duì)各列進(jìn)行命名，其中NY代表年度時(shí)間，CSJMNRJKZPSR，CZDWZGNPJGZ

8、，CZJMCXCKYE，DQSCZZ，DECYZJZ，CZFSYDWCYRYS，DFCZSR，GRSDS，YBYSSR，ZFXJJSR分別代表城市居民年人均可支配收入、城鎮(zhèn)單位職工年平均工資、城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄存款余額、地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位從業(yè)人員數(shù)、地方財(cái)政收入、個(gè)人所得稅、一般預(yù)算收入、政府性基金收入。同時(shí)給出各類別下的樣本量個(gè)數(shù)。從原始數(shù)據(jù)中可知樣本量為16，不是很多，如果再進(jìn)行分塊，可能由于樣本量的限制無(wú)法得到

9、最好的結(jié)果，因此，下文中的訓(xùn)練集和測(cè)試集均選用原始數(shù)據(jù)來(lái)充當(dāng)。 </p><p>　　二.建模應(yīng)用：財(cái)政收入的數(shù)據(jù)分析</p><p>　　2.1分類與預(yù)測(cè)：回歸分析</p><p>　　回歸分析是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量之間的關(guān)系。這種技術(shù)通常用于預(yù)測(cè)分析以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。本次運(yùn)用了lm函數(shù)進(jìn)行回歸建模。</p>

10、<p>　　Multiple R-squared和Adjusted R-squared這兩個(gè)值，常被叫做“擬合優(yōu)度”和“修正擬合優(yōu)度”，是指回歸方程對(duì)樣本的擬合程度，越接近“1”，擬合程度越高。顯然，這個(gè)回歸模型的擬合優(yōu)度為0.9764，擬合程度一般。而標(biāo)準(zhǔn)化殘差則可以認(rèn)為是模型用城市居民年人均可支配收入、城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位從業(yè)人員數(shù)、城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄存款余額、地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、地方財(cái)政收入、政府性基金收入預(yù)測(cè)個(gè)人所得

11、稅的平均誤差。各個(gè)變量的P值都大于0.05，即各個(gè)變量都顯著不為零。</p><p><b>　　圖 1</b></p><p>　　圖1為模型的回歸診斷圖。左上圖是殘差對(duì)擬合值做圖，顯然殘差值與擬合值就沒(méi)有任何系統(tǒng)關(guān)系，即因變量與自變量存在相關(guān)關(guān)系；右上圖為殘差QQ圖，用以觀察殘差是否符合正態(tài)分布，顯然圖上的點(diǎn)基本都落在呈45°的直線上，即殘差滿足正態(tài)分布

12、；左下圖是標(biāo)準(zhǔn)化殘差對(duì)擬合值，用于判斷模型殘差是否等同方差，圖上的點(diǎn)呈隨機(jī)分布狀態(tài)，故模型殘差滿足同方差假設(shè)；右下圖是殘差與杠桿圖。</p><p><b>　　2.2聚類分析：</b></p><p>　　2.2.1 層次聚類算法</p><p><b>　　圖 2</b></p><p>　　從

13、圖2可以看出，在聚類樹的最下端，每個(gè)樣本獨(dú)自為一類，越往上，一條分支里的樣本多，直至所有的樣本聚為一類。</p><p>　　2.2.2其他聚類分析函數(shù)</p><p>　?。ň垲惛怕史植迹﹫D 3</p><p><b>　?。ň垲惤Y(jié)果）圖 4</b></p><p><b>　　三.時(shí)間序列分析</b&

14、gt;</p><p>　　3.1導(dǎo)入時(shí)間序列對(duì)象</p><p>　　3.2繪制原始時(shí)間序列圖</p><p><b>　　圖 5</b></p><p>　　由圖5可見(jiàn)原始時(shí)間序列圖呈單調(diào)遞增趨勢(shì)。</p><p>　　3.3時(shí)間序列檢驗(yàn)分析</p><p>　　>

15、; #對(duì)序列做自相關(guān)檢驗(yàn)</p><p>　　> acf(sales_time,lag.max = 35)</p><p>　　> #對(duì)序列做偏自相關(guān)檢驗(yàn)</p><p>　　> pacf(sales_time,lag.max = 35)</p><p>　　> #對(duì)序列做單位根檢驗(yàn)</p><p&

16、gt;　　> unitrootTest(sales_time)</p><p>　　Error in unitrootTest(sales_time) : </p><p>　　could not find function "unitrootTest"</p><p>　　> #對(duì)序列做白噪聲檢驗(yàn)</p><p&

17、gt;　　> Box.test(sales_time,lag=1,type = "Ljung-Box")</p><p>　　Box-Ljung test</p><p>　　data: sales_time</p><p>　　X-squared = 11.082, df = 1, p-value = 0.0008715</p&g

18、t;<p><b>　　圖 6</b></p><p><b>　　圖 7</b></p><p>　　由對(duì)時(shí)間序列的檢驗(yàn)分析會(huì)指出序列的自相關(guān)圖，可以看出延遲2階后自相關(guān)系數(shù)都在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)，但時(shí)序圖有明顯遞增趨勢(shì)，且由白噪聲檢驗(yàn)P值=0.0008較小，所以該序列可以認(rèn)為是非平穩(wěn)的非純隨機(jī)序列。所以可以認(rèn)為個(gè)人所得稅與時(shí)間的變化相

19、關(guān)關(guān)系影響不大。</p><p>　　3.4 ARIMA建模分析</p><p>　　3.4.1對(duì)序列一階段差分后繪制時(shí)序圖與偏自相關(guān)圖、自相關(guān)圖。</p><p><b>　　圖 8</b></p><p><b>　　圖 9</b></p><p><b>　　

20、圖 10</b></p><p>　　結(jié)果顯示，一階差分后的序列時(shí)序圖仍然有較明顯的遞增趨勢(shì)，自相關(guān)圖10階后結(jié)尾，偏自相關(guān)圖呈拖尾性，所以可以考慮用ARIMA（0，1，1）模型擬合。</p><p>　　3.4.2白噪聲檢驗(yàn)</p><p>　　valu=0.5667>0.05，說(shuō)明殘差為白噪聲序列，所以該模型通過(guò)白噪聲檢驗(yàn)。</p>

21、<p><b>　　四.研究結(jié)論</b></p><p>　　本文旨在分析個(gè)人所得稅的影響因素，主要運(yùn)用了回歸分析與時(shí)間序列分析的方法，又通過(guò)分析相關(guān)數(shù)據(jù)圖，研究出個(gè)人所得稅受影響的情況。分別找到了影響幾種稅收的主要因素。城市居民年人均可支配收入、城鎮(zhèn)單位職工年平均工資、城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄存款余額、地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)非私營(yíng)單位從業(yè)人員數(shù)、地方財(cái)政收入、一般預(yù)算收入、政