%0 Journal Article
%T 模糊软集合理论在税收组合预测中的应用
%A 孙智勇
%A 刘星
%J 系统工程理论与实践
%D 2011
%I 
%X 结合模糊软集合理论建立税收收入的组合预测模型,根据税收收入的特点,代表性地选择了Elman回归神经网络模型、含政策虚拟变量的自回归模型、ARIMA(1,1,1)的时间序列模型、多因素SVM回归模型这四种模型作为组合预测中的单一模型,并以1980年到2008年的税收收入等相关数据为背景进行了说明和分析.结果表明该组合预测模型能有效减小预测误差,为税收工作实践提供了一个应用研究工具,并推广和丰富了软集合理论在税收经济模型研制中的实际应用.
%K 模糊软集合
%K 税收收入
%K 税制改革
%K 组合预测
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=962324E222C1AC1D&jid=1D057D9E7CAD6BEE9FA97306E08E48D3&aid=128D5ABF53EBF9824B4BF5852CF2F4CB&yid=9377ED8094509821&vid=4AD960B5AD2D111A&iid=94C357A881DFC066&sid=66973F362693F62B&eid=E4D705EE6D9DC112&journal_id=1000-6788&journal_name=系统工程理论与实践&referenced_num=0&reference_num=19