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第1章　导论1

1.1 选题背景1

1.2　相关的研究领域3

1.2.1　计算经济学3

1.2.2　经济预测4

1.2.3　税收收入预测6

1.3　研究目的和意义8

1.4　研究文献回顾9

1.4.1　经济预测研究回顾9

1.4.2　中国经济预测的进展13

1.4.3　税收收入预测研究领域国外重要文献回顾15

1.4.4　我国税收收入预测研究现状19

1.5　本书篇章结构简介20

第2章　经济及税收收入预测概论22

2.1　经济预测概论22

2.1.1　经济预测的方法论研究22

2.1.2　经济预测的一般框架体系25

2.1.3　经济预测的主要问题28

2.2　税收收入预测的基础——税收经济关系分析38

2.2.1　税收经济的基本关系38

2.2.2　税收经济分析基本模式初探42

2.3　我国税收经济预测的基本实践48

2.3.1　我国经济预测的实践与经验48

2.3.2　我国税收收入预测实践和经验55

2.4　税收收入预测的计算经济学分类59

2.4.1　税收收入预测方法59

2.4.2　基于计算经济学的税收收入预测框架体系62

第3章　国外税收收入预测的借鉴——以美、加两国为例66

3.1 美国的税收收入预测66

3.1.1　JCT的税收收入预测模型66

3.1.2　税收政策分析办公室（OTA）69

3.1.3　CBO的预测70

3.1.4　NBER的TAXSIM模型简介74

3.1.5　美国FTA税收预测会议的情况76

3.2 美国州及地方税收收入预测实践79

3.2.1　预测机构79

3.2.2　预测中的关键因素82

3.2.3　税收测算84

3.2.4　预测工具86

3.3　加拿大税收收入的预测理论与实践89

3.3.1　加拿大税收收入预测情况89

3.3.2　加拿大税收预测应用的主要模型介绍92

3.3.3　税收预测所需的技术支持101

3.3.4　税收预测的国际交流102

第4章　税收收入预测的宏观方法研究103

4.1 税收经济时间序列的基本特征103

4.1.1　趋势性104

4.1.2　季节性105

4.1.3　非线性106

4.1.4　随机性107

4.2 自回归移动平均模型建模方法与应用107

4.2.1　常见的ARMA模型简介107

4.2.2　模型的确认和检验110

4.2.3　税收收入预测应用示例113

4.3　协整理论建模与应用122

4.3.1　协整理论概述122

4.3.2　协整概念及其检验125

4.3.3　误差修正模型127

4.3.4　Granger因果检验130

4.3.5　税收收入预测应用示例133

4.4　联立方程组方法建模与应用139

4.4.1　联立方程组法的若干基本概念140

4.4.2　模型的识别问题和求解142

4.4.3　税收经济模型的建立146

4.4.4　税收经济预测应用示例153

4.5 小结160

第5章　税收收入预测的中观方法研究161

5.1　CGE模型简介161

5.1.1　CGE模型简介及其在税收收入预测中的应用161

5.1.2　求解CGE模型的理论框架165

5.2　应用GAMS求解CGE模型——NLP方法172

5.2.1　应用GAMS求解CGE的简单回顾172

5.2.2　CGE模型中的SAM矩阵175

5.2.3　CGE模型的估计与校准178

5.2.4　使用GAMS求解CGE模型184

5.3 应用GAMS求解CGE模型——MCP算法189

5.4　应用GAMS进行税收收入预测示例199

5.5　投入产出方法及其应用204

5.5.1　投入产出方法简介204

5.5.2　投入产出表的调整208

5.5.3　税收经济预测应用示例213

5.6　小结217

第6章　税收收入预测的微观方法研究——以个人所得税预测为例218

6.1　微观模拟分析方法简介218

6.1.1　微观模拟分析模型的概念218

6.1.2　微观模拟分析模型的类型222

6.2　微观模拟分析模型的数据组织224

6.2.1　数据的组织224

6.2.2　数据结构227

6.2.3　数据样本的来源231

6.3　微观模型的运行——兼论与宏观模型的协调234

6.3.1　宏观模型运行介绍234

6.3.2　微观模型运行具体介绍236

6.4　数据挖掘在微观模型中的应用241

6.4.1　数据挖掘的基本概念241

6.4.2　税收收入预测中数据挖掘应用框架设想245

6.5　小结246

主要参考文献248

后记257