【摘 要】
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经济指标预测能对未来经济发展趋势进行分析。税收与经济发展具有良性互动关系,经济决定税收,税收又反作用于经济。因此利用税收数据进行宏观经济预测十分重要。本文在利用税收数据构建指标体系的基础上,建立了重抽样-逐步回归模型、混频数据抽样模型和组合模型来预测经济指标,主要内容有:第一,指标体系的构建和处理。本文依据税收大数据,从总体和代表性产业的角度构建目标指标,从微观企业的生产环节出发构建先行指标体系,
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经济指标预测能对未来经济发展趋势进行分析。税收与经济发展具有良性互动关系,经济决定税收,税收又反作用于经济。因此利用税收数据进行宏观经济预测十分重要。本文在利用税收数据构建指标体系的基础上,建立了重抽样-逐步回归模型、混频数据抽样模型和组合模型来预测经济指标,主要内容有:第一,指标体系的构建和处理。本文依据税收大数据,从总体和代表性产业的角度构建目标指标,从微观企业的生产环节出发构建先行指标体系,并进行了数据频率转换、缺失值插补、季节调整等处理,以最大限度反映税收大数据特征。第二,基于税收数据的重抽样-逐步回归模型及应用。针对税收数据多元的特点,本文构建了重抽样-逐步回归模型。首先对先行指标进行重抽样处理和逐步回归;然后构造指标重要性测度公式来筛选关键先行指标;最后利用关键先行指标进行再逐步回归,开展参数估计与预测。第三,基于税收数据的混频数据抽样模型及应用。针对税收数据存在数据混频现象,而将对应季度的三个月数值相加的数据频率转换会损失数据有效信息的问题,本文构建了可以处理不同频率数据的混频数据抽样模型。首先根据AIC准则选择最佳滞后阶数和最佳权重函数;然后构建模型并进行预测。第四,基于税收数据的组合模型及应用。为进一步优化模型预测效果,本文构建了组合模型。首先对重抽样-逐步回归、支持向量回归和GM（1,1）模型以时变权重构建基于同频数据的组合模型;然后以MIDAS模型和AR-MIDAS模型构建基于混频数据的组合模型。本文的主要贡献在于:（1）运用税收数据来预测经济指标,盘活了税收数据;（2）将重抽样方法与逐步回归模型相结合,构建了重抽样-逐步回归模型,为经济指标预测提供了新工具;（3）形成了从同频到混频到组合预测的经济指标预测体系。但是,本文尚未考虑在混频数据情形下进行先行指标的筛选。
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