税收分析概述.pptx

税税 收收 分分 析析 概概 述述主要内容 税收进度分析 税收专题分析 税收预测分析一、税收进度分析一、税收进度分析 一般指月度、季度、年度的分析 包括当期和累计的税收情况分析 可以从分行业和分税种角度进行分析 个人认为其重点在于个人认为其重点在于： 一要归纳本期或者累计的收入运行特点 二要分析说明收入变化的主要增减收因素 （包括经济因素、征管因素、政策变动因素和一次性因素等等）可以参考财政部季度税收分析或者其他地区优秀分析。 三要指出收入运行中的问题或者今后的税收运行走势 四要提出建议或者是解决对策 县（区）级的税收分析工作 县（区）级的税务机关税收分析工作的主要职责包括三方面:一是贯彻上级税收分析工作要求；二是开展本地区经济税源分析调查；三是做好税收日常分析和专题分析，特别是做好本地区重点税源企业的税收微观分析。市局进度分析的一般框架市局进度分析的一般框架 一、收入概述（当月和累计） 二、运行特点（当月的和累计的特征，要抓住最突出的和最明显的特征来归纳） 三、主要增减收因素分析 四、分税种分析 五、分行业分析 六、重点税源情况介绍 七、下一阶段税收形势分析 八、存在问题 九、建议 有时还应包括欠税清理情况分析 当然各单位可以不要按照上述框架进行面面俱到的分析，可以就上述内容进行自由组合进行分析。比如省局的分析（行政系统中的信息刊物） 但是要突出重点，把问题和原因要讲清楚 文字要精练、规范、准确、不得夸张。不得夸张。 明确收入分析的对象，注意保密，文字内容要适当有所区别。 突出上级领导关注点。在日常分析中，常常是综合应用多种分析方法，根据具体需要而进行。目的就是将税收增减变动和趋势分析透彻，为领导决策提供正确的参谋作用。 建议突出结构性分析，把本期和累计的税收收入中最主要的增减变化原因解释清楚和完整。 包括：税种结构、地区结构、产业结构、行业结构、行业内部结构、税种的税目结构、企业性质结构、税收入库时期（上下半年、季度分布、申报期前和申报期后）等等。 加强征管效应征管效应和政策效应政策效应的分析应用 各种管征方法对税收增长的影响（如对12万元以上人员个税管征、房地产新的预警值标准实行的效果、所得税汇算清缴情况、土地增值税清算遇到的困难和效果、清欠、稽查查补等等手段），管征手段的执行应有具体的数据来体现效果，而不能只列出管征手段却没有对税收影响的数据，是无法体现管征水平的。二、税收专题分析二、税收专题分析 长期以来上级领导都十分重视税收专题分析 王军局长的长篇批示 省局的加强税收分析的四点意见 税收分析：分析什么？税收分析：分析什么？ 经济经济税源税源税基税基税收税收税款税款 参见省局的税收分析链条 税收分析：如何分析？税收分析：如何分析？ 指标体系指标体系方法工具方法工具文字表述文字表述(税收分析税收分析写作写作) 税收分析：为谁分析？税收分析：为谁分析？ 纵向（三个层面）：上级纵向（三个层面）：上级本级本级下级下级 横向（四个服务）：组织收入、加强征管、横向（四个服务）：组织收入、加强征管、税制改革、宏观经济调控税制改革、宏观经济调控 分析文章要求分析文章要求 言之有物：分析要有内容，不要干瘪的几句话简介后就结束 言之有据：分析要有依据，税收增减收因素要解释清楚 言之成理：分析要有合理性，税收增减变化的原因要合理，说的通。确定分析主题分析主题要明确涵盖内容要清晰避免大、空选题提炼分析论点 观点鲜明 重点突出 思路清晰 结构完整 反复修改提炼分析论点 分析报告主题的获得和确立，有一个艰苦的提炼过程（三种境界)：庭院深深深几许？初相遇时，看不明白有暗香盈袖有很多值得回味、思索的点点滴滴众里寻她千百度，蓦然回首，灯火阑珊处找到最中意的提炼分析论点 准确。主题应具有客观性，是全部材料的准确概括。鲁迅说：“选材要严，开掘要深”。所谓深，就是吃透事物，抓住本质。主题的深刻程度，是和作者对事物的认识成正比的，是对事物内部规律性的深刻认识，是思想的升华。提炼分析论点 鲜明。坦率直言，赞成什么，反对什么，观点鲜明，态度明朗，旗帜鲜明，切不可莫棱两可，含糊不清，不知所云。甲：乙：你到底想说什么？提炼分析论点 集中。要把同主题有关，并能有力地说明、烘托、突出主题的材料留下，把一些枝节的、次要的材料去掉。留下的材料具有“向心力”，游离于主题之外的多余材料，决不可有。注重研究分析分析论据充分占有大量数据、资料、信息科学运用分析方法各种统计分析方法、案头分析言之有物，内容丰富避免牵强附会、强词夺理注重研究分析 不能只有论断，没有分析。有的分析文章中全是“我认为”等等主观论断，而没有真正意义上的分析。 分析所要解决的问题：提出的观点是否正确？