J市汽车销售行业纳税评估的研究

发布时间：2021-11-10 07:16

　　大数据时代,我国税收现代化离不开人工智能和数据挖掘。大数据的税务应用在提高我国税收征管质量和水平上尤为重要。将大数据融入纳税评估,不断优化我国纳税评估体系。我国的纳税评估工作目前还存在许多问题,如:纳税评估模型识别风险纳税人准确度不高,评估工作效率低,评估结果质量差,评估覆盖面小,评估人员主观性太强影响税收公平性,评估结果不能形成快速反应案例等。造成问题的原因有很多,其中最重要的是,大部分税务机关对大数据应用不够,有效的处理方法缺失。纳税评估最核心的环节就是风险识别,怎样快速、高效、准确的识别出风险纳税人成为基层税务机关的夙愿,也更是解决了企业无风险被打扰的烦恼。税务机关在现有评估模型下评估企业不可避免的存在无风险评估和无问题检查,且评估时间长,对企业的生产经营造成不必要影响。大数据+的风险识别可以根据深度学习历史数据快速做出决策和判断,随机森林便具有训练速度快,泛化能力强,准确度高和实现起来比较简单等优点。本文以J市汽车销售行业作为研究对象,采集企业2017年度的税务报表数据,选取了和行业相关的企业税负率、企业盈利能力、企业经营能力和企业偿债能力等4大类14项通用纳税评估指标,采用随... 

【文章来源】：山西大学山西省

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

随机森林流程图


本文编号：3486819