我国各项税收的回归分析与预测模型摘要总税收是衡量经济活动的一项综合指标。在追求税收总值增长的同时，国家也越来越重视税收结构的提高，因此总税收的趋势分析及其影响因素的分析显得尤为重要。本文选取税收总值、国内增值税、国内消费税等7项指标，运用相关分析和回归分析，对我国2000年至2015年税收总值的变化趋势及其影响因素进行分析。同时，运用趋势外推法和灰色预测法对我国未来三年的税收总值进行预测并比较，最后结合我国税收实际情况提出合理化的建议。该论文有图3幅，表10个，参考文献7篇。关键词：税收总值回归分析趋势预测灰色预测RegressionanalysisandpredictionmodelofthetaxinChinaAbstractTotaltaxisacomprehensivemeasureofeconomicactivity.Atthesametimeasthetotaltaxrevenuegrowth,thecountryispayingmoreandmoreattentiontotheimprovementofthetaxstructure,soitisveryimportanttoanalyzethetrendofthetotaltaxrevenueandanalyzetheinfluencingfactors.Thispaperselects7indicators,suchasthetotalvalueoftax,thedomesticvalue-addedtax,thedomesticconsumptiontax.Byusingcorrelationanalysisandregressionanalysis,thepaperanalyzesthechangetrendanditsinfluencingfactorsofChina'stotaltaxrevenuefrom2000to2015.Atthesametime,usingthetrendextrapolationandgreyforecastingmethodtoforecastandcomparethetotaltaxrevenueinthenextthreeyearsinchina.Finally,combinedwiththeactualsituationofChina'staxputforwardrationalizationproposals.Thereare3pictures,10tables,and7referencesinthispaper.KeyWords:TotaltaxRegressionanalysisTrendpredictionGrayprediction1引言各项税收是一个国家和地区财政收入的重要组成部分，是政府和国家实行经济宏观调控的重要工具。随着我国经济的快速发展，全国税收总值逐年增加，人们越来越关注税收对经济发展的影响。税收与经济发展有着相辅相成的关系，当两者彼此相适应的时候,税收就可以促进经济的增长。与此相反,当两者彼此不能适应的时候,税收就会阻碍经济的增长。所以，研究税收总值的影响因素对于发展经济非常重要，如果能对税收总值的变化趋势有一定的认识，将会为今后的税收值预测及经济发展战略制定提供较为科学的依据。本文收集了2000至2015年全国税收总值及国内增值税，企业所得税，个人所得税等6个可能影响因素的数据，运用相关分析、多元回归分析的方法，用Excel、SPSS、R软件对数据进行具体分析，并根据结果提出一些自己的看法。同时，本文还以年数据为单位，根据近15年的税收总值，发现税收总值有明显的增长趋势，在此基础上建立了灰色预测模型后，用残差进行检验。最后结合我国的实际情况对未来的税收总值做出预测。2相关分析在建立一个实际问题的分析模型时，我们需要根据所研究问题的目的，结合实际情况列出对因变量可能影响的一些因素作为自变量。当遗漏某些重要的变量时，回归方程的效果就会不好；如果考虑的变量过多时，可能会造成多重共线性等问题，影响回归方程的稳定性，所以需要确定出影响总税收的优劣因素。2.1理论知识偏相关系数可以度量个变量,,,…,之中任意两个变量的线性相关程度，这种相关程度是在固定其余个变量的影响下的线性关系。我们可以对任意个变量,,…,定义它们之间的偏相关系数。记(2-1)表示两个变量,的简单相关系数，则在固定,…,保持不变时，与之间的偏相关系数为：(2-2)其余变量间偏相关系数的定义以此类推，其中表示相关阵第行第列元素的代数余子式。2.2总税收及其影响变量的相关分析本文选取的数据来自2000年至2015年中国统计年鉴中全国各项税收的基本情况，原始数据见表2-1。表2-1税收总值及影响因素原始数据年份税收总值y国内增值税x1国内消费税x2营业税x3企业所得税x4个人所得税x5关税x6200012581.54553.2858.31868.8999.6659.6750.5200115301.45357.1930.02064.12630.9995.3840.5200217636.56178.41046.32450.33082.81211.8704.3200320017.37236.51182.32844.52919.51418.0923.1200424165.79017.91501.93582.03957.31737.11043.8200528778.510792.11633.84232...