现象是什么？根源是什么？如何正确认识和判断？对于问题和薄弱环节，应该怎么办？ 如：当两个地区的税负都一样时，我们能不能认为这两个地区的征收效能相同？ 当我们知道两个地区同一行业税负的离散系数时，能不能判断两个地区的税负谁高谁低？孰优孰劣？注重研究分析 分析就是把事物、现象、概念等划分为成简单的部分，找出它的本质、属性或因素。新华字典 采用一定的方法手段对需要解释或解决的问题进行阐述和说明，找到问题的根源，或现象的本质，以及寻求解决问题的办法和途径的过程就是分析。 分析就像一道数学证明题：已知求证。“已知”就是税收经济的各种表现；“求证”就是领想了解和掌握的问题。“已知”有表象的也有需要加工整理的后才知道的“已知”，就像几何证明题中需要添加的辅助线；而求证的问题则需要观察和思考，领导最想知道的是什么？担心什么？有什么要提醒？因此一定要有大局意识、政治意识、责任意识。注重研究分析 领导关心的问题主要有五种：“追踪型”：即重大部署后，收集、反映各级、各部门的贯彻落实情况。如2012年营改增后实施效应，反映在税额、税负等各个方面的情况。“经验型”：即各级、各部门在“上情”和“下情”的结合上取得新突破。如“四位一体”良性互动机制建立对组织收入工作产生的影响。注重研究分析 “拾遗补缺型”：领导集中考虑某些重要问题时，适当向领导提供其他方面的分析情况。如对贵州省纳税能力、征收率初步测算结果。 “超前型”：在某项决策活动之前，开展相关分析，为领导决策提供依据。如对贵州省税源现状和发展趋势的分析，提出税源建设的思路。注重研究分析“逆向型”：即报忧的信息，可以使领导收到“兼听”之效。如2013年市局进行的房地产税收依存度的专项调查。 总之，用“适时对路”的标准衡量，大体有四种情况：一种是“以产定销”，不问需要，有什么提供什么；一种是“等客上门”，领导找上门来再提供；一种是“以销定产”，针对领导需要主动提供，走在领导决策的前头；还有一种是“引导消费”，有些潜伏的经济社会问题，领导可能还未察觉，通过分析，向领导报警。基层单位税收经济分析的重点 税负分析 弹性分析 经济税源之间的关联分析 税收预测分析重视收集、整理第一手资料 原始数据、信息资料的收集整理 对原始数据的加工整理、开发利用（统计分组、设计统计分析表、计算分析指标、产生分析结果、图表） 熟练掌握统计整理、加工的方法、手段，运用计算机对数据进行加工处理，生产出附加值高、信息量大的数据、信息善于运用材料 材料服从于观点，服务于分析 慧眼识珠，去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里 善于从个别到普遍、从特殊到一般，寻找规律 勇于删除如何进行分析 去粗取精：就是对材料要进行选择，去掉那些粗燥偶然的成分，选取那些能代表、能说明事物面貌、特征的精华材料。即选材的“典型性”。 去伪存真：就是对材料先行进行鉴别，分清真伪，去掉假的，保存真的。即选材的“真实性”。 由此及彼：就是通过相近事物的外部联系，在比较中由“已知”事物去探寻“未知”事物。即思维的“联想性”。 由表及里：就是通过现象看本质，把握事物的内在联系。即思维得“深入性”。 通过分析，完成由物质到精神、由感性到理性的认识飞跃。如何进行分析 纵观全局：不能“以管窥豹”、甚至盲人摸象，只见树木，不见森林。 善于归纳：从一般到个别，从特殊到一般，梳理归纳，绘出带有鲜明特征的“脸谱图”。 砍掉细致末节：突出个性、特征。结构紧凑 内容完整开门见山，直奔主题观点、论据、结论一致内容完整有话则长，无话则短，避免重复特点突出视角有新意，立意有高点侧重不同，详略得当避免一叶障目，忽略对整体的观察、研究良好文风 干净利罗，准确精炼 明白、通畅 内容深刻、见解独到 “味道”要足，学问深度、思想深度统一 文如其人驾驭文字 语言准确：一要符合事实，符合真理；二要符合语法，合乎逻辑；三要恰如其分地表达思想内容，把握好分寸。如，对发展变化选用合适的形容词：“迅速增长”、“显著增长”、“大幅度增长”、“较快增长”、“有所增长”、“基本持平”，究竟用什么词要同有关数据联系起来；同样说明增长情况，“增幅”、“增速”、“增长”到底选哪一个，也要结合分析所要表达的内容。驾驭文字 如“改革开放以来，涉外税收增长一万多倍”，乍看，吓人一跳，耸人听闻。改为“改革开放以来，涉外税收从无到有，从1978年的*发展到*年的*”就贴切得多。 如：人民日报报导：1979-1981年三年间，我国政府共用1400亿元改善人民生活，美联社转发时，改为“中国政府把财政收入的31%用于改善人民生活”。一个国家把近三分之一的财政收入用于改善人民生活意味着什么，如果只讲1400亿人民币，读者就很难理解它有多大价值。深 黑格尔说：“深”有两种：一种是的确有很深刻的东西，一种是什么东西都没有，以艰深来文饰其文字的简陋。 真正的好文章是能让人明白的文章。这是很高的境界，这就是炉火纯青。三、税收预测分析 我主要围绕市局2013年度的税收预测专题调研进行说明 介绍市局开展税收预测的主要方法，供大家参考，希望能对大家有所帮助（一）定性分析方法（一）定性分析方法定性预测是对未来税收收入的发展方向和发展趋势所作的一种描述，也就是对未来的税收收入状态提供可能变动的方向而非数量的大小所作出的预测。它带有一定的经验成分，平常多用调查研究的方式进行。1、分税种的增幅预测、分行业的增幅预测、分税种的增幅预测、分行业的增幅预测我局主要采取调查研究和重点税源监控的分析为基础。 分税种预测根据各单位税管员对所管理企业特别是重点税源企业监控的调查数据，根据上述调查数据分析根据上述调查数据分析主体税种（如营业税、企业所得税、个人所得税、土地增值税等）的变动趋势，根据汇总数据并综合考虑税收政策变动（如营改增、新个人所得税法等）和上年同期一次性收入的影和上年同期一次性收入的影响对下一期的税收收入的增幅进行短期预测。响对下一期的税收收入的增幅进行短期预测。我们认为一般来说，除非有特殊的因素，流转税的税收增幅总体将保持一个较为稳定的增幅；所得税的增幅总体与利润和劳动报酬的增幅相一致。同时考虑基数问题上、下半年的各个税种增幅将较为平衡。分行业看，营业税的主要行业的增幅将和相关经济指标的增幅一致。2、上下半年比重分析方法、上下半年比重分析方法 每半年结束时，对下半年的预测将对全年的税收计划工作有重要的指导意义。从经验判断，各个年度的上、下半年的税收收入比重较为一致。我们可以依据最近几年的上、下半年税收的平均比重粗略估算下半年税收数据：表一、表一、2006-2011年福州市税收上下半年比年福州市税收上下半年比重情况重情况上半年下半年上半年比重下半年比重2006年46122941157952.84%47.16%2007年58273550726053.46%46.54%2008年70985355494056.12%43.88%2009年74640481660247.75%52.25%2010年113427896908053.93%46.07%2011年1604769120977357.02%42.98%2012年1636123142090853.52%46.48%图一、上、下半年比重预测图一、上、下半年比重预测2012年年税收图税收图我们将全市2006-2011年上、下半年税收（含耕契税）比重求出如图一，可见这六年间上半年平均比重为53.52%，下半年平均比重为46.48%。2012年上半年税收入库163.61亿元，按照这种平均比例换算，2012年下半年预计入库142.1亿元，预计增长17.46%，全年税全年税收预计完成收预计完成305.73亿元，增长亿元，增长8.62%（2012年实际入库数为年实际入库数为310.15亿元，增长亿元，增长10.2%，预测准确率为预测准确率为98.57%，误差率为，误差率为1.42%）。）。3、税收负担和弹性预测分析、税收负担和弹性预测分析 近年来各地区对宏观税负和税收弹性都相当重视，把宏观税负作为检验该地区税收征管情况好坏的一个重要指标，把税收弹性作为检验该地区税收增长与地区经济发展是否协调的标志，根据这两个指标表现出来特殊性，通过时间序列平均增长的原理运用，可以用这两个指标进行简单的税收收入预测。表二、表二、2008-2012年（含耕契税）税年（含耕契税）税收负担和弹性收负担和弹性福州GDP税收税收负担GDP增速名义GDP增幅税收增速税收弹性名义税收弹性20082355.67138.065.8613.7016.0816.081.171.0020092604.04158.396.0813.0010.5414.721.131.4020103123.41210.346.7314.2019.9432.802.311.6420113736.38281.457.5313.0019.6333.812.601.7220124218.29310.157.3512.1012.9010.200.840.79 为了预测2013年税收，以2012年市统计局初步核算GDP数4218.29亿元为基数，按照政府工作报告预计2013年的GDP增幅11.5%来计算，2013年全市GDP预计为4703.29亿元。