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题名基于神经网络模型的纳税评估及实证研究
被引量：1
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作者
陈凯明
邬春学
高丽萍
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《信息技术》
2015年第11期49-54,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61202376)
上海市教委科研创新项目(13YZ075)
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文摘
提出一种基于神经网络模型的企业纳税状态评估的操作方法,并以上海市某区木制家具制造企业纳税状态为例进行实证研究。首先,对数据进行筛选并对用于建模的数据采用自组织特征映射网络进行聚类,将其合理分为三组样本:训练样本、检验样本和测试样本。其次,同时使用训练样本和检验样本数据建立神经网络模型,并用测试样本对模型性能进行分析。最后,同时建立三种传统统计模型作为对比。分析发现,采用文中的方法建立的神经网络模型是可靠的,对企业纳税状态的识别更加准确,尤其是对非诚实纳税企业的识别风险度更低,神经网络模型具有很好的泛化能力。
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关键词
纳税评估
样本合理分组
神经网络模型
传统统计模型
实证研究
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Keywords
tax payment assessment
sample reasonably grouping
neural networks model
traditional statistical model
empirical analysis
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名纳税评估的广义回归神经网络建模与实证
被引量：1
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作者
楼文高
戚婷婷
娄元英
宋雷娟
王浪庆
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机构
上海商学院财经学院
上海理工大学管理学院
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出处
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2015年第11期81-88,共8页
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基金
上海高校知识服务平台“上海商贸服务业知识服务中心”建设子项目“税收风险管理信息系统设计及开发”(ZF1226)
上海高校重点学科“商务经济学”建设项目,参加本课题的还有尹淑平、张娇芳、史昱民、包时军、邬春学和高丽萍等同志
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文摘
针对上海市某区386家中小企业15个财务指标数据,运用灵敏度分析方法筛选出对判定纳税情况具有显著影响的10个评价指标,采用自组织神经网络方法把全部386个样本分成性质相似的训练样本、检验样本和测试样本,通过逐步减小光滑因子值确定其合理值,建立纳税评估广义回归神经网络(GRNN)模型。与线性回归、判别分析、Logistic和支持向量机等模型的结果对比表明:GRNN模型的分类错误率最低,检验样本和测试样本的II类和I类分类错误率分别低于5.4%和2.0%,平均分类错误率低于2.5%.对另外339家企业纳税情况的判定结果表明,建立的GRNN模型具有很好的泛化能力和鲁棒性。
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关键词
纳税评估
广义回归神经网络
分类错误率
样本合理分组
评价指标
实证分析
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Keywords
Tax Payment Assessment
General Regression Neural Network （GRNN）
Classification-error Percentage
Samples Reasonable Splitting
Evaluation Indexes
Empirical Research
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分类号
F812
[经济管理—财政学]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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