按采用模型的特点分类，税收预测可分为经验预测模型和正规的预测模型。后者包括（）
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随着时间推进，税收时间序列资料增加，直线趋势延伸预测模型参数要重新计算，而且与前面预测时点参数的计算关系可表述为（）
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按预测技术差异的分类，税收预测分类包括（）。
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从预测模型的分类来看，可以将用于企业人力资源预测的模型分成简单预测模型和（）
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按预测的方式分类，税收预测可分为（）和目标性预测。
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按预测方法的客观性分类：可分为主观性预测方法和客观性预测方法两类。前者主要借助数学模型，后者主要依靠经验判断。这种分类方法的描述是否正确？
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税收预测按预测的方式分类，可分为探索性预测和目标性预测。
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不同的生产和供应情况采用不同的库存模型，按订货方式分类，可分为（）订货模型。
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企业人力资源预测有多种模型，其中判断预测和经验预测属于（）
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模型预测控制有三个基本特征，即建立预测模型、采用滚动优化策略和（）。
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利用年初税收数据建立年初税收预测模型．涉及的方法与步骤包括（）
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税收分月滚动预测模型建模的基本思路和步骤包括（）
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按预测分析的途径分类，税收预测分类包括（）。
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预测技术的预测方法可分为四个基本类型：判断预测、因果预测模型、回归预测模型、历史延伸预测。（）
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税收预测按预测对象的范围分类，可分为：（）
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建立税收分月滚动预测模型，其中的一个重要环节是制作税收收入的月分布经验曲线。经验曲线在于研究历史数据的分布规律和波动情况，所以有人建议制作月分布曲线，应用历史数据的时间越久远越好，数据量越多越好。你认为这种建议对吗？
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模型预测控制具有三个基本特征，即建立预测模型、采用滚动优化策略和（）。
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根据所采用的数学模型的差别，定量预测方法又可分为（）等。
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开展税收收入预测，在明确了基础数据的特点后，下一步工作环节就是选择预测方法。按预测技术的差异性分类．税收预测可有多种分类，其中包括（）
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预测方法分类体系中根据模型的特点可分为经验预测模型和正规预测模型，其中正规预测模型包括（）。
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税收预测按预测的性质分类，可分为（）。
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税收分月滚动预测模型对未实现税收，需要预测。预测税收要综合考虑到经济发展与税收发展两个方面的因素，并根据全年时间的进程进行加权处理，加权分配计算的基础公式是1／N。式中N的取值为（）
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税收预测按预测对象距现在的时间长短分类，可分为：（）
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典型无线信号传播的路径损耗预测的经验模型有（）
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开展卷烟需求预测要以专家经验判断为基础，以模型预测值为参考，不断提高需求预测准确率。（)
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