基于组合模型的黑龙江省税收收入预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究综述 | 第9-15页 |
| ·组合预测方法概述 | 第9-10页 |
| ·税收收入预测的研究成果 | 第10-14页 |
| ·税收收入预测研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文思路和主要内容 | 第15-17页 |
| ·本文的研究方法及内容 | 第15-16页 |
| ·文章结构 | 第16-17页 |
| 第2章 黑龙江省税收收入逐步回归预测模型及应用 | 第17-29页 |
| ·理论背景分析 | 第17-18页 |
| ·多元回归预测模型 | 第18-23页 |
| ·回归方程自变量的选择 | 第19-20页 |
| ·回归方程的估计 | 第20-21页 |
| ·回归方程的检验 | 第21-23页 |
| ·回归方程的适用性 | 第23页 |
| ·逐步回归预测模型的实现 | 第23-27页 |
| ·数据来源及整理 | 第23-24页 |
| ·引入新变量的原则 | 第24页 |
| ·逐步回归 | 第24-26页 |
| ·模型检验 | 第26-27页 |
| ·模型应用 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 黑龙江省税收收入BP神经网络模型及应用 | 第29-38页 |
| ·理论背景分析 | 第29-31页 |
| ·神经网络结构 | 第29-30页 |
| ·神经网络的工作原理 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络模型概述 | 第31-34页 |
| ·BP神经网络结构及神经元模型 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络学习过程及公式推导 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络的适用性 | 第33-34页 |
| ·BP神经网络模型的实现 | 第34-36页 |
| ·数据的选择和预处理 | 第34页 |
| ·BP神经网络的建立 | 第34-36页 |
| ·模型应用 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 黑龙江省税收收入组合预测模型及应用 | 第38-45页 |
| ·单项预测模型及误差分析 | 第38-40页 |
| ·单一模型的选择 | 第38页 |
| ·单一模型的误差分析 | 第38-40页 |
| ·黑龙江省税收收入的组合预测模型及应用 | 第40-41页 |
| ·结果分析及建议 | 第41-44页 |
| ·结果分析 | 第41-42页 |
| ·政策建议 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 个人简历 | 第51页 |
