针对税收收入预测方法,为了寻找将预测精度提升至最佳的预测模型,提出一种串联型灰色神经网络组合模型对我国税收进行预测。首先通过对单一的灰色及人工神经网络分别进行预测,然后以归一化处理后的预测数据作为神经网络的输入变量,以实际税收作为对应的网络输出。本文以2006—2017年我国税收数据作为实证分析,结果表明组合模型的预测效果不管是在收敛速度还是预测精度上都明显优于单一的预测模型。
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