税务研究 2019年 第10期 研究探索 Taxation Research

基于小波arma模型的增值税销项税额预测*

王静静 高山 崔玉卫 周平根 王静静 高山 崔玉卫 周平根 单位:三江学院商学院 南京中医药大学卫生经济管理学院,三江学院商学院 南京中医药大学卫生经济管理学院 上一篇 下一篇

内容提要:为了提高采用时间序列模型预测增值税销项税额的预测精度和可靠性,本文提出基于小波arma模型的预测方法。首先,选择合适的小波基和分解尺度,采用小波变换方法对非平稳离散的增值税销项税额时间序列进行消噪处理,在消除数据序列信号噪声的同时,使信号的特征信息更加明显;其次,对去噪信号序列进行差分处理,并利用单位根检测方法对差分序列进行平稳性校验,获得最佳平稳的预测序列;最后,根据预测序列的自相关序列、偏自相关序列对小波arma模型进行初步定阶,并对模型的适应性进行检验,得到增值税销项税额的最优小波arma模型。通过均方误差、均方根误差、预测误差等参数对模型和预测结果进行评价。结果表明:采用小波arma模型能够预测增值税销项税额,总体预测效果较好、精度较高,具有良好的应用价值,值得推广。

关键词:增值税 销项税额 税收预测 小波变换 ARMA 模型


为了提高采用时间序列模型预测增值税销项税额的预测精度和可靠性,本文提出基于小波arma模型的预测方法。首先,选择合适的小波基和分解尺度,采用小波变换方法对非平稳离散的增值税销项税额时间序列进行消噪处理,在消除数据序列信号噪声的同时,使信号的特征信息更加明显;其次,对去噪信号序列进行差分处理,并利用单位根检测方法对差分序列进行平稳性校验,获得最佳平稳的预测序列;最后,根据预测序列的自相关序列、偏自相关序列对小波arma模型进行初步定阶,并对模型的适应性进行检验,得到增值税销项税额的最优小波arma模型。通过均方误差、均方根误差、预测误差等参数对模型和预测结果进行评价。结果表明:采用小波arma模型能够预测增值税销项税额,总体预测效果较好、精度较高,具有良好的应用价值,值得推广。

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