如何预测企业所得税收入（英）2025

塞巴斯蒂安·比尔，布莱恩·埃拉德，和蒂博尔·哈纳皮 如何预测企业所得税收入 NOTE/2025/010 赛巴斯蒂安·比尔，布莱恩·埃拉德，以及蒂博尔·哈纳普* 出版物在版编目数据 IMF图书馆 名字：啤酒，塞巴斯蒂安，作者。 | 埃拉德，布莱恩，作者。 | 汉阿皮，蒂博尔，作者。 | 国际货币基金组织，出版商。标题：如何预测企业所得税收入：/ 赛巴斯蒂安·比尔，布莱恩·厄尔，和蒂博尔·哈纳皮 其他标题：如何笔记。 描述：华盛顿特区：国际货币基金组织，2025年。| 2025年11月。| 注/2025/010。| 包含参考文献。 标识符：ISBN： 9798229031257(paper)9798229031271(ePub)9798229031318(网络PDF) 分类：LCC HJ2351.B4 2025主题：LCSH：税收收入估算。 | 公司--税收。 免责声明操作指南为政策制定者提供了来自国际货币基金组织工作人员关于重要问题的实用建议。操作指南中表达的观点是作者的观点，并不一定代表国际货币基金组织的观点、其执行董事会或国际货币基金组织管理层的观点。 推荐引用啤酒，塞巴斯蒂安，布莱恩·厄拉德，和蒂博·汉阿佩。2025。“如何预测公司所得税收入。”国际货币基金组织如何笔记2025/010，国际货币基金组织，华盛顿特区。 网上、传真或邮寄订购：国际货币基金组织，出版物服务邮政信箱92780，华盛顿特区20090，美国 电话：(202) 623-7430 传真：(202) 623-7201 电子邮件：publications@imf.org bookstore.IMF.org elibrary.IMF.org 内容 引言...............................................................................................................................................1 预测架构...........................................................................................................................4 考虑政策变化................................................................................................................. 11 鲁棒的预测技术.............................................................................................................16 时间序列方法..............................................................................................................................21 选中方法的实证评估.............................................................................................27 文档和改进预测性能...........................................................................33 附录1. 各国公司所得税波动性.......................................................................36 附录2. 包含周期弹性................................................................................................37 附录3. 代理动态和水平与差异的准确性 ....................................................38 方框 1. 企业所得税收入构成.................62. 结构建模带来的效率提升..............103. 忽略政策变化产生的遗漏变量偏差......124. 比例调整法......................................145. 单位弹性偏离的原因........................206. 将周期弹性纳入预测........................21 图形图1. CIT收入：对总计和相对波动性的贡献 ..........................................................3 图2. 简化形式与结构方法...............................................................................8图3. 条件于收入组的预测性能 ........................................................................30 表格表 1. 假设年内收入收集....................................................................................17 表 2. 