%0 Journal Article
%T 模糊软集合理论在税收组合预测中的应用
%J 系统工程理论与实践
%P 936-943
%D 2011
%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.sysengi.com/CN/abstract/abstract107243.shtml