分税制以来税收负担有上升趋势，近年来平均每年上升0.3725个百分点，以2012年GDP税收负担率7.35%为基数，预计2013年税收负担率约7.725%，在不考虑GDP偏差、财政任务安排、物价变动、特殊因素等影响，则则2013年税收总量约为年税收总量约为363.3亿元，增长亿元，增长17.14%。这种方法要依据准确的经济指标核算且忽略了物价因素，其预测准确率有待于进一步提高。 税收收入对经济增长的弹性，是按当年价计算的，所以在计算时，必须采用GDP现价增长率来预测税收收入增长率。按照现价计算的全市近五年平均税收弹性为1.31，GDP平均增幅为15.67%，按照弹性定义2013年全市税收增幅预年全市税收增幅预计为计为20.53%，总量约，总量约373.83亿元。亿元。（二）定量预测方法（二）定量预测方法 定量预测是根据已掌握的有关数据资料，运用统计方法和数学模型，揭示有关变量之间的规律性联系，来研究、推断未来税收收入发展水平。定量预测应用数学模型反映经济中的数量关系已成为当今经济研究最显著特点之一，而预测正是一种典型的定量分析。运用各种数学和统计方法对税收经济活动进行定量分析和预测，才能提出科学合理的数量界限，做出比较正确的定性结论，进而指导税收实践。 我局的税收收入的定量预测依据主要有两种方法：一种是建立税收和相关经济指标的回归模型进行预测，一种是依据历史税收数据的内在规律性进行预测。现分别介绍如下：1、年度税收预测方法、年度税收预测方法 多元线性回归模型多元线性回归模型 由于税收与经济的关系，对税收收入起决定性因素的是经济因素，同时税收政策和税收征管水平也影响税收收入，但不是主要因素，主要因素还是税源。因此我们可以利用各项经济指标与税收关系建立回归模型，并对下个年度的税收收入作一个分析和预测。表三、表三、1995-2012年福州市地税收入年福州市地税收入相关经济数据相关经济数据福州GDP税收CPI第一产业第二产业第三产业1995464.1413.07118.298.52167.19198.441996575.5816.44107.4110.89220.53244.161997687.3324.63102.3120.99267.46298.881998776.6627.3999.6128.55317.29331.821999827.3830.7799.1134.84348.04344.52000876.3931.83101.7135.18378.89362.322001943.2336.7599132.64409.43401.1720021011.6941.6899.1136.03449.69425.9820031162.1349.00100.8143.7549469.4320041335.2160.74104.5163.16638.57533.4820051491.4070.33102.6174.78670.8645.8320061686.9387.28101.1176.14721.05789.7420072029.27108.99104.4204.24847.42977.6220082355.67126.48104.4236.49977.31141.8820092604.04144.0499.22421108.181253.8620103123.41184.94103.2282.721401.921438.7620113736.38248.21104.8325.091711.121700.120124218.29286.45102.2367.641916.991933.65 我们以福州市1995-2011年的GDP和物价指数统计数据作为税基变量，预测2012年的税收收入（不含耕契税）。从下图看，我市的税收和GDP数据在2003年起斜率有一个明显变化，在EVIEWS7.1软件中利用邹转折点检验，增设2003年时间虚拟变量，建立多元线性回归方程如下：地税税收=91.0550.074GDP0.601CPI 10.715D2003t值 (3.18) (36.29) (2.18) (-2.85) adj R2=0.9941 F = 907.0762 DW = 1.3968 其中：D2003= 2003 tif , 12003 tif , 0图二、图二、1995-2011年福州市税收和年福州市税收和GDP的走势的走势根据政府工作报告中的2012年GDP预计增幅12%和物价指数4%目标计算，2012年全市GDP应为4184.75亿元，代入上述方程，2012年地税收入（不含耕契两税）预计达到年地税收入（不含耕契两税）预计达到270.41亿元，预计增长亿元，预计增长8.94%。