圖6‐17中國稅收總量時間序列指數模型擬合
稅收總量指數函數模型：
y=4E+10e0.1183x
R2=0.9677
此模型通過顯著性水平為0.01的t檢驗。
應用此模型預測2009—2013年的中國稅收總量，進而帶入已經訓練完的BP神經網絡進行模擬，得到中國2009—2013年的GDP增長趨勢，參見圖6‐18。
圖6‐182009—2013年中國稅收總量指數增長情景下的GDP預測
（2）稅收總量以1990—2008年的年平均增長率增長
假設中國的稅收總量增長率維持在1990—2008年間增長率的平均水平（11.84%），則可以依據此增長率計算2009—2013年的中國稅收收入總量，進而帶入已經訓練完的BP神經網絡進行模擬，得到中國2009—2013年的GDP增長趨勢，見圖6‐19。
圖6‐19中國稅收總量以1990—2008年平均增長率增長情景下2009—2013年GDP預測
（3）稅收總量以2004—2007年的年平均增長率增長
假設中國的稅收總量增長率維持在2004—2007年這4年的增長率平均水平（16.20%），則可以依據此增長率計算出2009—2013年的中國稅收總量，進而帶入已經訓練完的BP神經網絡進行模擬，得到中國2009—2013年的GDP增長趨勢，見圖6‐20。
圖6‐20中國稅收總量以2004—2007年平均增長率增長情景下2009—2013年GDP預測
（4）稅收收入總量以印度1990—2008年的年平均增長率增長
我們再假設一種有趣的情況，即當中國突然開始遵循印度的稅收收入增長軌跡，那麼未來5年GDP的增長情況將會是怎樣？於是，假設中國的稅收收入總量以印度1990—2008年的年平均增長率（7.88%）增長，則可以依據此增長率計算2009—2013年的中國稅收收入總量，進而帶入已經訓練完的BP神經網絡進行模擬，得到中國2009—2013年的GDP增長趨勢，見圖6‐21。
圖6‐211990—2008年中國稅收收入總量以印度平均增長率增長時2009—2013年GDP預測
4.中國情況小結現將以上幾個BP神經網絡模型模擬出的結果做一小結，詳見表6‐1、6‐2、6‐3和圖6‐22。表6‐1不同稅收收入增長情景下稅收收入總量的增長率稅收增長情景稅收增長率（%）
中國1990—2008平均增長率11.84中國2004—2007平均增長率16.20印度1990—2008平
均增長率7.88表6‐22009—2013年不同的稅收增長情景下中國稅收總量預測單位：美元情景年份指數增長中國1990—2008平均增長率中國2004—2007
平均增長率印度1990—2008
平均增長率20094.2196E+114.7806E+114.9670E+114.6114E+1120104.7496E+115.3466E+115.5550E+115.1573E+1120115.3461E+115.9795E+116.2126E+115.7678E+1120126.0175E+116.6874E+116.9481E+116.4506E+1120136.7732E+117.4790E+117.7706E+117.2142E+11
表6‐32009—2013年不同稅收增長情景下中國GDP預測單位：美元情景
年份指數增長中國1990—2008
平均增長率中國2004—2007
平均增長率印度1990—2008
平均增長率20092.3394E+122.5737E+122.5248E+122.5279E+1220102.5662E+122.6390E+122.6280E+122.6254E+1220112.6390E+122.6502E+122.6486E+122.6510E+1220122.6504E+122.6516E+122.6514E+122.6516E+1220132.6516E+122.6517E+122.6517E+122.6517E+12