基于数据挖掘的零散税收预测研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 导论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究的背景、目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 数据挖掘研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 我国个体零散税收现状 | 第12页 |
| 1.2.3 税收征管管理信息化现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第14-15页 |
| 1.4 研究方法及拟解决的关键问题 | 第15-16页 |
| 第2章 数据挖掘相关理论 | 第16-21页 |
| 2.1 数据挖掘基本概念 | 第16页 |
| 2.2 数据挖掘的特点 | 第16-17页 |
| 2.3 预测型知识挖掘 | 第17-18页 |
| 2.4 税收数据挖掘的目标及流程 | 第18-21页 |
| 2.4.1 税收数据挖掘的目标 | 第18-19页 |
| 2.4.2 税收数据挖掘的流程 | 第19-21页 |
| 第3章 零散税收分析指标研究 | 第21-31页 |
| 3.1 零散税收特点及流程 | 第21-26页 |
| 3.1.1 零散税收组成 | 第21页 |
| 3.1.2 零散税收特征 | 第21-24页 |
| 3.1.3 零散户申报流程 | 第24-26页 |
| 3.2 指标体系度量目标 | 第26-27页 |
| 3.3 指标体系的构建 | 第27-31页 |
| 3.3.1 构建指标体系的原则和思路 | 第27页 |
| 3.3.2 零散税收分析指标 | 第27-31页 |
| 第4章 零散税收收入预测模型的构建 | 第31-46页 |
| 4.1 基本步骤 | 第31页 |
| 4.2 样本的选取和预处理 | 第31-35页 |
| 4.2.1 数据的异常值处理 | 第33-35页 |
| 4.2.2 数据的精简处理 | 第35页 |
| 4.3 算法的选择 | 第35-44页 |
| 4.3.1 回归分析法 | 第35-40页 |
| 4.3.2 时间序列分析法 | 第40-44页 |
| 4.4 预测模型的确定 | 第44-45页 |
| 4.5 模型的解释和评估 | 第45-46页 |
| 第5章 H局零散税收收入预测模型的实现 | 第46-77页 |
| 5.1 数据源 | 第46-48页 |
| 5.2 个体税收预测模型的实现 | 第48-62页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第48-52页 |
| 5.2.2 模型的建立与选择 | 第52-57页 |
| 5.2.3 个体工商户税收预测 | 第57-62页 |
| 5.3 自然人税收预测模型的实现 | 第62-75页 |
| 5.3.1 数据预处理 | 第62-67页 |
| 5.3.2 模型的建立 | 第67-72页 |
| 5.3.3 自然人税收预测 | 第72-75页 |
| 5.4 零散户税收预测模型的实现 | 第75-77页 |
| 第6章 全文总结与研究展望 | 第77-78页 |
| 6.1 全文总结 | 第77页 |
| 6.2 本文创新点 | 第77页 |
| 6.3 研究展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-80页 |
