R語言課程設(shè)計(jì)-個(gè)人所得稅回歸分析

.成績：統(tǒng)計(jì)計(jì)算與軟期末大作業(yè)大業(yè)目任老：姓學(xué)班

名號(hào)級(jí)

.摘要在納稅單位的選擇上，有家庭和個(gè)人兩種選擇方法，選擇不同的納稅單位會(huì)對(duì)國家財(cái)政收入、納稅人稅負(fù)造成不同影響。目前我國個(gè)人所得稅制以個(gè)人為納稅單位，按其收入類別進(jìn)行劃分在進(jìn)行合理扣除后乘以相應(yīng)稅率計(jì)征。而在國外，一些國家允許將家庭作為個(gè)人所得稅的納稅單，具有一定的借鑒意義。本文結(jié)合我國國情，探索個(gè)人所得稅的影響因素。當(dāng)前，我國個(gè)人所得的納稅單位為個(gè)人針對(duì)不同類型收入分別采用統(tǒng)一的扣除標(biāo)準(zhǔn)和稅率著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)，人們的收入水平也隨之不斷提升。在現(xiàn)行的個(gè)人所得稅制度下，個(gè)人作為納稅義務(wù)主體，必須照相關(guān)稅法對(duì)個(gè)人收入繳納所得稅，這就導(dǎo)致個(gè)人獲取的實(shí)際收入會(huì)有所減少。關(guān)詞個(gè)人所得稅；回歸分析；聚類分析；時(shí)間序列分析

.Abstractaretwowaystopayingfamilyindividual.Differenttaxwillhavedifferentonnationalfiscalrevenueandburden.Atpresent,theindividualsystemofourtheindividualthetaxunit,dividesittoitsincometheratebytaxafterthededuction.Incountries,allowfamilybeindividualunit,hascertainpapertheinfluencefactorsofpersonalincometaxincombinationwiththenationalconditionsofAttheunitofinisindividual,ataxratetodifferenttypesofincome.Withtheofpeople'slevelisalsosystem,individualstaxentitiespayincometaxtorelevanttaxlaws,whichleadstodecreaseinincome.Keypersonalincometax;regressionanalysis;analysis

.一.數(shù)據(jù)預(yù)處理首先，將個(gè)人所得稅收表保存為CSV（號(hào)分隔）格式，之后用函數(shù)將數(shù)據(jù)讀入到的存中。為了方便之后的操作，對(duì)各列進(jìn)行命名，其中NY代表年度時(shí)間，CSJMNRJKZPSR，CZDWZGNPJGZCZJMCXCKYEDQSCZZDECYZJZCZFSYDWCYRYSDFCZSRYBYSSRZFXJJSR分別代表城市居民年人均可支配收入、城鎮(zhèn)單位職工年平均工資、城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄存款余額、地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)非私營單位從業(yè)人員數(shù)、地方財(cái)政收入、個(gè)人所得稅、一般預(yù)算收入、政府性基金收入。同時(shí)給出各類別下的樣本量個(gè)數(shù)。從原始數(shù)據(jù)中可知樣本量為16，不是很多，如果再進(jìn)行分塊可能由于樣本量的限制無法得到最好的結(jié)果，因此，下文中的訓(xùn)練集和測試集均選用原始數(shù)據(jù)來充當(dāng)。

.二.建模應(yīng)用：財(cái)政收入的數(shù)據(jù)分析2.1分類與測：回歸析回歸分析是一種預(yù)測性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量之間的關(guān)系。這種技術(shù)通常用于預(yù)測分析以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。本次運(yùn)用了lm函數(shù)行回歸建模。

.MultipleR-squared和AdjustedR-squared這兩個(gè)值，常被叫做“擬合優(yōu)度”和“修正擬合優(yōu)度”，是指回歸方程對(duì)樣本的擬合程度，越接近”擬合程度越高。顯然，這個(gè)回歸模型的擬合優(yōu)度為0.9764，合程度一般而標(biāo)準(zhǔn)化殘差則可以認(rèn)為是模型用城市居民年人均可支配收入、城鎮(zhèn)非私營單位從業(yè)人員數(shù)、城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄存款余額、地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、地方政收入、政府性基金收入預(yù)測個(gè)人所得稅的平均誤差。各個(gè)變量的值大于0.05，各個(gè)變量都著不為零。圖1圖1為模型的回歸診斷圖。左上是殘差對(duì)擬合值做圖，顯然殘差值與擬合值就沒有任何系統(tǒng)關(guān)系，即因變量與自變量存在相關(guān)關(guān)系；右上圖為殘QQ圖，用以觀察殘差是否符合正態(tài)分布，然圖上的點(diǎn)基本都落在呈45°直線上，即殘差滿足正態(tài)分布；左下圖是標(biāo)準(zhǔn)化殘差對(duì)擬合值，于判斷模型殘差是否等同方差，圖上的點(diǎn)呈隨機(jī)分布狀態(tài)，故模型殘差滿足同方差假設(shè)；右下是殘差與杠桿圖。2.2聚類分析：

.層次聚類算法圖2從圖可看出，在聚類樹的最端，每個(gè)樣本獨(dú)自為一類，越往上，一條分支里的樣本多，至所有的樣本聚為一類。2.2.2

.（聚類概率分布）圖3（聚類結(jié)果）圖4三.時(shí)間序列分析3.1導(dǎo)入時(shí)序列對(duì)象

.3.2繪制原時(shí)間序列圖5由圖5可原始時(shí)間序列圖呈單遞增趨勢。3.3時(shí)間序檢驗(yàn)分析>#對(duì)序列做自相關(guān)檢驗(yàn)>acf(sales_time,lag.max=

.>#對(duì)序列做偏自相關(guān)檢驗(yàn)>pacf(sales_time,lag.max=>#對(duì)序列做單位根檢驗(yàn)>unitrootTest(sales_time)ErrorinunitrootTest(sales_time):couldnotfindfunction"unitrootTest">#對(duì)序列做白噪聲檢驗(yàn)>Box.test(sales_time,lag=1,type"Ljung-Box")Box-Ljungtestdata:sales_timeX-squared=11.082,df=1,p-value=0.0008715圖6

.圖7由對(duì)時(shí)間序列的檢驗(yàn)分析會(huì)指出序列的自相關(guān)圖，可以看出延遲2階自相關(guān)系數(shù)都在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)，但時(shí)序圖有明顯遞增趨勢，且由白噪聲檢驗(yàn)值=0.0008較，所以該序列可以認(rèn)為是非平穩(wěn)的非純隨機(jī)序列。所以可以認(rèn)為個(gè)人所得稅與時(shí)間的變化相關(guān)關(guān)系影響不大。3.4ARIMA建分析

.3.4.1圖8圖9

.圖10結(jié)果顯示，一階差分后的序列時(shí)序圖仍然有較明顯的遞增趨勢，自相關(guān)10階結(jié)尾，偏自相關(guān)圖呈拖尾性，所以可以考慮用ARIMA0，，）模型擬合。3.4.2P-valu=0.5667>0.05，說明殘差白噪聲序列，所以該模型通過白噪聲檢驗(yàn)。

.四.研究結(jié)論本文旨在分析個(gè)人所得稅的影響因素，主要運(yùn)用了回歸分析與時(shí)間序列分析的方法，又通過分析相關(guān)數(shù)據(jù)圖，研究出個(gè)人所得稅受影響的情況。分別找到了影響幾種稅收的主要因素。城市民年人均