The Predictive Grey Forecasting Approach for Measuring Tax Collection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle