税收是一个国家生存和发展的根基所在。税收收入则是衡量一个国家财力雄厚与否、政府职能范围广泛与否的重要指标。在市场经济条件下,税收来源于经济,因此合适的税收计划必须将税收与经济发展直接联系起来,而科学的税收预测则是制定科学税收计划的前提。因此,本文在回顾国内外大量有关税收收入预测领域研究成果的基础上,紧紧围绕税收与经济关系分析的主线,建立黑龙江省税收收入预测模型并进行应用。本文主要通过对税收预测研究背景的分析,以及对国内外相关研究成果的回顾阐述了主要的研究目的及意义。通过对税收收入总量与经济总量关系的分析确定所选取的经济指标,并在此基础之上建立税收收入的逐步回归预测模型。通过对模型的实证检验得到相关的预测结果。在逐步回归预测模型确定的对黑龙江省税收收入影响较大的5项宏观经济指标的基础上建立BP神经网络预测模型。通过对历史数据的训练和检测,得到相应的预测结果。从预测值与和实际值的分析比较中可以看到BP神经网络预测模型具有较高的预测精度。最后,基于最小方差法进行权重分配,对已建立的逐步回归和BP神经网络预测模型进行组合。通过实证分析得到组合预测模型的预测效果比任何单一模型的预测效果都更要精确和稳定一些。组合预测使得预测模型得到了极大的改善。