数学模型在税收分析平台中的应用

论文摘要

税务系统应用计算机局域网技术来进行税收业务管理,积累了大量的税收业务管理数据。目前数据库中已经存储了海量数据,但对于这些历史数据,只是广泛应用于基本的查询,如何对数据进行深层次的应用,从中挖掘出对我们决策有帮助的知识,对领导的决策分析提供依据,是研究的重点课题。在税收领域运用数学模型进行税收分析,可以对大量业务数据的进行深度利用,对于税收计划编制和税收任务的完成,有很强的指导作用和决策参考价值。根据税收分析的基本内容和方法,在学习了数学建模的相关知识之后,本文推荐运用数理统计理论和方法,借助先进的统计分析工具,利用历史数据,建立税收分析数学模型,并提出了在税收分析领域中进行数学建模的总体指导思想及一般流程。税收趋势分析是税收分析的重要内容,科学的税收预测则是科学的税收计划的前提。本文在所提出的税收分析建模的一般步骤指导下,在回顾了国内外大量关于税收收入预测、时间序列分析方面研究成果的基础上,以贵阳市地方税务局税收趋势分析为例,借助于计算机软件工具SPSS (Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案),针对入库税收历史数据进行时间序列ARIMA模型预测的实证分析和研究,并在税收分析平台中运用.NET技术将SPSS数学模型分析功能集成,同时以图表灵活丰富的展示了数学模型分析结果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 选题的背景
• 1.2 选题的意义
• 1.3 文献回顾
• 1.4 本文的主要内容和组织结构
• 第二章 税收分析的基本内容和方法
• 2.1 税收分析的基本内容
• 2.2 税收分析的基本方法
• 第三章 数学模型相关知识介绍
• 3.1 数学模型概述
• 3.2 建立数学模型的一般步骤
• 第四章 税收分析中数学模型的建立
• 4.1 税收分析中建模步骤
• 4.2 税收分析中可应用的数学模型
• 4.3 税收分析中数学模型应用注意事项
• 第五章 利用时间序列模型进行税收预测实证研究
• 5.1 时间序列ARIMA模型简介
• 5.2 基于ARIMA模型的税收收入预测模型分析步骤
• 5.3 贵阳市地方税务局税收收入预测模型分析
• 第六章 时间序列模型在税收分析平台中的应用
• 6.1 税收分析平台概述
• 6.2 税收分析平台中数学模型应用模块层次结构
• 6.3 利用时间序列模型进行税收收入预测的实现
• 6.3.1 软件基础平台
• 6.3.2 贵阳市税收收入预测功能实现组成
• 6.3.3 数据库中表及存储过程的设计
• 6.3.4 税收收入预测的程序设计
• 6.3.5 税收收入预测的程序实现
• 6.3.6 界面效果展示
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 附录
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的项目
• 致谢