改革开放以来,随着我国经济的快速发展,税收工作也不断进步,税收征管工作历经几次变革,调节经济的杠杆作用日益突出。税收收入是一个国家或地区财政收入的重要组成部分,是帮助政府发挥调控作用的重要手段,是维护社会公平、提高效率的高效方法。地区经济发展水平、产业结构、税制结构、税收政策等,是影响一个地区税收收入的重要因素。对税收收入预测的统计研究,理论上有利于对方法的探索;实践上对税收决策和制定税收收支计划提供依据。对此,本文以河南省为例,研究税收收入预测的问题,对统计预测在税收领域的应用进行探索。本文分析经济预测的内涵、种类和方法,在经济理论的支持下,考虑经济增长、国民收入决定、宏观税负、税收弹性和功能性预算等,并将之延伸到税收收入预测领域。本文回顾河南省税收收入变化历程,分析波动趋势和特征,同时从短期、中期和长期不同时间维度出发,最终选取短期多因素VAR模型、中期混频预测模型、长期灰色预测模型三个主体模型。将其与ARIMA模型和指数平滑模型进行结果对比。预测方法包括单变量预测模型、多变量预测模型和组合预测模型,向量自回归模型选取变量为税收收入、规模以上工业增加值、全省固定资产投资、社会消费品零售总额和全省进出口总额的同比增长率,混频预测变量为税收收入数据和PMI,灰色预测变量为税收收入数据累加变形;同时为探索更优的预测精度展开组合预测分析,组合预测权重根据均方根误差的倒数占其总和的比重,这样可以赋予预测精度高的模型更高的权重,使组合预测效果更科学可靠。以图表的方式直观展示各种模型预测值与真实值的结果。本文具体研究结果如下:短期VAR预测模型根据信息准则确定滞后阶数为2,总体预测精度为3.79%,优于时间序列两模型的结果,表现出对数据异常波动的良好适应性,ARIMA模型和指数平滑模型对于数据的异常波动反应能力较差,组合预测分析7-12月的结果,结果显示改进了短期模型的预测精度;中期混频预测选取的模型为指数Almon权重函数下的MIDAS（3,3,2）-AR（4）（m=3,k=3,h=2,p=4）模型,最后的预测精度为3.82%,优于两模型的6.5%和5.4%,组合预测精度为3.22%,有一定改进作用,但是并不够明显;长期灰色预测模型选取样本长度为8,总体预测精度为5.21%,稍微低于前面短期和中期的预测精度,可能由于是长期预测的原因,但是仍具有参考性,与指数平滑模型的预测精度5.42%较为接近,ARIMA模型预测精度稍低一些为6.34%,组合预测结果为5.64%,也有一定改进作用。最后,对文章总体结果进行总结。本文认为短期VAR预测、中期混频预测和长期灰色预测数据具有良好的预测效果,可用于对河南省税收收入预测,组合预测能一定程度优化预测精度,但是依赖于前面模型的预测结果和权重的选取,时间序列模型的预测效果稍差一点,考虑是预测期较长的原因;另外,提出在税收预测过程中要注意的三问题:第一,预测过程需要将定量分析和定性分析相结合;第二,中长期趋势分析和突发事件影响分析相结合;第三,预测方法的选择要灵活,需要考虑实际情况和模型结构,基于经验、现实和理论综合考虑,灵活运用。文章的创新之处首先在于应用和方法创新,引入VAR模型用于税收收入短期预测、改进的混频数据模型用于税收收入中期预测、灰色模型用于税收收入长期预测,属于应用创新;对河南省税收不同维度的数据进行分析,属于预测方法层次创新;其次,以河南省为例对省域税收数据的预测进行研究,可对其它地区的税收收入预测提供理论和工具参考。不足之处在于探讨侧重宏观层面数据,微观考察不足。