隨著大數據和機器學習技術的發展，台灣的統一發票系統為稅收預測提供了豐富的數據源。本文將探討如何利用這些數據建立預測模型，為政府財政規劃提供更精確的指導。
首先，讓我們考慮一個簡單的線性回歸模型。假設我們有過去 5 年的月度發票總額和相應的稅收數據：
年份 月發票總額(億元) 月稅收(億元)
2020 1000 150
2021 1050 158
2022 1100 165
2023 1150 173
2024 1200 180
使用線性回歸，我們得到方程：
稅收 = 0.15 * 發票總額 + 0.5
這個模型表明，發票總額每增加 1 億元，稅收預計增加 0.15 億元。
然而，線性模型可能過於簡化。考慮使用更複雜的機器學習模型，如隨機森林。假設我們的模型考慮了更多變量，如季節性、經濟指標等，並使用交叉驗證評估性能：
模型 平均絕對誤差(MAE) 均方根誤差(RMSE)
線性回歸 2.5 億元 3.1 億元
隨機森林 1.8 億元 2.2 億元
這表明隨機森林模型在預測準確度上有顯著提升。
現在，讓我們使用這個模型進行預測。假設 2025 年 1 月的預計發票總額為 1250 億元，其他相關指標保持穩定：
預測稅收 = 188.5 億元
95% 置信區間：[185.2 億元, 191.8 億元]
這種預測可以幫助政府更好地規劃預算和財政政策。
最後，我們可以計算特徵重要性，了解哪些因素對稅收預測影響最大：
特徵 重要性
發票總額 0.45
GDP 增長率 0.20
失業率 0.15
消費者信心指數 0.10
季節性因素 0.10
這個分析顯示，雖然發票總額是最重要的預測因子，但其他經濟指標也扮演著重要角色。通過持續優化這個模型，我們可以為台灣的稅收預測和財政規劃提供更有力的數據支持。