（2012年实际入库数为年实际入库数为286.45亿元，增长亿元，增长15.41%，预测准确率为，预测准确率为94.40%，误差率为，误差率为5.60%）。）。这种方法要依据准确的经济指标核算且忽略了物价因素，其预测准确率有待于进一步提高。事实上，我们如果用2012年的实际值（即GDP的初步核算数4218.29亿元和CPI核算数102.2）代入上述方程，可以得到税收预测值可以得到税收预测值271.85亿元，则其预测准确率为亿元，则其预测准确率为94.90%，误差率为，误差率为5.1%。但另一方面，如果数据更新到2012年，则方程的系数也将变化以适应样本数据变化。若建立地税收入与GDP双对数模型（即弹性的回归模型），剔除不显著的时间虚拟变量后，回归结果如下：ln(地税收入)=6.0031.401 ln(GDP) t值 (-46.96) (78.55) adj R2=0.9974 F =6169.43 DW = 1.747若也根据政府工作报告中的2012年GDP预计增幅12%目标计算，2012年全市地税收入（不含耕契两税）总量预计为总量预计为293.01亿元，预计亿元，预计增长增长18.04%，则其预测准确率为，则其预测准确率为102.29%，误差率为，误差率为2.29%。同样这种方法也要依据准确的经济指标核算，其预测准确率有待于进一步提高。而如果用2012年的GDP初步核算数代入，由于其比预测数（4184.75亿元）大，误差率将更高。 用三次产业数据预测税收用三次产业数据预测税收我们以福州市1995-2011年的三次产业增加值对税收收入进行回归，预测2012年的税收收入（不含耕契税）。剔除不显著的第一产业增加值变量，并增加2003年时间虚拟变量，最后的回归结果如下：地税税收=23.7180.114二产增加值0.046三产增加值11.550D2003t值 (9.84) (5.57) (2.43) (-2.92)adj R2=0.9935 F =826.42 DW = 1.084按照市人大通过的市发改委2012年初对全年经济指标的预计数，2012年的第二产业和第三产业增加值分别增长14%和12.5%，以2011年的初步统计数计算分别为1980.75亿元和1881.21亿元，代入上述方程。预测2012年全市地税收入（不含耕契两税）总量总量277.07亿元，预计增长亿元，预计增长11.63%，则其预测准确率，则其预测准确率为为96.73%，误差率为，误差率为3.27%。当把2013年初市统计局的初步核算数代入方程结果为272.21亿元，差异则更大。同样也是因为这种方法要依据准确的经济指标核算且忽略了物价因素，其预测准确率有待于进一步提高。当然，我们也可以用支出法的GDP数值来对税收收入进行预测，但目前福州市统计年鉴中对支出法核算的GDP仅给出最终消费和资本形成总额数值，没有净出口数据，也没有其中细项的数值，而且也存在类似用GDP作为自变量进行税收预测的问题。因此我局基本不用支出法核算的GDP进行税收预测。 2、增长曲线回归分析、增长曲线回归分析-趋势外推回归法趋势外推回归法趋势外推法：当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势，没有明显的季节波动，且能找到一个合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用趋势外推法进行预测。利用历年的税收的长期变动趋势，通过拟合合适的曲线模型，可以外推预测未来的趋势值。根据时间t为自变量，以年度税收收入数据为因变量tax建立趋势模型。利用1995-2011年税收（不含耕契税）的历史数据，预测2012年税收预测值，我们在EXCEL软件中拟合了线性模型、指数曲线模型、二次函数模型、三次函数模型、对数函数模型等，其R2分别为0.818、0.9866、0.9699、0.9932、0.5522，通过比较拟合优度，发现一元三次函数模型拟合优度最高，因此建立一元三次函数模型如下：地税税收 = 0.1084t3 - 1.7544t2 + 12.438t - 0.3604R2 = 0.9932根据上述模型，预测2012年税收收入（不含耕契两税）为287.29亿元、预计增长15.74%。（2012年实际入库数为年实际入库数为286.45亿元，增长亿元，增长15.41%，预测准确，预测准确率为率为100.29%，误差率为，误差率为0.29%）。）。2012年初用这种预测方法的准确度带有一定偶然性（2011年初，我局同样用类似方法预测2011年税收仅为217.27亿元，误差率就达到12.46%）。