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[期刊] 广东商学院学报
[作者]
楼文高 娄元英 尹淑平
针对企业纳税稽查选案,采用全部样本和五重-交叉检验法(CV)分别建立线性回归、判别分析、Logistic、支持向量机(SVM)和广义回归神经网络(GRNN)模型,比较研究不同模型的建模结果。GRNN模型结构简单,训练速度快,能很好地进行小样本、连续非线性系统建模。实证研究结果表明,GRNN模型非常适用于税务稽查选案研究,在上述五种模型中,分类错误率最低,小于10%。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马庆国 王卫红 陈健 黄冠云 戴和忠
本文将前馈反向传播神经网络(BP网)运用在税务稽查选案中,通过恰当地选取企业的财务指标,较好地解决了“诚实纳税群”与“非诚实纳税群”的判别分类问题,以某市144家企业的数据为例,将其判别结果与统计分析中的判别分析方法作了对比,BP网的效果要明显好一些。这项研究大大增加了税务征管工作的科学性,提高了税务稽查的效率和准确度。
关键词：
神经网络 判别分析 税务稽查
[期刊] 物流技术
[作者]
杨祺煊 王敏
围绕供需两方面分析了区域经济指标与区域物流量的关系，建立了基于广义回归神经网络的预测模型，算例表明，该模型较传统预测模型在预测精度和可靠性方面有较大优势。
[期刊] 税务研究
[作者]
佘镜怀 李亚民
为有效克服传统数据挖掘技术忽视税务稽查选案指标之间的相互关系和相关数据的动态性，本文通过引进处理矩阵数据的支持矩阵机方法和矩阵数据核函数，构建加核支持矩阵机模型，并在新型数据的基础上提出了税务稽查选案的数据挖掘方法，同时通过案例检验并与其他传统数据挖掘技术进行比较，证明了该方法在提高税务稽查选案精度方面具有较高的应用价值。
[期刊] 财会月刊
[作者]
张晓燕
鉴于大部分企业缺乏有效的危机预警模型，本文提出了一种ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ财务预警模型。首先对１０４家企业近三年财务数据进行Ｔ检验和主成分分析，选出代表性指标。随后基于修正的ＦＯＡ初始值和步长值，提出了混沌变步长果蝇算法（ＣＶＦＯＡ）。这种方法提高了果蝇算法在ＧＲＮＮ网络优化中的性能，并将果蝇算法的全局优化性和ＧＲＮＮ的非线性相结合，建立了ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ模型。研究结果表明：ＣＶＦＯＡ－ＧＲＮＮ模型预警准确率高于ＧＲＮＮ模型和传统的ＢＰ模型，可以较好地拟合复杂财务数据。
[期刊] 工业工程
[作者]
孙禹 徐克林 秦玮
针对工程公司日常管理中由于缺乏风险评估工具,经常造成公司资源的浪费,甚至造成大量损失的现状,结合其行业特点,构建风险评价体系模型。在模型的基础上,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的工程公司风险评估方法,通过矩阵实验室中的神经网络工具对其进行仿真计算,以某安防系统工程公司的实例证明了其有效性。该研究为同类型公司的风险评估提供了一种有效的管理工具。
关键词：
风险评估 广义回归神经网络 矩阵实验室
[期刊] 税务研究
[作者]
潘涛 张凌
税务稽查是税收管理体制中的重要组成部分,选案环节作为起始点,具有为后续工作提供方向和目标的作用。本文分析了我国税务稽查选案工作的现状,提出了建立我国税务稽查选案体系的初步构想。
关键词：
税务稽查 选案
[期刊] 税务研究
[作者]
陈颖 吴璇
将信息技术应用于税务稽查领域,利用数据挖掘技术,依据逐步判别分析建立增值税稽查选案的指标选择模型,从税务机关拥有的大量的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道但是又有潜在有用的信息知识的方法,可以大大提高工作效率与管理水平。
关键词：
稽查选案 数据挖掘
[期刊] 税务与经济(长春税务学院学报)
[作者]
王树岭 王北星 王明明 张旭
计算机税务稽查选案系统是一个决策支持系统，标志着税务管理信息系统由简单数据管理进入复杂的辅助决策阶段。它是在目前已应用的税收征管系统的基础上，结合稽查知识与宏观经济指标，对征管数据进行全面、深入分析，使决策者依靠现代计算机技术对纳税稽查作出较准确的决策。
[期刊] 税务研究
[作者]
唐登山
伴随着信息技术和计量经济学的发展,税务机关在拥有大量纳税人相关数据的同时,可运用聚类分析和Logistic回归分析进行税务稽查选案。本文介绍了两种不同选案方法的具体细节,以期对提高选案效率、降低稽查成本有所裨益。
[期刊] 税务与经济(长春税务学院学报)
[作者]
王丽萍
选案是税务稽查工作的起点,是实施税务稽查的前提和基础。选取税务稽查选案评价指标应遵循适应性、规范性、重要性、综合性、简洁性、易得性、稳定性七项原则。结构模型是选取稽查指标的有效方法。建立税务稽查选案指标体系,应根据软硬指标的不同特点,扬长避短,科学配置,从而准确界定企业纳税行为的合法性。
[期刊] 预测
[作者]
刘洪
引言回归分析是确定变量与变量之间相互关系的一种定量分析方法,依据因变量与自变量之间的函数关系是线性的还是非线性的,一般被分为线性回归和非线性回归。在线性回归和可转化为线性的非线性回归中,传统的参数估计方法是基于高斯—马尔可夫定理的最小二乘法(Least Squares,简记LS法);在非线性回归分析中
[期刊] 统计与决策
[作者]
于卓熙 秦璐 赵志文 温馨
广义回归神经网络能够大大降低人为因素带来的误差,具有更加精准的预测效果。针对股票价格数据的非线性、非平稳性问题,文章运用主成分分析法对影响股票价格的指标进行降维,基于广义回归神经网络模型对股票价格进行预测研究。并将模型预测结果与股票价格的ARIMA建模预测结果进行对比,以均方误差和平均绝对误差百分比作为评价指标。对比结果表明,在价格预测方面,基于广义回归神经网络的预测模型要优于ARIMA模型,可以获得更准确的结果。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
王树岭 武震
税务稽查计算机选案指标体系的分析与设计王树岭武震利用计算机技术进行税务稽查工作，是国内税收界，无论在实践上还是在理论上都是值得探索的问题。而利用计算机进行税务稽查工作，必须首先解决两个基本问题：一是将税务稽查涉及的因素分析清楚；二是提取其中量化的部分...
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