數據挖掘在稅收收入預測中的應用研究.pdf

1、數據挖掘是涉及數據庫、統(tǒng)計學等學科的一門有著廣闊應用前景的研究領域，對其理論進行研究并將其與實際應用相結合，有著十分重要的理論價值和現實意義。數據挖掘技術作為一種有效的方法，可以對稅務部門在各個業(yè)務環(huán)節(jié)積累下來的歷史數據進行深度挖掘，并將其轉化為有用的信息，為稅收的管理者和決策者提供更為有效的參考依據。 近年來，我國國稅系統(tǒng)的信息化建設有了長足的發(fā)展，特別是2002年推行“中國稅收征管信息系統(tǒng)”(CTAIS)以來，積累了大量的稅

2、收業(yè)務數據。目前這些數據僅廣泛應用于日常管理業(yè)務的查詢，并未進行深層次的利用，造成了數據資源的浪費。對是稅務部門的一項重要工作，它決定著稅收計劃的制定。針對目前稅收計劃的制定仍主要以基數乘以預計增長率這一簡單方法進行的現狀，要求盡快建立起一套科學的稅收收入預測體系，從而掌握組織收入的主動性，保證各項稅收工作的順利進行。因此，如何利用好數據挖掘及統(tǒng)計學的方法，科學地進行稅收預測工作，對于稅務部門來說，具有非常重要的意義。 本文對數

3、據挖掘、統(tǒng)計學和稅收收入預測的相關知識進行了介紹，將數據挖掘應用于稅收收入預測中，使用回歸和滾動預測方法建立稅收收入預測模型，實現了對2007年年度收入和分月收入的預測；并對各預測模型進行了實驗結果的對比分析，指出滾動預測方法較回歸預測方法能更好地進行稅收收入分月預測，從而更好地指導稅收計劃的制定與完成。 本文的主要工作是對西安市碑林區(qū)國稅征管系統(tǒng)中的征收數據進行挖掘分析，建立回歸和滾動預測模型，為科學地進行區(qū)縣級國稅部門稅收收