因为这种预测只是简单的利用年度税收数据，而对其中的内在变动没有考虑，从长期看预测准确率不如下面要介绍的用月度税收数据的季节指数平滑和ARIMA模型。2012年起国家税务总局的税收统计口径变更，由于缺乏1995-2007年相应的历史数据，我局改用季节指数平滑模型和ARIMA模型进行下一年度的税收预测。图三、图三、2012年税收预测（趋势外推年税收预测（趋势外推预测）图预测）图2、月度或者季度预测方法、月度或者季度预测方法 （一）季节指数平滑模型预测分析（一）季节指数平滑模型预测分析 指数平滑方法可以通过调整对时间序列中包含的短期趋势的估计，自动追踪数据的变化，实现对短期变动趋势的预测。该方法又包括：一次指数平滑、二次指数平滑、多参数无季节趋势指数平滑和多参数有季节趋势指数平滑。因为月度收入数据的季节性和强烈的时间趋势，这里选用多参数有季节趋势指数平滑法，并使用乘积模型。由于指数平滑方法是利用税收收入数据自身来实现预测，因此不存在模型自变量的设定与筛选等问题。表四、表四、2008-2012年福州市月度税收年福州市月度税收(含耕契含耕契税税)入库数入库数月份2008年2009年2010年2011年2012年1月份1829041611212707663615623512412月份99616983291390251884531788073月份92829905391452601967612849214月份1603271635752276962907312672945月份1055791206181915053434532600786月份1207571331071600262238092937827月份1246621561021847592610522598758月份817641258031546241711101838739月份8610511938712390416461420435410月份14570518359920092123723630370711月份8096810682213357614517721548512月份99421124890171296230584298128图四、图四、2008-2012年福州市月度税收年福州市月度税收（含耕契税）入库数（含耕契税）入库数根据2008年以来共60个月的全市月度含耕契两税的税收数据的内部逻辑关系建立季节指数平滑模型，并外推12期预测，EVIEWS7.1软件的结果如下表所示。当然由于基础数据时间较短，上述预计精度有待于提高。（二）（二）ARIMA模型预测分析模型预测分析 ARIMA模型全称为自回归差分移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的时间序列预测方法，他们提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARIMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARIMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。 其中ARIMA（p,d,q）中的AR是自回归，p为自回归项；MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。ARIMA模型可分为3种：（1）自回归模型（简称AR模型）；（2）滑动平均模型（简称MA模型）；（3）自回归滑动平均混合模型（简称ARIMA模型）。 ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，以时间序列的自相关分析为基础，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。ARIMA模型在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性，又考虑了随机波动的干扰性，对于经济运行短期趋势的预测准确率较高，是近年应用比较广泛的方法之一。 我们应用福州市地税收入进行分析，从上图可以看出全市月度税收呈波动上升的趋势，并具有一定的季节的趋势。在分析之前，首先对税收收入数据取自然对数，以平滑数据的波动。对数据平滑处理后绘制自相关分析图，以判定数据是否具有明显的季节趋势，以及确定自回归阶数p和移动平均阶数q。取对数后的自相关和偏自相关图如图五，自相关图中第3、6、9、12都较大，呈现明显的季节周期，并呈明显的拖尾特征，偏自相关图中从第三期起，基本上在随机区间内，呈现截尾特征。