基于改進(jìn)的Barro模型對稅收問題的研究
發(fā)布時間:2023-06-04 01:40
稅收在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的同時,會使經(jīng)濟(jì)關(guān)系產(chǎn)生一定的扭曲,從而帶來經(jīng)濟(jì)效率的損失,因此政府在解決財政支出融資問題時應(yīng)該盡量降低稅收對經(jīng)濟(jì)帶來的扭曲成本。本文以Barro稅收平滑理論為基礎(chǔ),主要運用最優(yōu)控制理論和隨機(jī)分析相關(guān)知識對最小扭曲成本下的稅收問題進(jìn)行了研究,主要研究內(nèi)容及成果如下:首先,對Barro提出的離散情形下最優(yōu)稅收模型進(jìn)行了分析研究,引入影響財政收支的隨機(jī)因素,在政府跨期預(yù)算約束滿足的條件下,通過動態(tài)規(guī)劃原理得到該最優(yōu)化問題的Bellman方程,將最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成求解差分方程組的問題,從而得到了離散情形下的最優(yōu)隨機(jī)稅收策略。進(jìn)一步考慮經(jīng)濟(jì)變量的實際效應(yīng),分別從中央政府和地方政府兩個層面對稅收模型進(jìn)行改進(jìn),得到了更加貼合實際的最優(yōu)稅收策略,研究表明了離散情形下最優(yōu)隨機(jī)稅收策略可以由當(dāng)期的財政支出及其滯后項決定。其次,將模型推廣到連續(xù)情形上,建立了連續(xù)隨機(jī)稅收模型,在一些假定條件下利用隨機(jī)微分方程和動態(tài)規(guī)劃相關(guān)知識對簡化后的模型進(jìn)行求解,得到了連續(xù)情形下的最優(yōu)隨機(jī)稅收策略。最后,根據(jù)國家財政部提供的相關(guān)數(shù)據(jù),對Barro稅收平滑理論在我國的適用性及離散情形下的最優(yōu)稅收策略進(jìn)行...
【文章頁數(shù)】:50 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題研究背景
1.2 課題研究目的及意義
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.4 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 預(yù)備知識
2.1 跨期預(yù)算約束理論
2.2 平穩(wěn)時間序列
2.2.1 基本概念
2.2.2 延遲算子和期望算子
2.2.3 重要定理
2.3 隨機(jī)分析
2.3.1 Brown運動
2.3.2 It?公式
2.3.3 隨機(jī)微分方程
2.3.4 隨機(jī)最優(yōu)化方法
2.4 分布滯后模型
2.4.1 外生變量分布滯后模型
2.4.2 有限分布滯后模型的參數(shù)估計
2.5 本章小結(jié)
第3章 離散情形下扭曲成本最小的隨機(jī)稅收策略
3.1 模型的建立
3.2 模型的求解
3.3 模型的改進(jìn)
3.4 地方稅收模型分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 連續(xù)情形下扭曲成本最小的隨機(jī)稅收策略
4.1 模型的建立
4.2 模型的求解
4.3 本章小結(jié)
第5章 最優(yōu)稅收模型的實證分析
5.1 稅收平滑理論的驗證
5.2 最優(yōu)稅收模型的擬合
5.2.1 模型滯后長度的確定
5.2.2 模型的參數(shù)估計
5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號:3830437
【文章頁數(shù)】:50 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題研究背景
1.2 課題研究目的及意義
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.4 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 預(yù)備知識
2.1 跨期預(yù)算約束理論
2.2 平穩(wěn)時間序列
2.2.1 基本概念
2.2.2 延遲算子和期望算子
2.2.3 重要定理
2.3 隨機(jī)分析
2.3.1 Brown運動
2.3.2 It?公式
2.3.3 隨機(jī)微分方程
2.3.4 隨機(jī)最優(yōu)化方法
2.4 分布滯后模型
2.4.1 外生變量分布滯后模型
2.4.2 有限分布滯后模型的參數(shù)估計
2.5 本章小結(jié)
第3章 離散情形下扭曲成本最小的隨機(jī)稅收策略
3.1 模型的建立
3.2 模型的求解
3.3 模型的改進(jìn)
3.4 地方稅收模型分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 連續(xù)情形下扭曲成本最小的隨機(jī)稅收策略
4.1 模型的建立
4.2 模型的求解
4.3 本章小結(jié)
第5章 最優(yōu)稅收模型的實證分析
5.1 稅收平滑理論的驗證
5.2 最優(yōu)稅收模型的擬合
5.2.1 模型滯后長度的確定
5.2.2 模型的參數(shù)估計
5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號:3830437
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