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基于大数据算法的纳税遵从风险识别以及影响因子分析
被引:7
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
孙存一
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
赵瑜
机构
:
[1]
中国人民大学金融财政学院
来源
:
现代财经(天津财经大学学报)
|
2015年
/ 35卷
/ 11期
关键词
:
大数据;
风险识别;
机器学习;
关联规则;
D O I
:
10.19559/j.cnki.12-1387.2015.11.005
中图分类号
:
F812.42 [税收];
F49 [信息产业经济];
学科分类号
:
1201 ;
摘要
:
"大数据战略"给税务数据分析工作带来了新的机遇。基于中国S省房地产业的税务登记、申报征收、财务报表等涉税数据,利用计算机学习建立纳税遵从风险模型,识别出风险等级,运用关联规则算法将影响纳税遵从风险的因子精确到收入、成本和费用等财务指标上。研究表明,"机器学习+关联规则"组合算法,支持规模超大、关系错综复杂的数据信息,可以有效识别纳税遵从风险等级并深度挖掘造成不同纳税遵从风险的原因,该方法的普适性对微观数据、复杂数据和大数据的分析具有参考价值。
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页码:46 / 59
页数:14
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共 4 条
[1]
复杂数据统计方法.[M].吴喜之; 编著.中国人民大学出版社.2013,
[2]
随机森林组合预测理论及其在金融中的应用.[M].方匡南; 著.厦门大学出版社.2012,
[3]
税务评估审计概论.[M].陈赤军; 著.机械工业出版社.2010,
[4]
关于大数据在税收工作中应用的几点认识
论文数:
引用数:
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机构:
谭荣华
焦瑞进
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0
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0
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0
机构:
不详
中国人民大学财政金融学院
焦瑞进
[J].
税务研究,
2014,
(09)
: 3
-
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