The Predictive Grey Forecasting Approach for Measuring Tax Collection
Notice bibliographique
Résumé
Taxation serves as a vital lifeline for government revenue, directly contributing to national development and the welfare of its citizens. Ensuring the efficiency and effectiveness of the tax collection process is essential for maintaining a sustainable economic framework. This study investigates (a) trends and patterns of direct tax collection, (b) the cost of tax collection, (c) the proportion of direct tax in total tax collection, and (d) the tax-to-GDP ratio in India. By utilizing a novel grey forecasting model (GM (1,1)), this study attempted to predict the future trends of India’s direct tax collections, through which it aims to provide a concurrent and accurate future outlook on tax revenue, ensuring resources are optimally allocated for the country’s growth. Results revealed that direct tax collection has consistently increased in the past two decades, and the proportion of direct tax in total tax has also improved significantly. On the contrary, the cost of tax collection has decreased regularly, indicating the efficiency of tax collection. Forecasting shows that the collection from direct tax is expected to reach INR 30.67 trillion in 2029–30, constituting around 54.41% of the total tax, leaving behind collections from indirect tax at a total of INR 25.70 trillion. Such findings offer insights that could enhance revenue management strategies with policy decisions relevant to economists, government, and other stakeholders to understand trends and the efficiency of direct tax collection in India.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».