基于数据挖掘的纳税评估应用研究

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1、2010年第4期大众科技No.4,2010(总第128期)DAZHONGKEJI(CumulativelyNo.128)基于数据挖掘的纳税评估应用研究唐文娟熊博(桂林电子科技大学商学院,广西桂林541004)【摘要】针对我国目前纳税评估方法存在的不足,提出了通过多个指标综合评价纳税人的综合评价方法。同时,通过数据挖掘SPSSClementine软件对200户造纸行业纳税人进行数据挖掘和预测分析,阐析采用综合评价方法的可靠性和可行性。【关键词】纳税评估;综合评价方法;数据挖掘技术【中图分类号】F810【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(

2、2010)04-0205-03(一)前言【2】一个范围内波动,而这个范围就是预警值的范围。因此,在我国目前的纳税评估中,评估企业是否异常主要是通当评估指标的指标值过大或过小,超出预警值之外,则说明过选择相应的评估指标,并计算相应的指标值,同时将被评估其指标值异常,则分值为0分。如果在正常的预警值之内,企业各指标值逐一与预警值相比较,从而将偏离指标预警值则按偏离预警值的远近程度来赋予相应的分数。可以有两种一定幅度的纳税人作为评估对象。由于每个纳税评估指标所反映的内容各有侧重,因此,单凭一两个指标无法判断评估计算方法。1、如对于指标X而言,它的指标值

3、为σ1,则分数【1】对象是否异常,并且各个指标之间是存在着关联约束的。=(1-σ11/ωθ)*1,偏离预警值上下限越远,则说明指标值因此,本文提出了纳税评估的综合评价方法。同时,为了验的分布在大众的范围内,可信度越高,因此得分越高;而越证其综合评价方法的可靠性与可行性,本文采用Spss接近预警值上下限,则说明它偏离大众的范围越远,可信度Clementine数据挖掘软件进行模拟和预测。(二)综合评价方法越低,则得分越低。2、对于指标X而言,若指标值在预警值由于每个纳税评估指标所反映的内容各有侧重,因此,的上限范围内,可得全分θ1,若指标值在预警值的

4、下限范围单凭一两个指标无法判断评估对象是否异常,并且各个指标内,则按照公式(1-σ11/ωθ)*1来计算。这两种方法可以根之间是存在着关联约束的。所以,即便在保证指标项的选择据具体的指标特点来选择相应的计算方法。对于在上下限范是合理的、预警值是正确的情况下,评估人员还需要一个人围内波动都属于正常的指标,可以采用第一种计算方法。对工判断选择的一个过程:哪个指标异常最可能发现问题?指标A异常而指标B正常的纳税人是否异常?是否10个指标异常的于在上限范围内波动可信度优于下限范围内波动的指标,则纳税人比5项指标异常的纳税人更有存在问题的可能性?因适合采用

5、第二种计算方法。此,应综合各个指标来进行综合评价。在综合评价时,可根(三)综合评价方法在造纸行业中的应用据各指标的重要程度分别确定分值,按照一定的计分规则,本文以造纸行业为例,选择了200户已评估的造纸企业将指标值换算成得分,最后根据纳税人的总得分来判断纳税来阐述综合评价方法如何应用。这200户企业分别被评估为人是否异常。正常,待定,异常等三类。根据行业特点,简单起见,选取假设XX行业,这个行业的纳税评估指标为X、Y、Z、,这了税负差异率、销售毛利差异率、销售收入变动率等五个相三个指标的指标值分别为σ1,σ2,σ3,而这三个指标的预警关的指标。本

6、文先给出已经经过计算的200户造纸企业的各个指标值。如表1所示。值范围分别为(−ω1,,ω1,)、(−ω2,,ω2,)、(−ω3,,ω3,)。根据实际根据以上评分规则,因此,评分规则如下,五个指标总分为10分。当然分值可以根据具体情况赋予,总分可以是50、情况先赋予三个指标一个总分值θ,根据指标的重要性和轻100等等。本文为方便起见,如下所示(可根据实际情况具体重程度,分别赋予这个三个指标的分值分别为θ1,θ2,θ,3取值):总分取10分。根据指标的重要性,各指标的分值见重要程度越高,则赋予的分数越高;反之,重要程度越低,表2。则赋予的分数越低。

7、同时满足θ=θθθ++。最后对各个123表1评估指标指标值表指标的评估分值进行求和。对于评分后的纳税评估数据,得销售毛利销售收入吨纸物耗差异率(%)专用发票税负差异名称率差异率变动差异所占比例分较高的企业则证明其纳税申报可信度较高,可不做后续处率(%)水量电力(%)率(%)差异率(%)120.00-32.7310.2052.4110.100.98理。而得分较低的企业则说明其申报真实性较低,需了解造28.406.40157.01-14.9222.48-3.513-35.20-41.60173.2547.8617.4011.10成指标异常的原因。对于

8、那些得分远远低于正常值的企业,4-59.80-24.27-209.6426.93-9.237.625-63.00-35.8795.24-

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