图五、税收收入对数相关图图五、税收收入对数相关图图六、取一阶差分后对数税收收入相关图图六、取一阶差分后对数税收收入相关图图七、取季节差分和一阶差分后对数税收收入相关图图七、取季节差分和一阶差分后对数税收收入相关图 我们对税收收入的自然对数取一次差分后绘制自相关图（图六），可以看出，在滞后3期、6期、9期和12期的自相关系数分别是0.617、0.493、0.598和0.706，显著不为0。说明税收收入数据具有强烈的季节趋势。 对税收收入自然对数值逐期差分后，以12个月为步长进行季节差分，获得新序列称之为“季节调整后税收收入自然对数值”。在绘制该时间序列的自相关图如图七 从图七中可以看出季节性趋势基本消除了，自相关图中第二期开始基本为截尾，但第三期系数突然变大，偏自相关系数从第二期后都落入随机区间，因此自回归阶数p确定为2、或3，移动平均阶数q确定为1或者2，季节差分为一次，逐期差分为1次。最终根据AIC和BIC值，以及参考预测精度确定模型为ARIMA (2,1,1)12模型。预测2013年全年月度税收如下：表六、表六、ARIMA模型估计结果模型估计结果预测数据预测增幅%预测精度%1月44861227.72% 10.50% 2月26352547.38% 0.12% 3月281552-1.18% 5.58% 4月35599733.19% 16.95% 5月34571032.93% 4.96% 6月3148557.17% 5.92%7月32163423.76% 3.47%8月23611428.41% 12.46%9月22793211.54% 10月34611913.96% 11月2287486.15% 12月2981430.01% 合计366894018.29% （三）各种方法预测结果的总结和比较分析（三）各种方法预测结果的总结和比较分析 1、从前面分析可以看出，各种定性分析较为粗糙，总体来看，预测精度不是很高，并且难以进行月度或者季度税收的短期预测。虽然有一两次预测较为精确，但带有太大的偶然性。特别是目前基层税务机关对企业各项相关涉税基础指标掌握尚不够准确，难以比照一些OECD国家所开展的微观数据模型进行模拟估算，这时候各种定量分析法就成为税收预测的重要辅助工具。 2、正如一些文献所指出的，依据多元回归等方法要依赖准确的经济核算数据，并且难以进行月度或季度等短期预测，趋势外推法预测同样也不能进行短期预测。季节指数平滑和季节ARIMA模型虽然可以进行短期预测，但随着时间的推移，其预测的方差将逐步累积导致预测精度的降低，不适合较长时期预测。税务机关可以对所掌握的月度税源情况结合模型结果进行调整。预测方法预测税收预测增幅宏观税负法363.317.14%税收弹性分析法373.8320.53%季节指数平滑加法模型353.1813.87%季节指数平滑乘法模型374.2520.67%季节ARIMA模型366.8918.29%上述预计平均数上述预计平均数366.29366.2918.10%18.10%3、就2013年全年税收收入而言，各种方法的预测结果总结如下： 4、上述的方法也可以推广到分税种或者分行业的税收预测，但要进一步的验证其适用性，特别是多元回归分析方法中要找到适宜的经济指标做自变量，具有合理性。由于分税种和分行业的税收收入受政策变动和各种一次性因素影响更显著，数据变化更敏感，时间序列方法对分税种的税收预测还有待于进一步探索。四、如何做好税收计划分析工作 （一）首先要有意识，知道发生了什么，要说什么，怎么说。什么问题该说，什么问题不该说；对内说什么，对外说什么。对具体分析人员来说，意识是第一位的，具备良好的意识才能事半功倍，否则事倍功半。而要有意识，就要求大家思路开阔。认识到税收计划分析重点不是完成计划进度，也不是简单的增减幅度，而是通过弹性、税负等看税收情况是否正常、与经济发展是否协调，最终说明征管的质量和潜力。 （二）其次是能力，解决怎么做的问题。知道怎么说了，还要用恰当的词语，恰当的方式说出来，主要考验的是文字水平和组织能力。 （三）科学合理的方法，做的更好。这是反映分析水平、增强说服力的重要途径。 1、经济-应征-入库的分析次序 2、主要税种与对应经济指标的对比分析 （四）必要的形式配合。 1、专题研究 2、收入分析会（专题研究） 3、资料交换第六节第六节 税收分析报告常见错误税收分析报告常见错误 目前，税收分析的实际工作中存在着一些不良倾向。 一、税收分析简单化。 简单罗列现象（企业）、推砌数据、应付了事、随意性大，所谓报告完全不属于分析报告范畴。 数字文字化，用文字叙述报表内容，一段文字中罗列一长串数据，没有分析的内容，更谈不上文章结构安排。 二、以偏概全。 以个别、典型实例说明税收、税源整体状况，即用微观证明宏观。谢谢大家！