大數據時代,我國稅收現代化離不開人工智能和數據挖掘。大數據的稅務應用在提高我國稅收征管質量和水平上尤為重要。將大數據融入納稅評估,不斷優(yōu)化我國納稅評估體系。我國的納稅評估工作目前還存在許多問題,如:納稅評估模型識別風險納稅人準確度不高,評估工作效率低,評估結果質量差,評估覆蓋面小,評估人員主觀性太強影響稅收公平性,評估結果不能形成快速反應案例等。造成問題的原因有很多,其中最重要的是,大部分稅務機關對大數據應用不夠,有效的處理方法缺失。納稅評估最核心的環(huán)節(jié)就是風險識別,怎樣快速、高效、準確的識別出風險納稅人成為基層稅務機關的夙愿,也更是解決了企業(yè)無風險被打擾的煩惱。稅務機關在現有評估模型下評估企業(yè)不可避免的存在無風險評估和無問題檢查,且評估時間長,對企業(yè)的生產經營造成不必要影響。大數據+的風險識別可以根據深度學習歷史數據快速做出決策和判斷,隨機森林便具有訓練速度快,泛化能力強,準確度高和實現起來比較簡單等優(yōu)點。本文以J市汽車銷售行業(yè)作為研究對象,采集企業(yè)2017年度的稅務報表數據,選取了和行業(yè)相關的企業(yè)稅負率、企業(yè)盈利能力、企業(yè)經營能力和企業(yè)償債能力等4大類14項通用納稅評估指標,采用隨... 

【文章來源】：山西大學山西省

【文章頁數】：55 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

隨機森林流程圖


本文編號：3486819