基于數據挖掘的零散稅收預測研究.pdf

1、目前，我國以及國際上的學者在稅收及數據挖掘領域方面的已有很多研究，數據挖掘在稅收領域方面應用也日漸廣泛。零散稅收是日常稅收的一部分，一般是指個體或者集體的臨時性經營，包括個人提供的勞務等帶來的稅收收入等。零散稅源單筆稅收較小的特點，使得其在過往的研究中并未得到重視，數據挖掘各類分析方法零散稅收方面的應用研究也十分少。但是，零散戶戶管數量大，一般占稅務局戶管數的百分之八十以上，且存在分布廣、規(guī)范性差的特點，需要耗費大量的人力物力來加強征管

2、，因此切實發(fā)揮信息化優(yōu)勢作用、科學利用歷史數據發(fā)現知識和規(guī)律，提高零散稅收的征管效率意義重大。
　　數據挖掘是一種知識被發(fā)現的應用方面技術，是從不完善的、相對模糊的、有干擾的、海量的、隨機的原始數據里，抽取實現并不知道、隱藏在內的、但具有可信性、有效的內容和信息的過程。預測型知識的挖掘指的是根據不同的數據源系統(tǒng)中或外來數據源中的已有數據，主要是歷史數據，運用一定的數據挖掘方法從中發(fā)現數據規(guī)律并由此預測數據趨勢的過程，其目的在于根據

3、已有數據的特征、趨勢挖掘判斷下一階段數據的走向。
　　本文的研究目的是利用數據挖掘方法建立較好的零散稅收預測模型。文章在對零散稅收、數據挖掘相關理論研究的基礎上，從零散稅收的流程、征管特點出發(fā)，分析了零散稅收與一般稅收的不同之處，構建了能夠支撐稅收預測分析的零散稅收分析指標體系。在指標體系的基礎上，對零散稅收預測建模擬采用的兩種分析方法進行研究比較，進一步提出了稅收預測模型建立的一般步驟。最后，根據H局的數據和信息，對預測模型進行

4、了實際運用。主要創(chuàng)新點:
　　1、將數據挖掘技術運用在零散稅收的預測分析中，并構建了零散稅收分析預測指標體系。國內暫時沒有將數據挖掘技術應用在零散稅收中的研究，本文在一般稅收分析體系的基礎上，根據零散稅收的經營、征管以及會計核算特點，建立了對零散稅收針對性較強的預測指標體系。
　　2、將零散稅收中的個體稅收與自然人稅收分開建模。指出了個體戶稅收與自然人稅收業(yè)務、數據特點與不同，根據各自的特征選擇最合適的模型，然后進行組合，得