测试模型 ................................... ............................................................................................28 表 3. 综合预测性能 .................................................................................................29 表 4. 基于预测期和估计样本大小的 MAPE 和 BICS .........................................................32 如何预测企业所得税收入 塞巴斯蒂安·比尔，布莱恩·埃拉德，蒂博尔·哈纳皮 2025年11月 企业所得税（CIT）的征收入库是最难预测的收入之一——即使有充足的人员、全面的数据和稳定的税收设计也是如此。在实践中，预测部门通常在不太理想的情况下运作。由于制度约束需要时间缓解，本笔记提出了一套实用的方法工具箱，以在广泛的各国背景下加强预测能力。它概述了即使在过去改革的影响只有部分可知的情况下也能提供无偏预测的技术；介绍了如何考虑持续和前瞻性政策变化以利用时间序列方法的方法；并强调了通过结构模型能够实现的潜在效率提升。对预测规范的简单实证评估表明，在充分数据支持的情况下，简约回归模型可以提高预测精度，尽管假设企业所得税收入与GDP同步增长的基准仍然难以超越。 简介 精准的收入预测是有效财政规划的基础。基线估算向利益相关者通报可用的预算额度，以及实施政府支出优先事项的潜在改革需求。预测误差可能导致资金缺口，这可能需要额外发行公共债务或追加预算，或可能导致已批准项目的撤销，损害预算过程的公信力。尽管政府深知准确财政预测的必要性，但在最佳情况下，即拥有精细收入数据和可靠的宏观经济预测，且税收制度稳定时，制定此类预测仍是一项艰巨的任务。 公司所得税收入具有极高的年度波动性。在疫情期间，公司所得税与GDP的比率同比平均下降了24个百分点（图1，第1部分）。尽管自那以后公司所得税收入已经恢复，并且现在占全球政府收入的比例可观，但与其他税种相比，其波动性仍然较高：在对134个发达经济体、新兴市场和低收入国家样本的分析中，公司所得税收入的波动性比其他税种高出36%。当与那些收藏的相对重要性相结合时总税收收入（图1，第3部分）。 1 对于总收入而言，这意味着CIT（公司所得税）解释了全球约四分之一的整体收入波动性。尽管在发达经济体中CIT收入相对波动性更大，但它们在低收入和新兴市场经济体中的总收入贡献更大——这些经济体中的CIT收入占税收收入的16-21%——这意味着CIT的波动对这些国家的整体收入波动性影响更大。 如果波动性可以通过外部预测变量的变化来解释，那么它本身就不会成为问题。图1的第2个面板探讨了可预测性，将按税收类型和收入群体划分的年度收入增长分解为可以用GDP（黄色）解释的部分和剩余部分（蓝色）。尽管GDP对任何税收来说都是一个粗略的预测指标，但它通常是预测单位唯一可用的预测指标。此外，不同税种之间残差变异的差异说明了预测企业所得税(CIT)的挑战：GDP增长解释了其他税收收入变异的约45%，但在企业所得税的情况下仅占约21%。因此，根据一般经济活动来调整收入结果会提高企业所得税的相对波动性。 多个因素导致CIT收入波动过度。这些因素包括：基于收入的税种对经济波动比基于消费的税种更敏感；企业税基集中在少数几家领先企业和行业；存在亏损抵减条款，导致当前经济表现与纳税义务之间产生隔阂；或税收预缴要求具有任意性，使得难以预见税收收入流量。CIT条款的频繁变化会加剧这种波动性，因为税收政策不仅会影响特定税基产生的收入，还可能直接或间接（通过行为反应）影响税基本身的大小。当企业税收收入随商业周期波动时，CIT可以通过在经济下行期降低有效税负、在经济上行期提高税负来帮助稳定经济。但突出的CIT波动性会使收入预测复杂化。 在实践中，收入预测的方法和准确性都严重依赖于制度因素。紧张的预算周期或税务政策单位、法律和预算部门、税务机关以及统计部门之间合作不足，会限制准确及时信息的使用。并且，如果预测过程独立性没有得到充分保护，政治抱负和收入目标都可能导致有偏见的预测，无论 2超越获取充足资源，部门间的协作可以底层数据质量。极大提升预测质量，至少要确保支撑不同假设的基础一致性。 3与研究机构及学术机构的合作计入最终收入预测的因素。机构可以提高分析能力，引入专业专长，并补充内部资源。一些国家已设立专门预测委员会，由政府官员、外部专家、行业代表和智库组成，用于评估研究， 整合不同观点，并形成基于共识的预测。改进协作结构、扩大对及时可靠数据的获取、以及投资于合格人员的招聘和培训对于税收收入预测的准确性至关重要。 注释：面板2展示了企业所得税年增长率和其他税收总收入年增长率的变动情况。黄色区域表示可以由GDP增长率变动解释的部分；深色区域表示剩余的、未被解释的变动。面板3中的表格使用两种指标描述企业所得税波动性：企业所得税收入相对于其他税收工具平均波动性的波动性；以及企业所得税负责的整体税收收入波动性的份额。所有统计数据均基于IMF世界收入纵向数据库中各级政府的税收总收入进行计算。企业所得税=CIT。 本通知着重于能够支持对广泛国家CIT收入估计预测准确性的技术方面。资源、数据可用性，以及与此相关的建模方法的成熟度在国家间差异很大。在最佳情况下，预测者可以依赖直接从公司所得税申报表、高频经济指标以及过去政策改革的全面成本核算中获得的详细信息。有了这些输入，可以设计出能够密切跟踪公司税基动态的统计模型。然而，在许多国家，总现金收入是唯一可用的数据序列，过去改革的影响无法从 经济冲击，以及有限的人员和数据分析能力限制了高级计量经济学技术的应用。由于制度约束需要时间来解决，本说明回顾了根据数据可用性和制度能力可以采用的多种预测方法。关于可用方法的讨论假设具