我國過去之稅收預測模型以迴歸模型較常見，惟預測精確度有時候並不理想，預 測值之調整方法亦有檢討改進之必要。本文除繼續沿用迴歸分析外，亦嘗試採用時間數列 分析，利用SCA(Scientific Computing Associates)所發展之軟體，包括單變數ARIMA模型 （含季節ARIMA模型）、單變數轉換函數模型(Transfer Function Model)及介入模型 (Intervention Model)來建立六十年度至八十二年度之稅收預測模型，並以八十三年度之 稅收資料作為Ex Post預測之檢核，找出最適之時間數列預測模型。其次以六十年度至八十 三年度之稅收實徵資料重新構建迴歸及時間數列預測模型，據以作八十四及八十五年度之 稅收Ex Ante預測，依二模型之Ex Post預測誤差率作比例調整後，再取二者之平均值當作 預測建議值，並與實徵數作比較，結果發現除八十五年度可能係中共試射飛彈事件及國際 經濟不景氣因素，影響國內經濟，營業稅收呈零成長，致預測誤差較大（精確度低於90%） 外，其餘各項稅收預測建議值之精確度均高於90%以上，其中八十四年度之綜合所得稅、貨 物稅、營業稅及八十五年度之關稅、營利事業所得稅、綜合所得稅之預測建議值精確度更 高於95%以上，值得推廣應用。